商 务 智 能
e-Business Intelligence:
Turning Information Into Knowledge Into Profit
（法/美）伯纳德·利奥陶德
（美）马克·哈蒙德
郑晓舟 胡 睿 胡去超大型 译
这本书谈论的是目前企业管理者们面对的最重要的一个问题——如何整合数据，并使其为企业运作发挥最大的效用。通过对实例的深入研究和洞察，该书将为公司如何建立商务智能战略指明方向。
——鲍勃·萨格多斯
eBay首席信息官
对任何一位准备把技术与商业相结合的企业管理人员来讲，他应该把利奥陶德先生对商务智能的看法当做教科书来读。我们万事达卡公司根据本书列出的战略要点进行了实践，现在我们可以骄傲地宣称，我们的客户、商业伙伴以及我们公司本身都受益匪浅。
——安德鲁·克莱因
万事达卡国际公司系统开发部副总裁
利奥陶德先生的《商务智能》一书触摸到了因特网经济的心脉，它列举了诸多领先企业的案例，显示了信息被挖掘和运用后产生的巨大力量。
——里克·施伦德
高盛公司执行总监
本书涉及的是非常重要的商业智能领域，并且与电子商务相结合。本书分析睿智，建议合理。相信这本书会对IT业余以及其他行业的企业经理人在考虑如何让数据系统产生更大效用的问题时，会很有帮助。把信息转化成可实践的知识，是电子商务成功的关键。
——朱迪· S·赫维茨
赫维茨集团总裁兼首席执行官
在现代社会中，你如何让自己的企业胜出？读一读利奥陶德先生的这本书，你就会知道该如何让数据为企业盈利服务，并且掌握因特网经济的潮流。
——桂利诺·卢卡
Logitech International SA首席执行官
全球新经济时代的赢家，是属于那些把对企业运营至关重要的与客户、供应商、员工以及财务状况相关的数据成功地加以收集、保留、分析并且共享的人们。《商务智能》一书告诉人们如何把信息转化成企业智能，并进一步转化为企业盈利，告诉企业管理者们如何在新千年中把这些至关重要的信息为企业做出明智的战略决策服务，意义非常深远。
——迈克·史洛克
普华永道全球数据应用库执行合伙人
推 荐 序
商务智能和历史的终结
为什么在商务和IT界中“商务智能”（Business Intelligence，BT）快速地成为最热门话题？个中原因很明显，BI已经成为企业创造更多盈利的关键。因为BI能够让企业从现有的“知本”中提炼更多的价值。事实上，BI已经紧紧地与“知本”和信息结合在一起，牢不可分。
我们生活在知识经济的时代，这一点我想你应该很清楚。在过去的300年时间里，我们已经经历了不同的经济时代：从一个依赖自然资源的经济时代进入了生产资本型经济时代，后来又发展到金融资本主导的经济时代。大约一个世纪前，我们开始认识到竞争力的来源开始转化为知识，我们已经生活在一个新的时代——知识经济时代。
知识经济的主要资产是“知本”（know-how，对客户需求的认识、市场需求、市场分类、正确的定价等）。国家之间亦是如此——赢家有着受过教育的民众，良好的基础教育和高等教育体系以及创新性研究所等。在行业竞争中，重要的仍然是知本，而非企业规模，或者所属行业。无论是银行、保险、电信、制造、零售、能源行业，甚至包括政府，它们的主要资产就是知本。如果不与知本恰当结合，任何其他的资产（机器、资金、品牌、现金、土地等），都是无效资产或者根本发挥不了作用。
在当今的知识经济时代，那些能够提供创造智能，共享、获取和分析智能的企业将是21世纪的赢家。商务智能将让企业拥有这些共享、获取和分析智能的能力。
知识——如何从企业的现有资产中提炼最大的价值
首先，我要问这么一个问题：什么是知识？知识与信息的区别在哪里？根据迈克尔·H·布拉克特（Michael H. Brackett），也就是《商务价值链》（Business Value Chain）一书的作者的说法，信息就是“赋予了商业内容和意义的数据”。知识，从另一方面说，是“认知，认识，对某个事物因熟悉而知晓的状态”。知识，不同于信息，是有关于人的行为的。因为，人们常常说“就我所知”。被称为知识管理（Knowledge Management，KM）之父的诺纳卡（Nonaka）和塔克茨（Takeuchi）把信息定义为“……一连串的消息”，同时认为知识是“基于理解和信任，由一连串的信息流所创造的……”托马斯·H·达文波特（Thomas H. Davenport），戴维·德朗（David Delong）和迈克尔·C·比尔斯（Michael C. Beers）则认为“……知识是信息与经验、前因后果、诠释和反映的结合体，是信息的高价值阶段，能够直接为决策和采取行动所用……”
把信息转化为行动要经过很多环节，这些环节可能会显得漫长和脆弱。让这些环节发挥效用，就是商务智能支持工具的使命。奥德尔（O’Dell）和格雷森（Grayson）说：“知识管理是一种有意识的战略，它把恰当的知识在恰当的时间传递给恰当的人，并且帮助人们把这些知识共享，并把知识融入到提升组织绩效的行动中去”。
1990年，诺纳卡教授和1995年塔克茨带来的重要的理论上的突破，正是他们建立的当今两大被广泛接纳的知识体系，即显性知识（explicit knowledge）和隐性知识（tacit knowledge）。隐性知识是不能完全通过语言文字来表达的，建立在个人经验基础上的并涉及各种无形因素如个人信念、观点和价值观等的知识，比如主观推测和情感。隐性知识可以意会，但不能言传。
知识共享
在知识经济时代，最大的挑战就是如何有效实现知识共享。从图0-1我们可以直观地看出，知识管理的各个组成部分的相互关系。这些相互关系就是知识共享的过程。如果没有知识共享，知识也就失去了意义。
资料来源: Gilabert Probst. Building blocks of Knowledge Management——A Practical Approach （1998）.
