就如大多数战略项目一样，一开始的时候并不能保证企业商业智能系统的实施一定会取得成功。要成功，取决于下列关键因素：该系统在公司战略的地位，业务经理的投入程度，实施的认真程度，各部门联合行动的程度。
1 企业商业智能应该是业务战略的一部分
由于企业商业智能能够发现隐藏的成本，和潜在增加营业收入的机会，因此一旦实施，企业就能受益，降低成本，增加收入。企业商业智能系统应该被看成企业运作的一部分，因此它所带来的回报也是企业运作成果的一部分。作为大范围的企业商务战略的一部分，企业商业智能项目给企业创造价值，而这个项目的价值也只有放在大战略之下，才能显现得出。
在实施企业商业智能系统时，应该有几条准则：这个项目是否有助于公司实现战略目标？在回答这个问题，就要先回答其他几个相关问题。第一，企业的战略目标是什么？比如说，在某个领域成为市场的领导者，成为行业的老大或者老二，每年营业收入增加20％，或者是市场份额增加30％第二，为实现这个战略目标准备采取哪些步骤？忘记那些不重要的事情，把注意力集中到如何提升客户服务质量留住客户，提升企业的最终效益等关键事务上。IT部门减少10％的成本，把客户忠诚度提升5％，或者降低企业运营成本。把这个商务项目变成促使企业向电子商务进军的推动力。这些目标 定得愈细致，界定得愈明确，对整体战略计划的支持力也越大，企业商业智能系统对企业实现其战略目标的推动力也越大。第三，为衡量这些目标的实现情况，贵公司准备跟踪哪几个主要的业绩指标？平衡记分卡管理体系一开始能够帮助企业建立衡量标准，当然，你不需要为此专门在公司上下建立完整而全面的平衡记分卡体系。一开始的时候，可以跟踪一系列相对比较全面的指标就可以了。当然，企业的最高层必须认同这些信息为企业上下所共享。比如说，一个公司在学习和成长方面有较宏伟的目标，该公司就应该着重考虑在何种经济刺激下，员工的创造性才能得到充分发挥。最后，贵公司如何通过企业商业智能来实现这些目标？通过发现存在的机会或者浪费以提升企业的效率，通过给员工获取信息的渠道以发挥信息的价值，提升客户服务，把这些作为贵公司在朝目标进军时主要的考察对象吧。一旦发现偏离目标，就即时予以纠正。
2 业务经理应该推动企业商业智能发展
业务经理们的努力将决定企业商业智能的成功与否。一项深入的分析显示，那些实施企业商业智能最成功的企业通常是从最开始的时候就“主要从战略和整体部署的角度出发”，而不是单纯从技术角度出发。 为了成功实施项目，项目经理、团队和业务方应该：
? 赋予项目经理一定的权力；
? 排除障碍，让团队远离企业政治雷区；
? 协调各方面政策以支持该团队；
? 对项目的范围进行认真管理。
当然项目经理还有义务提供简单易用的前端商业智能工具，这也是诸多用户以后要使用的。企业在数据仓库、企业系统或者其他形式的数据库上花了大价钱，目的就是要满足用户的需求。假如工具比较复杂或者使用难度较高，就不会受到用户的欢迎。这些投资究竟能够带来多少回报，在很大程度上取决于用户如何“使用”这些系统。
如果商业用户发现企业商业智能工具能够满足他们的需要，而且让他们的工作生活变得容易，那么企业的投资回报也就随之产生。这就是为什么商业智能系统从最初的设计，到实施，直至最后使用都离不开业务经理和用户的推动。
3 在实施中实现投资回报的最大化
要让其发挥最大的效用，推行企业商业智能系统应该非常认真。特别是，在最初规划的阶段，就应该听取用户的意见。这个系统要容易使用，用户的培训要全，同时管理层要给予最大的支持。
在规划阶段听取用户意见 从最初的规划和设计阶段，就应该听取商务用户的意见，以确保以后的系统能够满足他们全部的需求。在后来的实施阶段，也应该听取用户的想法，以确保所使用的术语和报告标准具有实际意义。
要取得一个商业智能系统的成功，规划是很重要的因素。每一个开发团队制定出项目计划，然后合并成更高级别的部门计划，部门计划又汇集成更高级别的规划。对每个团队来说，每周都要考察计划进展状况，以及支出和预算情况，并且每月对这些团队的经理进行考察。每周都召开各个级别的团队会议，从最高的管理层到最基层。
