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细说BI（商业智能） |
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零售企业在经营过程中产生了海量的信息，这些信息蕴藏了丰富的经营视点和市场规律。怎样有效地利用这些宝贵的信息，让它们更好地为企业经营服务，成为了零售企业的一个迫切愿望和现实难点。
普通的零售业信息系统只能够提供普通的分析数据，不能提供立体化的、多视角的、有渗透力的数据，更不能提供具有预测性的、潜在的市场信息。而BI（Business Intelligence，商业智能）恰恰弥补了一般零售业系统在分析上的不足。本文将从三方面去阐述BI在零售业中运用的背景、概念和作用。
分析危机
管理者对数据作分析，通常都会有不同的观察角度，以期通过这些角度来获得不同的信息，比如，表1是最常见的销售分析。
应该说，这个表算是做得不错了，它给出了各个分店在某一时间段里的综合经营情况。但如果要通过这张表去反映某段日期经营效益的详细情况，就只能把每天的经营情况打出来拼在一起去看了。这样，老总们就会说，太累。于是产生了以时间为主线索的分析表（见销售分析表2）。
这张表虽然将日期表达清楚了，但分店的信息又不全面，老总们还不满意，于是又产生了下一张表（见销售分析表3）。
这张表是以日期为线索的，除了稍长了一点以外，老总还挺满意，能不能以分店为线索呢？IT专家说，当然可以。好，又产生了销售分析表4。 字串6商场,超市,连锁,商业地产,零售业,批发市场 数据挖掘研究院
“这下好了”，IT专家说：“我满足了老总的各种要求！”且慢，老总发现了该表的一个致命缺陷，销售分析表居然没有任何类别分析。这怎么行！于是，IT专家又搞出了分类销售表。等分类销售表做出来之后，老总认为太长，希望只有大类分析，于是IT专家又设计了大类销售表、中类销售表、小类销售表等，最后老总又希望将分店和日期分别加入。不仅如此，老总还要求加入同比、环比等等。IT专家或IT集成商最终会觉得老总或管理者们要求的分析报表真是没完没了，就算是按他们的要求完成了，管理者们还是觉得不好，因为在分析的时候思维不是连续的，没有一点乐趣。
这就是零售业的分析危机，老总越来越爱分析，而IT部门却越来越不能胜任分析！
以上这个举例只是选择了不同的观察角度，在BI中我们把它们叫作“维”，即日期维、地方维、类别维，而这个维又是分级的，比如日期可分为年、月、周、日，而地方可分为公司、分店、部门和柜组，类别也可分为大类、中类、小类、细类、系列等。
什么是BI
如果BI仅能给我们带来动态表这样一种新事物，那BI就不会成为零售业分析的宠儿，也就不能产生“啤酒与尿布”这样精彩动人的故事。 数据挖掘工具
BI是一种运用了数据仓库、在线分析和数据挖掘技术来处理和分析数据的崭新技术。
BI的工作原理主要是通过对数据进行抽取、清洗、聚类、挖掘、预测等处理来产生可透析的各种展示数据。而这些数据可直观地显示分析者所要探询的某种经营属性或市场规律。
打个比方，市场上常见一些股票分析软件，这些软件对股票交易数据进行了各种数学模型的处理，产生了许多指标数据，如K线图等等。BI有些像这样的分析软件，只是分析的数据量要大得多，产生的指标也完全不同，当然数学处理模型也完全是两回事。
好的BI工具可以针对不同的“维”进行上下钻取、左右拖动及纵横旋转，通过连续的立体动态表来展现各种数据，并对这些数据进行聚类、排序等处理，给管理者带来一种得心应手的分析新感觉。
BI除了通过动态表示展现数据外，还可通过丰富多彩的图形去展现，也能对图形作拉伸、分块、旋转、透视等多种处理，以更直观可见的方式来展现规律。同时还可对数据作各种标志，比如特别好的销售数据用绿色表示，特别差的销售用红色表示等，它也可对数据进行跟踪分析。
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