图0-1 知识管理的组成部分
在1981年IBM推出了PC机——个人电脑。这是第一次，电脑的力量可以为日常决策和脑力劳动者所用。人们为这一科技的进步而欢呼。然而，在20世纪80年代的欧美究竟发生了什么？显然，并没有翻天覆地的变化。生长力水平仍然很低，增长很慢。为什么？因为假如每个人的知识都是“孤岛”，只为个人所拥有，那么个人能够借助电脑的力量或者获取大量的新知识并没有太大的意义。要促进生产力水平提升和保持高增长的关键在于知识共享。到了90年代，西方国家的主要经济领域的生长力突然都获得了迅猛地增长。为什么？因为，知识——在历史上第一次——被广泛共享。知识共享的实现主要基于两项技术的发展。首先是局域网——LAN（企业内网让企业实现内部知识共享），其次就是因特网（让所有知识实现共享）。借助于这两项技术，无论身处何地，人们都能轻松实现知识共享。只有当知识实现共享，生产力才能得到极大提升。实施共享技术成为人类、民族以及企业发展的最大动力。
但问题是无论知识共享的技术如何发展，实现知识共享还是存在很大的障碍，主要原因在于人本身。事实上，这是管理理论中的一个老问题。如果不能解决这个理论上的问题，知识管理也不可能获得很大的进展。这个问题就是集体行动一致性问题。
集体行动一致性问题是知识共享在理论上的一个瓶颈，阻碍了知识理论的进一步完整和成熟，且能够自圆其说。但这个问题实际上是一种进退两难的尴尬。一方面要求知识必须共享，但是对个人来讲，他们面临巨大的竞争，而且缺乏知识共享的激励。比如说，为什么你要把自己非常关键的知识要与你的同事们共享，他们很可能正与你为一个经理的位置而竞争。但是从企业整体利益的角度出发，你必须要把知识进行共享。事实上，这个世界上大部分的知识是被浪费了，原因就是这些知识都没有被共享。
知识共享的这种尴尬实质是在于一致性问题不能得到解决：知识不会自动地实现共享。从定义上看，知识共享的实践是能够保持一致的。换句话说，你为什么要把知识传授给我，如果你知道未来我不会把我掌握的知识传授给你，或者我根本没有有用的知识传授给你呢？这个看起来有点孩子气的问题，却是知识管理理论中一个不容回避的话题。今天，我们仅仅只有部分的体系能够解决知识管理中这个集体行动一致性问题。
摆脱知识共享困境的解决方案
对于知识共享中所遇到的尴尬，有很多解决方案，而且正在不断修正，我们现在来了解一下部分解决方案。
莫顿·T·汉森（Morten T. Hansen）和尼丁·诺荷瑞（Nitin Nohria）最近研究了几个行业里的企业的知识管理情况。他们区别了两种战略：符码化策略（codification strategy）和个性化策略（personalization strategy）。比如说，安永公司的商务知识中心的总监拉尔夫·普尔（Ralph Poole）就这么形容他们的符码化策略：“除去一些客户敏感的信息后，通过整合主要的知识，比如把访谈指南、日程安排、性能指标和市场分类等分析信息从文件中调用出来，并且以电子方式存储，以方便客户分别使用，我们逐渐发展和建立了‘知识目标’。”从另一方面说，战略咨询公司，比如贝恩策略顾问公司、波士顿咨询集团以及麦肯锡公司，都强调个性化策略。它们关注的是人与人之间的对话，而不是数据库中的知识目标。但是，这两种战略方法都是源于经典的的行为理论，因为这两者都是希望通过主动管理的激励和监控来刺激知识共享的产生。也就是说通过外部代理来实现这一目标。
外部代理（一个负责知识管理的管理，或者在很多情况下是政府）通过奖惩体系，确保了组织内部的知识共享。尽管IT系统已经广泛营运，比如黄页、群件或者CRM系统等这些外部代理，都能够促进知识的共享。然而，这些外部代理工作的前提是，参与的所有各方都有一定的利他性，即使自己没有获得知识也乐意把自己的知识与人共享。但是这种外部代理也不能完全避免人为的消极懈怠，或者有一些不合作的参与者，不愿意与他人分享自己最有价值的资产，也就是知本。
这当然不是否定外部代理所带来的巨大收益。比如说，麦肯锡研究机构说：“在20世纪90年代初，英国石油……把自己从一个由几大功能部门组成的中央集权的机构转变成为相互之间高度知识共享，有一个共同目标，高效的若干个组织的集合体。”尽管外部代理有了一些成功的事例，但是却与管理科学家们的理论框架不一致。
从奥斯特洛（Osterloh）和弗雷（Frey）那里，我们知道了“在团队之间必须传递那种隐形知识时，直觉是非常重要的”。同时他们的“协作关系”假设引入了公平的概念，即“团队既有责任来传递知识（输入信息），也能平等享受他人所输出信息的结果”。另外一些作者则寻找通过个人的努力，来利用隐性知识的方法。从这个意义上讲，知识管理的学者们也创造了大量文学和描述性的作品。尽管有大量知识共享的方法和环境的存在，却没有一个简单的统一的理论，能够给出让学者和研究人员满意的解释。
正在这个时候，商务智能（BI）出现了。尽管没有一个现成的理论，商务智能发挥了理论上不能解释的作用。这就是为什么本书在欧美取得巨大成功的原因——因为本书展示了知识共享的具体实例。商务智能的出现对知识管理来讲，是一个重要的里程碑，也是实现知识共享的关键所在。
事实上，我们正在一个很有意思的转折点：技术比理论先行（通常是理论先行，技术跟进）。于是，就出现了这么一个现象：理论努力解释技术所实现的功能（通过商务智能系统，在企业实现知识共享）。同样重要的是，商务智能的用户单位，今天已经从知识共享中受益匪浅——当然，对企业来讲最大的好处是企业利润的增加。
知识创造
尽管我们现在强调的是知识共享，但更多的时候，知识共享是依赖知识创造而存在的。尽管看似显而易见，但是把知识创造放在最初位置非常重要: 只有当有被共享的知识存在 , 知识共享才有意义 。杰克·韦尔奇（Jack Welch）担任通用电气公司CEO的第一年，不是大力主张“无边界的” 知识共享和合作，而是花了大力气来提升企业的绩效，这绝对不是偶然的。
知识创造的关键是显性知识和隐形知识的融会贯通。让我们来看看下面的图0-2所表示的知识创造转化的过程。
图0-2 知识创造的转化过程
让我们来了解一下四种向知识创造转化的过程：
( 社会化 这是个体共享隐性知识的过程。商人之间，或者大学同一寝室同学间简单的谈话，都会让个人获知新的知识。
( 外部化 把个人隐性的知识，通过能够让别人理解的方式表达出来。比如说，在中国的外企，通过参加中国政府主办的研究项目，更好地了解中国，改正自己的错误实践，并且以更符合中国文化、中国思想和习俗的方式把国际上的产品介绍到中国来。
( 综合化 把显性知识加以综合，变成更为复杂的显性知识体系。把这种知识加以编辑和系统化，是这一转化模式中的关键。技术也是重要的动力。在企业中，产品的更新换代通常是各种知识综合创造的结晶。
( 内在化 指的是把最新的创造的显性知识转化为个人的隐性知识。在工作中学习，岗位培训（on the job training，OJT），吸收经验，不断试验，能够把新的知识内在化。
从以上的理论框架可以明显看出，企业对知识的创造程度可以通过商务智能工具来获得提升。尽管商务智能的核心内容在于共享，但同样会对知识创造产生重要作用。尤其是运用商务智能的分析应用工具（商务智能的报告应用工具更多地关注知识共享）时。