让系统尽可能容易使用 最成功的企业商业智能系统是能让用户轻松获取数据，能够通过技术含量相对较低的用户界面对数据进行分析，而且使用方便，容易理解。我们一再强调，成功实施企业商业智能系统的第一要诀是容易使用。你必须确信所选择的工具使用起来非常舒服。同时，系统使用难度如何还关系到这些数据对用户的重要程度。因此也必须确信系统中所采用的数据是同商务用户所理解的商务术语一致。最后，让数据尽可能简单。
再就是培训用户 即使目前的软件用户界面非常友好，完全可以无师自通，但是企业商业智能是一种全新的思考方式。因此，还需要对用户进行培训，尤其是与用户业务相关问题的培训，将会大大提升他们从数据上所能挖掘的价值。
大部分培训需要结合数据本身来进行。对用户进行有关工具使用的培训需要一天左右的时间。在培训客户的过程中，数据本身显得很重要。现在有哪些数据？这些数据如何分类？诸多的商业数据是如何定义的，比如客户、月营业收入各代表什么？对于数据的培训至少需要两天时间——理解数据的难度大约是理解工具难度的两倍。
管理层的支持 管理层的支持程度是系统成功与否的又一关键因素。因为企业商业智能是另一种商务运作模式，需要管理层自始至终地为推行这项新的工具铺平道路。同样，我们前面也说过，引入这种新系统可能意味着背离传统商业模式，挑战传统智慧。为了与保守观念作斗争，最高管理层需要从一开始就给予极大的支持和动力。
4 实施“联邦式企业智能系统”
一个企业初尝企业商业智能系统的甜头后，很可能就要求IT部门来建立一套单一的中央数据仓库，以便集中公司上下各层面所需要的所有数据。“单一”架构和“单一”数据听上去很有吸引力，但是在现实中却是不可行的。经验显示，这种想法到最后通常会遭到挫败。把各层面的数据集中到单一的数据环境，是一项“不可能的任务”。这样做不但耗时长，而且成本非常昂贵。比较好的方法是在企业内部，在一些小的数据仓库的基础上，建立小的商业智能环境。对项目经理来说，他们管理的数据范围小一些，与数据更贴近一些；对用户来讲，他们即是这部分数据的建立者也是这部分数据最经常的使用者。这样，企业商业智能系统能够在较短的时间里有较大的成效。
尽管这些系统不是完全集成的，但是如果采取开放式的技术架构，这些系统就很容易相互连接。
一家实施联邦式战略的公司，应该让各个小的商业智能环境在“地方性”数据标准的基础上，构建组织内部统一的衡量体系。在未来，不可避免还有新的终端体系加入，这种联邦式战略完全就能够适应这种发展。随着企业对信息战略的推进，会有更多的应用体系加入以推进企业某方面业务的自动化进程。在市场竞争加剧以及经济全球化的背景下，企业通过购并来发展壮大的速度也会加快。这些购并通常会使企业不得不接纳被收购企业原有的业务应用系统和数据仓库。建立在联邦式数据仓库基础上的开放的企业信息架构，能够很好的连接各个小的信息体系，并使之集中到一个大的数据环境中。
然而，这种联邦式架构的成功，也需要一套统一的商业智能解决方案。这套体系应该是开放的，能够源源不断地吸收新的数据库和应用系统的加入。一套统一的商业智能解决方案，能够让用户轻松交流，从一个部门的系统出发能够浏览其他各个部门的系统。这套解决方案还必须能够迅速适应各种变化，比如机构重组，或者商业模式改革等。
总而言之，联邦式的商业智能战略的相对可行性主要基于以下几点：
1)每一个小的数据环境成功的概率加大。
2)对新系统的加入具有兼容性，使得构建整体企业信息环境的风险减少。
3)各个部门感到有更大的自主权。
4)能够应对未来不可避免的企业间购并。
联邦式环境并不是要逆着海啸般的市场和商业潮流而动，让企业信息系统走向分散和不协调。相反，它是促使系统的整合，并且避免了因达不到企业高层管理人员所规定的时限而产生的政治风险。
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[Nirvana2000 发表于 2007-5-11 21:22:00]