我们知道，信息每年以递增一倍的速度增长着，而且大多数存储在凌乱的数据库中，不为所用。这实际上也是一种浪费，要避免这种浪费，需要依靠商务智能。借助于商务智能工具，各种转换都可以发生，从而创造出知识。
商务智能和你
现在，你应该明白了，在知识共享和知识创造过程中，商务智能工具扮演了怎样重要的角色。实际上，商务智能在未来几年内，最多5年时间里，将会对每一个人产生影响。为什么？因为你是一个信息消费者。事实上，每个人在看书的时候，他就是一个信息消费者。当你“消费”信息的时候，你希望信息简单明了，条理清楚。同时，你还希望信息能够在你所需要的时候能够轻松获得。你的公司就会对你提出这样的要求。这意味着什么？这意味着每一个人都将很快在桌面电脑上使用商务智能工具。商务智能工具将会像Word 和浏览器一样得到广泛应用（事实上商务智能的前台工具使用起来跟浏览器一样简单）。没有商务智能工具，你将没有办法获取信息，这情形将比停水、断电还要糟糕和令人难受。
那么，我们如何来定义商务智能呢？本书将介绍很多概念，其中有一点特别清楚：商务智能是从“根本上帮助你把公司的运营数据转化成为高价值的可以获取的信息（或者知识），并且在恰当的时候通过恰当的方式把恰当的信息传递给恰当的人”。
在实践中，这可以以多种形式来应用。我们知道，商务智能可以帮助我们找到所需要的信息，并且对其进行分享和分析。但是，商务智能的主要应用部分在哪里呢？
简单的报告和查询 在这一层次，商务智能仅仅是把信息加以粗加工。去年我们X产品的销售量是多少？我们拥有多少客户？用户向系统提出的问题是“告诉我发生了什么”。
在线分析处理（OLAP） 商务智能工具能够让用户分析信息，创造增值信息和对信息更好地融会贯通。在哪个国家，我们的产品获得了最大的成功？哪部分顾客购买了绝大部分的产品？在简单报告的基础上，我们可以进一步提出很多问题。不仅要问发生了什么，还要问问为什么发生。
经理信息系统（EIS） 信息要以容易使用的形式出现，比如说以一些主要的业务指标的形式出现。用户希望能够在不太费力的情况下，从系统中获取大多数信息。
数据钻取职 通过统计方法，可以详细展现未来的景象。比如说，通过利用商务智能工具，我们能够预测哪种客户最有可能购买我们的新产品。市场营销战略由此可以集中在有限的一部分客户中。企业的市场营销战略由此也更为有效，成本也可以降低。在这种情况下，我们的问题就是：告诉我未来会发生什么。
外网 商务智能平台不仅仅局限在企业内部，而是可以扩展到一个比较大的范围，让更多的用户来共享信息。
刚才讲到的有关商务智能应用，仅仅是一小杯开胃酒。你将在书中品尝其精华部分。要指出的一点是，通过信息在员工中自由循环流动，企业的柔性增加，行动加速，应变能力也大为提升，这样，它们就有能力面对不断变化的国内和国际市场环境的变化，而且满足不同用户的需求。
如果信息没有让所需要的客户共享，最重要的信息也是无效信息（不可能转化为知识）。请注意，很多企业并没有意识到所拥有的潜在的知识，尽管它们有着庞大的数据仓库。当知识不能够加以利用，就意味着大量机会和金钱的浪费。商务智能工具的作用就是要把数据变成知识，把潜在的知识变成可以为工作所用的知识。一旦当知识从数据仓库里出来见到阳光，奇迹就将发生。
商务智能在中国
在商务智能领域，曾经有数十家公司，业务涵盖范围从前台的图像工具，到后台的数据仓库；从ETL工具，到OLAP服务器。放眼全球，目前的赢家已经很明显了：赛贝斯，微软，Business Objects，NCR，Ascential，Oracle，Cognos，Informatica。这些公司全部都已在中国有了业务。在与这些公司北京和上海办事处的一些经理们交流后，发现他们都预计在2002到2003年间将迎来商务智能的高潮。商务智能热潮已经席卷欧美，最多滞后18个月，中国也将投身于这股热潮的怀抱。
尽管是通过一些非正式的交流和研究，我们已经发现一些客观因素会促使中国企业广泛应用商务智能。
文化原因 中国人知道：（a）智能是非常重要的，并且已经为此努力；（b）商业活动是人类文明史上最早的活动。自从他们成功地说服罗马皇帝中国丝绸是最好的制衣材料后，中国人的经商头脑已经广为西方所称道。智能和信息管理深深扎根于中国文化。中国的古话说不战而胜——说的就是借助于战略和知识的力量。中国人是最早知道决定战争胜利的，不是靠蛮力，而是战略和情报。事实上，现在全球的MBA学校都在讲授“孙子兵法”，其实孙子本人就是一个知识管理、战略决策的专家。
国内经济 在中国这样一个经济高速增长的国家，企业如不迅速发展，就会面临死亡。如果企业想要成为市场赢家（比如说赢得大宗出口合约，发展新技术），想要在竞争的尘埃落定后，成为公认的领袖，企业就必须努力获取任何可能的竞争优势。商务智能就能给予企业这种获取竞争优势的能力。事实上，今天很多大的企业，或者行业中的领先企业，无论是银行业、能源业，还是电信业，甚至政府部门，都在着手制定实施商务智能战略的计划。在实例研究中，我们可以看出，其中很多项目已经成功实施。
WTO以及国际化程度加深 大多数顶尖的跨国公司都实施了商务智能战略。那些公司在中国也很活跃，也是积极的市场竞争者。它们在中国的运营也运用了商务智能。因此，它们的中国合作伙伴和竞争对手也会实施商务智能战略。毫无疑问，那些处于国际市场的竞争压力下的中国公司，迟早都会实施商务智能战略，就像10年前，它们买了电脑，5年前它们开始使用财务管理软件和ERP系统一样。
中国多元化的IT设施 中国是一个大国，中国的企业近年来发展非常快，从非标准化的信息和多元化的系统环境中发展起来了。通过商务智能，中国企业能够把各种非标准化的系统相互链接，而不需要把旧的系统全部更新换代。商务智能的“魔力”在于，它是一个开放式的平台，能够接纳各种数据源，并使之能为一个单一、标准的语义体系。同时，考虑到中国市场的规模以及中国单一企业中系统的多样性，商务智能对中国企业的价值将大大超过对于西方企业的价值。
中国企业对IT的重视 中国企业是从心底里重视电脑系统的。只要稍微留心一下，就不难发现这一点——每次我看望中国的朋友们，我发现对他们对IT 的热情远远大于他们在欧美的同行们，这一点是百分百没有夸张。统计数据同时还显示，中国还有大量的用户群正在培育中。最近一份国际性报纸披露了IDC公司的预测，这家国际性的研究机构认为，到2003年，中国将取代日本，成为亚洲PC机拥有量最大的国家，总数将达到1320万台，与此同时，日本为1270万台。在2001年，中国的PC拥有量为890万台。这个数字，也就是表明了未来中国信息工作者、信息消费者的数量。一旦信息消费者了解了商务智能，他们就想拥有商务智能，以便使得自己的工作更为高效和有趣。
在中国，我很多在大学里的朋友以及同事们，他们很多是在买电冰箱之前先购买PC机的。今天，最好的建筑（以及电梯）是在上海、北京或者深圳，而不是纽约、巴黎、巴塞罗那、东京或者新加坡。尽管在以前，中国可能在某些方面上有些落后，但现在不仅很快在赶上来，而且在某些领域已经取得了领先位置。商务智能就是一个很好的例子，西方的企业大约在10年前开始在部署部门商务智能。现在，部门的商务智能已经涵盖了企业的某一业务领域，比如生产、人力资源或者财务。西方企业大约又花了5年的时间，来建立了泛企业的商务智能系统及其外网。在中国，大多数企业进行商务智能项目试验的时候，也是从部署部门战略开始的，如果试验成功，那么在6~12个月内，它们就会在企业内部彻底推行商务智能系统。
财务软件、MRP、ERP、电子商务、CRM，供应链管理……这些都是最近10年来在IT业出现的关键词和新概念。今天，它们都已经来到了中国，并且与中国的实际情况相结合。有些已经为中国的用户创造了巨大的价值，有些则还没有。每一种技术都有其自身的深度和广度。有些只是对IT专家适用，有些则对管理或者最高层的决策起作用。但是商务智能的触角却可以从最低层延伸至最高层。
有意思的是，当商务智能热潮初现的时候，正是IT业被认为到了“该告别历史”的时候。也就是说，商务智能是最后，也是重要的应用工具，是IT系统的历史终结——公司内部所有软件、硬件以及系统的终结目标。让知识创造和知识共享真正成为现实。
这些观点，无一不认为，未来IT业的发展，将围绕商务智能这个核心循序发展，当然，每一步发展对商务智能都非常重要，因为所有的发展都将是商务智能本身，而不是衍生出来的新概念。事实究竟是不是这样，只有让时间来证明。我们今天可以明确的一点是，商务智能的周期刚刚开始——一个令人兴奋的发展，没有人可以置之不理。衷心希望这本书能够帮助你们了解商务智能，并为之而兴奋——商务智能将是一把打开通往人类知识宝库，开发知识潜力的“魔法钥匙”。
译 者 序
你的企业BI了没有
PC、因特网的出现，大大提升了人类生产力。现在和以后，人类生产力将加速度提升并形成又一次浪潮，这一切将源于商务智能的出现和发展。
商务智能这个词，或许听上去让你觉得些许陌生，这也没有关系。因为三年前，你第一次听到“ERP”，也同样觉得云里雾里，而现在你可能正为企业的ERP系统奔走忙碌。可以相信，商务智能，或者“BI”将在未来一两年内也会成为大家见面的一句问候语：“你的公司BI了没有？”
事实上，在欧美等地，商务智能已经成为人们目光的焦点，已经配置到普通用户的桌面电脑上。广大用户使用商务智能工具和分析软件有充足的理由，在本书中你将找到答案。
Business Objects公司是商务智能的领先企业，其总裁和CEO在总结实例、发展理论的基础上，撰写了本书。因此，本书可以说是权威领袖对本行业的阐述和展望。诸多中外实例的加入，让本书读起来趣味盎然，而没有一般商务或者科技类书籍的枯燥和乏味。
专家相信，商务智能将是信息时代的又一个浪潮。企业乃至个人要获得竞争力，就必须借助它的力量。因此，本书值得细读和研究。或许，本书能过为企业在部署商务智能战略上，能够起到指引性的作用。
本书在翻译过程中，得到了很多朋友的支持和切实帮助。没有出版社何瑞小姐几次敦促，译稿可能还会拖一段时间。北京鑫海威信息中心的刘永东、张艳研等对本书第1章~第4章做了初步的翻译工作，同时，张永华、徐霄、朱海军等朋友也在翻译过程中给予我很大的帮助，在此一并表示感谢。
不足之处，敬请指正。
郑晓舟
2002年2月
原 书 序
本书包含了很多人的智慧、贡献和辛勤的工作。本书讲述商务智能理念不仅仅因为它是一个有意思的理论，更重要的是这些理念是通过实际运用总结出来的。如何利用商业信息取得竞争优势的经验，是许多在商务智能、数据应用库、电子商务等领域的“思想家”们在本企业的实践中总结和发展的。我要谢谢他们。
我尤其要感谢帮助我完成本书的人。没有他们，这本书不可能问世。他们是：
Tracy Eiler，他帮助策划本书，寻找出版商，并全程给予我很大帮助。
Dave Kellogg，给予了我他的战略观点，尤其体现在第6章到第14章。
Alex Moissis 从第1章到第5章给予了我很大帮助，并帮助完成了术语表。
Randy Cairns 提供了本书提到的诸多公司的简介。
Tracy Beaufort，Jean-Marc Bellot，Ian Clark，Yannick Cras，Marco Cremascoli，Timo Elliott，Jessie Evans，Tom Jevens，Abdel Kander，Nick Kellett，Woodson Martin，Jennifer Meegan，Mark Ritacco，Camino Santa Teresa，Kat Thomas，Wim Van Winghe，Chiris Warda，Tara Werrek，Edwin Willems为本书提供了他们的想法，并帮助完成了最后的书稿。
我还要特别感谢马克·哈蒙德（Mark Hammaod）先生。他无间断地工作了好几个星期，在全球范围内拜访了很多公司，并帮助完成了初稿。他是一位杰出的作者。
最后，我还要感谢米歇尔·里德（Michelle Reed）的编辑工作。
我在前面提到，商务智能的真正创造者是那些正在思考着的商人、首席执行官、首席信息官、IT经理、市场营销和运营经理，因为他们是这些理念的实践者。我感谢那些愿意把自己的经验与大家共享的公司和机构：意大利Banca Commerciale公司，英国航空公司，Belgacom Mobile，菲亚特公司，法国财政部，赫茨租赁公司，喜力公司，英迈集团，Innovex，Intinet，万事达卡公司，朋斯卡物流公司，Owen & Minor，意大利电信，Transactional Data Systems，VediorBis，Ventro，苏黎世美国保险公司。
第1篇 对智能的探索
第1章 电子商务的新智能
数据，数据，无处不在；然而，于每天面对大量信息的企业而言，不在数据的洪流中淹没，就在数据的海洋中新生。
——周强（Dean Zhou）
商务智能中国有限公司 执行董事
我们所说的“智能”（intelligence）究竟是什么意思呢？让我们来仔细查查词典网（）上关于智能这一名词的定义吧！
认知或理解的能力，全面的阅读能力；
传授或获得的知识，包括通过学习、研究或体验而得到的知识；
认知的行为或状态，对知识的运用。
你的企业有多少智能？你和你的雇员是怎样全面认识和理解这一促进企业盈利和未来发展的力量的？你怎样获得知识和理解力？你到哪儿去学习、研究和体验呢？你怎样运用知识和理解力以取得工作进展？最重要的是，因特网经济的飞速发展，已经排挤了传统商业模式，经济发展速度日新月异。在这种情况下，您如何取得智能？
十年前，大多数经验丰富的业务主管都能马上回答这些问题：与员工交流，监控销售额和利润率的重要变化，建立跟踪对手活动的智囊团队。他们靠的是原始数据、直觉、谈判和运气。当然，这些仍然是业务成功的前提。然而在因特网经济时代，这些还不够。因特网经济需要更多的付出才能换取不凡的成绩。因特网经济需要智能。
新的召唤
众所周知，因特网经济正在全球引起一场革命，它涉及商业、政府机构和整个社会。昨日刚写下的规则墨迹未干，新的规则就已跃然纸上。小公司们迅速崛起，并使用因特网技术从大企业手中攫取市场份额。一些全新的市场，比如电子商务的B2B，也就是建设供应商和客户直接进行销售和服务的平台，正在改变着各行各业。竞争日趋激烈，在一些领域，网络的应用使得利润更低，甚至出现巨大的亏损。地理障碍正在消失。面对更多的选择和有些意外的惊喜，客户也变得更加挑剔和颐指气使。这场革命正以迅雷不及掩耳之势展开。除了变化，没有什么是不变的。公司需要让自己变得更快、更敏捷、更重要、更智能。
公司为什么需要智能？一个智能的企业，能够更快地做出好的决策，比对手更为精明，从而获得竞争优势，满足人总想获胜的本能。事实上，做一个智能的企业，并不单单是满足人想获胜的本能，让企业总是在行业的第一方阵里竞争。在过度竞争的因特网经济环境下，智能越来越为各行各业所重视，并成为跨部门运营企业的制胜法宝。
客户关系部门需要客户信息以留住客户，在实践中为客户着想，并建立相关的运营机
制，以推进原有业务，发展新业务。
销售部门需要了解的信息是：哪种产品正通过哪个渠道，销往哪些市场中的哪些群体。
生产计划部门需要掌握销售率的变化，以便制定最佳产品规划，以及从供应商手里拿
到最有利的合同。
市场营销部门需要了解谁在购买什么样的产品，以便进行明智的市场推广和广告宣传
策划。比如，是在大众市场中进行宣传，还是针对个体消费者开展促销？
财务部门则需要获得企业盈利信息，以便调整成本结构，实现利润最大化。
无论身处哪个行业，每个企业都需要了解这些跨部门的新规则，使得决策者能够在第一时间内获取他们所需要的信息，并及时做出决策。通过各个部门——比如客户关系、销售、生产计划、市场营销和财务等部门之间进行有效地信息共享、提炼和分析，融合成的完整的企业智能，其效果远远超过各个部门信息的简单累加。
智能的基础
企业如何才能获得因特网经济所要求的智能？它怎样利用智能来培养客户的忠诚度并使企业盈利？它又怎样才能在竞争中胜出？这些答案都在数据中。业务运行离不开数据。数据的灵魂则是信息。信息造就智能。那么，数据、信息、智能的区别是什么呢？
数据是未经加工和修饰的原料。它是交易数据库中的一项纪录，比如，美国阿肯色州小石城的一位消费者花美元在网站上购买了一张埃尔顿·约翰（Elton John）的CD唱片。
信息是含有一定量商务信息和意义的数据。它是经过提炼、加工和集成的数据。业务人员先采集原始数据，再利用自己的业务知识把它们进行提炼、分选，并按主次排序后描述出来，从而把它们转变成信息。在我们刚才提到的小石城的CD唱片购买者的事例中，它可能只是消费者在过去几年里所购买的CD唱片中的一张，也可能是根据性别、收入、邮政编码等排列的关于埃尔顿·约翰CD唱片的一张买单。根据消费者过去的消费行为、年龄、人口统计特征及地域来解析，这些信息可以用来分析的产品的盈利性、未来购买趋势以及产品的潜在寿命。
智能是把信息提高到一个更高的层次。数据和信息是无生命的东西，而智能是有机的。它源于信息，对一个有机体来说，它还可以是集体智能。智能产生在对信息、对过去的行为和未来可能进行完整评价的基础上。一旦被播种，智能就会在这个有机体中生根发芽。对业务的深入分析和见地被更多人分享后，就会成为一股非常强大的力量。例如，一些营销人员在分析了一个月的购买纪录之后，发现新版埃尔顿·约翰唱片最为欧洲“婴儿潮”战后生育高峰期中出生的人群所欢迎。利用这一信息，营销人员可能会采取明智的行动，例如采取措施直接针对这类消费群体进行市场促销，以便把仓库中积压的埃尔顿·约翰的旧作推销出去。
新经济的潮流
硅谷的战略领袖、《穿越大峡谷》（Crossing the Chasm）和《在龙卷风中间》（Inside the Tornado）的作者杰弗里·莫尔（Geoffrey More）在其新著《生活在错误路线上》（Living on the Fault Line）写了这样一段开场白，来说明现在关于资产的信息比资产本身更值钱：“在这个新世界中，信息为王。你拥有的信息越多，你的分析能力越好，速度越快，你的投资的回报将会更高。”
杰弗里·莫尔是对的，企业发展和繁荣要依赖信息。甚至那些认为自己不属于信息行业的企业实际上也是信息企业。例如，人们一想到菲亚特公司，就会想到制造和销售汽车的公司，还有Alfa Romeo，Lancia和 Ferrari。汽车是菲亚特公司最显而易见的商品。使菲亚特能够生产汽车的要素是什么呢？当然是信息。菲亚特每天都要了解诸如供应成本、采购价格、配送渠道等信息，以便做出大量决策。
以车轮上的凸型螺帽（lug nut）为例，它看上去只是一个简单而便宜的零件，对吗？的确，它确实是个相对简单而又便宜的零件，但与它有关的信息会直接影响到菲亚特公司的盈亏。
假设菲亚特公司一直从两个不同的供应商手中购买凸型螺帽，并把从两处购买的关于螺帽的数量和价格的“数据”分别存放在两个数据库中。当两个数据库结合在一起时，数据就成了信息。经理能够通过检查和分析信息，做出更为明智的决策。这种信息可能是表明一个供应商提供的每个螺帽比另一供应商多美元。了解这一情况，并把它提交给采购人员，就产生了集体的“智能”，而它最终将转变为企业的经济效益。按年产100万辆车计算，每个螺帽美元的差价，加起来就是10万美元。如果其他100个零件也有这种现象呢？那你每年就可以节省1000万美元。把这种数据转变成信息，再变成智能，菲亚特的盈利额中就多了几个数。
数据和信息造就了菲亚特公司成功的根本因素。然而，就像血液之于人体一样，数据和信息对企业来说，也往往被认为是理所当然的，智能只有通过数据的整理和分析才能产生，而企业掌握的大量数据尚未被利用和挖掘。IBM的研究人员的结论更为惊人：只用 7％的数据为企业在做战略决策之时主动采用。
企业通常并不缺乏数据，相反，它们拥有大量数据。企业在日常工作中积累了万亿兆字节的信息，包括销售的产品、拥有的客户、管理的员工以及拥有的资产等。这些信息通常被存储在庞大的企业数据库里，但是在大多数情况下，这些数据呆在那里，未被利用和挖掘，像库房里的旧箱子一样落满了灰尘。虽然这些数据具有相当大的潜在价值，却难以被发现。需要这些信息的企业领导和部门经理不知道该如何得到这些信息，甚至不知道它们的存在。结果是很简单的问题却无人知道答案。
让我们来做一个试验：你在你的公司里能否得到一个客户的完整资料？也就是说，不仅要有该客户与公司有关的基本信息，还要有他们全部的采购纪录，包括过去买了多少商品，购买价格，目前与该客户的合同类型，客户满意度如何，还有什么正在进行的订单等。答案可能是否定的。大多数公司不能提供客户的全部资料，因为这些信息在公司档案的角落里，散落在几个部门，想要的人得不到。
处处走向智能
当机构开始明白，信息就是新经济的潮流时，情况就慢慢起了变化。企业正在逐渐挖掘潜藏在数据中的智能。我们先是看到了电子商务先驱们把原始数据转变为智能。大型数据库正得到加强和集成，并被用于分析关键业务指标。为了发现趋势和异常变化，数据从来没有像现在这样被探测、钻取、采样和研究。
我们看到，很多公司正在使企业上下各级人员，从CEO到普通员工，都能够在网上存取、分析和共享信息。我们看到，很多公司通过对交易数据的深度分析来开发其中的智能，对业务发展起到了杠杆效应。我们看到近几年刚刚出现的一个趋势，公司采用了更新、更强大、用户界面友好、基于网络的分析工具，使业务操作更具分析性。这就是我们所说的通过开发企业范围内的商业智能，把原始数据转变为有用的信息，并加以传播，使企业中所有员工、经理和行政人员都能共享这些信息，从而创造出整个企业的商业智能。实际上，各行各业，包括零售、医疗卫生、保险、交通、金融服务等行业，已经有一些先驱，它们利用电子商务来开发企业智能，以建立和加强与客户、合作伙伴之间的关系，发动一对一的市场战役，降低成本和提高企业运营效率。
以21世纪初期的传统零售商为例，零售商仅仅知道现在有哪些产品在销售和其中哪些滞销等信息是不够的，它们会很快发现自己的产品销量正在下降。为什么？因为有半打.com公司正在网上销售类似的产品，而且是免税的！那些.com公司，还有传统的竞争对手们，很有可能都有了自己的电子商务智能系统和战略。
电子商务的竞争压力迫使零售商要考虑的问题超越了产品销售的基本内容：谁、什么、何地、何时、为什么、如何。谁在购买我们的产品？他们的收入来源是什么？他们住在哪儿？这些人还购买哪些其他产品？我们如何把产品交叉销售到他们手里？我们的电子商务渠道是怎样影响其他渠道的？哪个渠道的增长率最大？我们怎样整合现有资源？我们的产品在哪儿卖？我们的利润有多少？这些产品的销售情况与去年同期相比如何？广告投入能拉动销售几个百分点？有多少是通过直销进行的？未来12个月的销售情况预计如何？是按地区，按人口分布，还是按产品的颜色？
要回答这些问题，零售商就要用智能来武装自己，这样才能迅速而准确地了解顾客的购买史及其变化情况。在掌握了顾客以往的喜好后，智能型零售商就可以发动有针对性和个性化的促销行动，使顾客萌生“立即”购买的念头。没有这种智能，零售商就只能采取一般的市场推广行为，而不会考虑顾客的喜好和最近的购买情况。你认为哪一种零售商最有可能留住顾客呢？
对电子商务智能的应用不限于某一特定的产业、地域或业务，它不仅适用于在因特网上做业务的公司，也就是所谓的.com公司，也适用于有网上业务的传统公司。同样，电子商务智能的应用也不限于某个特定的业务领域，它可以应用于客户关系、财务分析、人力资源、供应链、市场推广、生产管理、记录店主活动和网上冲浪者的点击流等数据。例如：
.com公司利用电子商务智能分析其因特网销售和市场营销的优缺点；
金融机构利用电子商务智能跟踪客户和减少客户的流失；
制造商利用电子商务智能控制其产品的质量；
供应商利用电子商务智能向客户提供分析购买和配送模式的方法。
无论行业，无论业务领域，电子商务智能的运用和实施，都离不开网络。我们研究了两大类利用电子商务智能、基于网络的手段：第一类手段是通过企业内网（Intranet）。当一个公司通过企业内网来运用其电子商务信息，并在企业内部创造了自由的信息流时，这就创造了一种我们将在后面谈到的真正的信息民主。第二类手段是通过外网（Extranet）——一种基于Web，对企业外部用户开放的网络。当公司利用电子商务智能与其客户、供应商和合作伙伴共享关键信息时，就相当于创造了一个信息大使，一个能够提供更佳服务、创造新的营收模式的代理人。
B2B智能的机遇
过去几年来，人们对电子商务的威力重视过度，似乎它已经成熟。IBM的广告则会让人以为，即使在意大利某个寂静的村庄中，一个老太太都在用IBM的电子商务解决方案在因特网上卖棕榈油。但事实更有说服力。实际上，尽管影响力巨大，但电子商务也还未进入青春期。它的第一个“堂兄弟”——电子商务智能，现在还是个步履蹒跚的孩子。有朝一日广为普及的技术，比如移动数据业务，对于企业管理层来说，现在还遥不可及。
如果给电子商务的进展号脉的话，可以看看美国加士纳集团（一家位于康涅狄格州斯坦福的研究咨询公司）对电子商务的两个方面的评估报告，企业对消费者（B2C）交易和企业对企业（B2B）交易的评估报告。例如，消费者在网上买机票或购书；通过手机查看股票行情并进行交易；在网站上订餐和预订娱乐活动。根据加士纳集团的调查，全球B2C企业1999年的总收入达到了312亿美元。他们预测，到2003年，该数额将会增长10倍多，达到3 800亿美元！
尽管这一增长率相当可观，但一旦与B2B的发展趋势相比，就变得微不足道了。从图1-1中可以看到，加士纳集团预测今后5年B2B贸易额将以惊人的119%的年综合增长率增长（不包括金融性产品和服务），B2B的贸易额将从1999年的1 450亿美元增长到2004年的72 900亿美元。
见P11
资料来源：Gartner Group.
图1-1 加士纳集团预测到2004年B2B贸易增长的情况
尽管如此，它也只占全球所有交易总额的7%，全球交易总额届时大约为105万亿美元，而且除了加士纳集团所估计到的，该数字还可能有很大的增长余地。其他研究结果有些类似。Yankee集团估计2000年B2B贸易额为7400亿美元，2004年将增长到27 800亿美元。Forrester研究所则估计B2B的市场贸易总额将从2000年的4060亿美元攀升到2004年的27000亿美元。
表明电子商务还刚刚起步的另一个证据就是普华永道公司和美国会议委员会在2000年初对大约78家大企业进行的调查。这78家企业中，一半企业的年收入超过了50亿美元，大约90%的公司年收入超过了10亿美元。这些公司说，电子商务很受重视，已被列入未来发展计划中，但大多数人认为要达到既定的目标还有很长的路要走。调查显示，样本中通过电子商务手段取得的收入占其总收入一成或以上的企业只有％。 预计在今后3年，这一比例将增长10倍以上，达到%。此外，只有%的公司提供网上订单和网上支付的服务。
最后，为更好地看清电子商务智能发展的现状，看看位于美国加州芒廷维尤的一家市场研究公司的研究数据，也是很有意义的。 1999年底的一项，对471位跨国公司的IT经理的调查显示，跨国公司希望用于发展商务智能和相关的数据仓库技术等方面而增加的对软件、硬件和人力资源的投资，将从1999年的374亿美元，上升到2003年的1485亿美元，年综合增长率为43%。该调查还发现，每家公司可用于分析的数据量也将从1999年的393GB，增加到2003年的；同时，每家公司的数据用户数量也将从1999年的626人激增到2003年的2718人。
行动，或者死亡
在电子商务尚未成熟的背景下，企业如果能够在数据的智能开发和运用上抢占先机，抓住机遇，从而取得先行者优势，马上就会给那些慢一拍的公司形成威胁。如果你有远见卓识，并把电子商务智能的工具和技术应用于公司的数据开发，你就有机会成为永远的“先行者”，这种机会一生中只有一次。一扇机遇之窗昨天就已打开，如果你奋不顾身地跃入其中，你将成为新经济的领头羊。好好把握，在未来几十年时间里，你很有可能就这样一直处于领先地位了。
如果你的企业有传统业务，你要利用所有业务领域所收集的信息。通过让各级组织做出明智决策，你的企业会变得更加敏捷、更富有竞争力。如果你已经或正在建立电子商务平台，无论你的企业是一个.com公司，还是一个传统企业，你都会发现，掌握电子商务所提供的信息是成功的关键。等到竞争出现时，你已经在市场占据了主导地位，培养了自己的客户。这些优势很难为对手所赶超。若在电子商务和电子商务智能展现的新世界中行动迟缓，将会发现自己被淘汰，并将有损你的客户、股东、雇员和合作伙伴。 变化的领域
无论何时，时间都是最重要的。各行各业的领先厂商正在开始启动电子商务智能，重新瓜分市场。在本书中，我们将探讨一些实例，即各个行业中，电子商务的先锋企业是如何应对各种变化。我们将了解像朋斯卡物流公司，Owens & Minor，苏黎世美国保险公司，礼来制药公司，万事达卡公司，亚非特公司，，英迈集团和英国航空公司，以及其他通过开发电子商务智能而取得竞争优势的公司。
研究这些公司成功向电子商务智能转型后，我们再来探讨一下这些先驱者的成功经验、竞争策略和经验教训，我们还将对企业的电子商务智能战略提出建议。我们要进行案例研究，例如朋斯卡物流，它是一家提供交通服务和卡车租赁的公司。通过电子商务智能，朋斯卡物流公司大约有750名员工在利用快捷的网络手段来分析将影响其给遍布北美的客户送货的速度和成本的上百个因素。其结果是使朋斯卡物流公司降低了成本、增加了利润，并提升了客户忠诚度。朋斯卡物流下一步更为大胆的电子商务计划是：通过企业外网，向Kmart、福特、克莱斯勒等上百家客户提供公司数据库。与此同时，它们也能跟踪客户动向，并进行分析。
我们将看到，位于弗吉尼亚州，年销售额为32亿美元的药品供应商Owens & Minor公司是怎样创建了企业外网，使其4000个客户和1200个供应商能够通过公司的数据库来考虑如何降低成本、分析购买模式、计算存货和交付时间的。Owens & Minor公司是药品供应行业中最先运用企业外网的公司之一，这使得该公司表现出超凡的能力来赢得并留住许多价值超过百万美元的长期合同。我们还将考察苏黎世美国保险公司的企业外网。这是一家位于伊利诺伊州，年营业额达62亿美元的财产和灾害保险公司。几年前，该公司就不可思议地让其客户有了网络分析能力。通过浏览器，该公司350家公司客户中的1000多名用户可以在庞大的数据库中，迅速找到各种模式和异常情况，而这些是保险业的命根。
我们可以把这些已经开窍的企业比做正在悬崖峭壁上攀登的攀岩者。攀岩者总在观察岩壁，以寻找合适的落脚点或裂缝；而因特网经济中的先驱们则在利用电子商务智能手段，寻找和发掘每一点哪怕是很微小的优势，以帮助自己做出更快、更好的决策。因特网不仅使电子商务智能成为可能，事实上电子商务智能是因特网时代的需要，现在就需要。在迅速发展的电子商务智能王国里，速度为王。
第2章 信息管理模式
事实上，在每个机构，在每一天，信息每时都在受到权力、政治和经济等因素的影响，这不是秘密。
——托马斯· H·达文波特
我们即将在全书中讨论的是，如何管理那些能为企业带来竞争优势和利润的信息，这当中牵涉到很多商业和技术问题。然而，回顾过去几十年来企业利用和分享信息的过程，你就会觉得它还是一个管理哲学的问题。信息对生活的方方面面有很大影响，但是它对商业领域的影响力更大。在几乎所有的企业里，只有少数高级管理人员才能看到合并后的财务数据，而其他人只了解部分信息。虽然并非所有信息都可以让公司员工不受限制地分享，但是在组织内部，保密和信任问题却总是一个借口，把大部分员工与信息相隔离。
研究了众多公司对信息的应用和开发历史之后，我们发现有四种典型的信息管理模式（见图2-1）。
见P16
控制 独裁 民主 无政府状态 获取方式
图2-1 信息管理模式
信息独裁，只有极少数人有权获得信息。
信息无政府状态，人人都可以重建自己的信息系统，数据管理处于混乱状态。
信息民主，信息流可以自由流动，但处于可控状态。
跨入21世纪，我们将看到一种新模式。该模式超出单个机构的范围，信息更为民主化。这类领先的公司犹如派出了一个信息大使，在企业边界之外建立了“大使馆”，目的在于与合作伙伴、供应商和客户建立更好的联系。
信息独裁
在实施商业智能的初期，信息特权集中在少数人的手里，这就是信息独裁。这种模式产生于20世纪80年代，但在今天的某些机构中依然存在。这是当时流行的中央集权文化的一种直接表现。非中央集权制的模式产生于20世纪80年代后期，并于90年代被普遍接纳，随之而来的是信息放权。
企业建立大型计算机主机并利用原有系统来获取和处理数据，但从中选择有用的信息却很难，而且很不灵活。无论哪一种信息都不能有效地传播给大多数员工。尽管少数高级管理人员能够得到一些有用的信息，但常常要通过昂贵的像汽车仪表控制板一样的系统——经理信息系统（EIS），才能获取（见图2-2）。
见P17
数据 执行 数据 支持人员 信息特权阶层 信息隔离阶层
图2-2 信息独裁——第一层
就像通过已经习以为常的仪表盘来控制汽车，企业的高级管理人员也以此来控制关键业务领域，并且根据这些信息来做出所有决策。CEO就像詹姆斯·柯林（James Kirk）上校一样，在企业的桥梁上的被写满信息的屏幕围着，他信任的CFO斯波克（Spock）和他在一起。通过这种终端信息系统，他们共同做出所有决策。“27号库房有存货。”便按按钮减少54号工厂的生产。“西部地区的销售完不成计划。”于是在触摸屏上揿按钮撤换该区的销售经理。有一个竞争对手正推出一种新产品。“斯科特（Scotty），拉上防护罩，锁上移像器。”
但是，这种经理信息系统非常复杂，难以程序化，昂贵，而且使用不灵便。即使有些企业采用这种技术，也会让人觉得建立终端信息系统代价太高。建立这些系统需要大量编程人员，而且这些系统在大多数情况下是失败的，因为编程完成之前，预算层或者管理层的兴趣已经消耗殆尽了。再者，即使这种系统被建立起来了，其运用也相当不灵活。如果要完成一份紧急的商业报告，管理人员还是可能会依靠绿白条相间的老式电脑纸上的大量数字，因为他们往往没有办法做特别查询（Ad Hoc Query）。
更严重的和深层次的问题是：由于所有决策是由少数人做出的，诸多员工的智慧从未被利用。EIS系统退出舞台也不仅仅是因为建立该系统的难度，而是信息放权的力量所致。中央命令和控制模式是错的，它没有开发和利用企业管理人员以外的其他大批员工的智慧（见图2-3）。
见P18
数据 执行 数据 支持人员 信息特权阶层 信息隔离阶层
图2-3 信息独裁——第二层
此外，还有一种比较微妙的信息独裁模式，即企业行政管理人员和其他业务经理并没有什么EIS系统，但企业培养和训练了一批“高手”，在他们的电脑里安装了专门的报告、分析、统计软件。 这种被称为“信息中心”的概念把信息的利用扩大到更多的业务人员。但是，不知不觉中，这些技术精英们变成了另一种形式的信息独裁者。
他们掌握公司的数据库的钥匙，如果想要看到比较分析后的销售或配送指标，必须先要和这些信息“门卫”商量。部门经理想要获得信息往往会受到挫折。信息“门卫”总是有许多报告要准备，而且往往是为公司的最高层准备，因此，部门经理要的报告可能几个星期后才能拿到。而到那时，这些报告很可能已经失去价值。而对行政管理人员来说，他们得到的也只是信息“门卫”提供决策用的静态报告（这还要看守门人有没有时间，喜欢不喜欢）。从这个角度说，管理人员失去了操作、修改和查询信息的能力。在某种意义上，行政管理人员做出的决策不是建立在独立判断的基础上，而是建立在那些技术高手们决定提供的信息的基础上的。
意大利汽车制造商菲亚特的首席信息官贾鲁吉·加斯特里（Gianluigi Castelli）嘲笑过这种现象。他讲了科幻小说作家罗伯特·西尔弗伯格（Robert Silverberg）写的一篇短篇小说，在故事中，一个雄心勃勃的中层干部想用自己的见解来管理公司，目的是想成为公司的CEO。经过数年的努力，他成功了，可以在宽大的行政办公套房里发布自己的企业管理决策。
但是，这位新上任的CEO发现，根本就不是他在做决策，他只是在助手提供的报告和建议上签字！作为CEO，他最终还是没有掌握最核心的信息管理工作。
加斯特里讲道：“这位CEO决定找出是谁在提供商务智能，他在地下室里发现了一个家伙和几台计算机，这个家伙在往报告里填数字。当数据不够时，这家伙就杜撰一些数据。于是CEO明白了，他如果想要管理公司的话，就必须马上行动。他开除了这个家伙，去掉了CEO的架子，改变自己的个人作风，让自己成为了地下室里的那个家伙。”
在这两种信息独裁模式中，中下层员工都被剥夺了信息享有权，这样就产生了两种人：信息特权阶层和信息隔离阶层。信息隔离阶层可能被施加更大的压力以求做出好的工作业绩，但是要在不赋予他们知情权的情况下一直这么做的难度很大。于是他们会发动信息叛乱，要求建立自己的数据管理系统。这就是造成数据过载的基础。
信息无政府状态
信息无政府状态源于个人或部门把所需的信息均纳入自己的掌握之中。最近几年来，由于竞争日益激烈，部门经理发现自己需要得到更多的信息来做出更好的商业决策。他们意识到仅仅依靠IT部门提供的信息是远远不够的。
20世纪80～90年代，随着台式计算机数量在企业运用的增加，以及桌面数据库、电子制表软件、文字处理系统和其他应用软件的出现，使得部门开发自己的信息系统成为可行。其结果是各自为政的数据“领地”或“地下”数据库（data silo）迅速产生（见图2-4）。
见P20
销售 市场 财务 运营 制造
图2-4 信息无政府状态下的数据存储问题
这些地下数据库建立在互不兼容的软硬件平台和应用的基础上，根本无法相互连通。用户名单和相关资料没有集中存放供全体销售人员享用，而是被存放在个人的计算机里。当某个销售员离开公司时，他或她的联系名单也就随之消失。数据无法集中整合、相互冲突且不准确，采用的技术手段互不相同，信息无政府状态状态下固有的混乱等缺点对内部沟通和企业盈利造成了严重的破坏。
和历史上许多短命的无政府状态事件相似，信息无政府状态往往只是一个短暂的狂欢过程。建立自己的地下数据库的部门对解决方案也只能有瞬间的满意，因为一旦高层管理人员收到来自不同部门的数据不一致的报告，就对盘问数据的真实性。这样这些来路不同的地下数据库早晚会被统一。
信息民主
近年来，许多公司逐渐明白：让企业内的所有员工共享信息可以使信息极大地增值。他们也明白，为了使企业行为更加敏捷和高效，不能把大多数员工拒于信息之门的外面，让他们一味盲目工作。
个人直觉与客观事实
1998年，Business Objects的研究人员对美国和英国公司的决策习惯做了一项研究，有很多令人惊奇的发现：
88%的经理承认，靠个人直觉，而不是客观事实来做决策的情况占75%；51%的销售和
市场经理承认，用个人直觉代替事实做决策的情况占50%～75%。
公司的董事不能容忍管理层根据个人直觉做决策，认为只能根据事实做出决策。
无论行业，93%的经理认为，在短时间里做出有效决策，让他们感觉到有压力。
62%的管理人员承认，他们在做决策时并没有得到足够的信息，但99%的人有台式计算
机。
3/2的样本公司正在向开放式的平行组织结构过渡，或已经在平行组织的结构环境下运
行。企业文化中鼓励管理人员冒险的占35%，鼓励管理人员根据事实做出决策以减少风险的占3/2。
100%的销售和市场经理需要依靠他人获取信息，其中有25%的人认为他们得到的信息
是最新的。
总之，由于缺乏信息来源，企业家们不得不在信息不足时决策。随着对企业行动速度要求的提高，改变的时候到了。
新管理哲学和新技术
企业决策的新理论的出现，使得人们对信息有了新的认识和态度，并为变革铺平了道路。在放权的模式中，彼得·F·杜拉克（Peter F. Drucker）认为：“决策应该在组织的最下层做出，并尽可能接近这一决策的执行人。”为了有效地实施决策，执行人员自己应该成为决策的一部分。
同时，因特网技术使大众有了获取信息的渠道。20世纪90年代后期，大多数数据存取软件商都有了自己的基于Web的产品。这些软件包不再运行在个人的台式机上，而是装在可被网页浏览器读取的中央服务器上。因此，电子商务智能，这一把因特网与传统业务相联通的强大的智能工具，为企业存取、分析和信息共享的开创了一条新途径。
用户自动化和IT部门减负
咀嚼数字、各自为政、分散的分析模式逐渐让位于信息民主。后者通过向员工提供准确的信息，下放决策权而赋予企业更快、更敏捷的行动能力（见图2-5）。
见P22
图2-5 信息民主
以礼来制药公司为例，它是在美国印第安纳州首府印第安纳波利斯的一家大型制药公司。过去，它的用户都依赖IT人员来安装和维护桌面数据库和电子数据表格软件。当用户提出 超出自己桌面计算机的数据范围、相对复杂的信息查询要求时，通常要请IT人员调用各个数据库来解决。
礼来制药公司IT部门负责人道格·夏普（Doug Sharp）尽管在这行里经验丰富，但仍为此苦恼。他说：“你做出了一份报告，但却往往不是用户所要的。你要费尽心机地按他们的思路去做，要揣摩他们提出的引用了许多术语的要求，并把这些要求应用于数据结构中，选取数据，汇集整理，使之完全符合用户的需要。”
夏普回顾了他们在1997年遭受的一次挫败。一位用户想知道：佛罗里达州利利地区邮政编码重新排列后会对该地区的销售总额产生什么影响？公司怎样最大限度地发挥其销售代理商的作用？这就需要查找现有的邮政编码排列，将其与原来的邮政编码排列方法进行比较，然后分析和预测再次重新排列邮政编码的影响，这是一个复杂的项目。
这个项目在IT部门和用户之间来来回回折腾了3个星期，而结果却并不理想。用夏普的话来说，这是一个折磨。最后，那个用户被撤换了，接任者是一个对邮政编码排列之外的事情更有兴趣的人。几十个小时的努力因而付之东流。
礼来制药公司的情况现在变了，像许多其他公司一样，礼来制药开始把商务智能和因特网融合起来。夏普现在是市场营销部门的技术专家，正在努力为礼来制药公司的市场营销人员提供基于Web的，可存取500 GB的部门级数据仓库。IT部门不再是用户和用户信息需求之间的中介了。
夏普说：“我们想开发一种工具，使个人能在网上做自己的数据开发工作。我们想为我们的数据仓库设计一种像雅虎（Yahoo！）那样的界面，也就是用户非常友好的界面。”
同时，礼来制药公司市场营销部门的数据仓库的信息容量未来几个月中将从500 GB增加到大约1 TB，主要是补充历史数据，并结合那些比数据仓库现有数据更详细的数据。通过使数据仓库能够在网上访问，夏普的部门里的专家们希望用户不仅仅是目前大约40个市场营销专家，还能包括全公司3 000名销售代理商。
对礼来制药公司来说，信息民主已经实现。
在中国的宝钢集团人事部门内, 过去IT人员由于集团内职工人员众多,情况复杂,上级经常有新的报告要求, 所以常常为提交报告而疲于奔命。报告要耗费周折才能完成，而且答案还经常不符合用户的要求。这种情况既令IT人员头痛，也令业务部门的用户沮丧。后来在宝钢人力资源管理系统组织人事管理信息系统中采用了BusinessObjects，为整个公司的组织、人事管理工作，包括领导决策、机关办公和公众检索提供了高效、优质的服务，是一个多层次、全方位、智能化的综合性组织人事管理信息系统。
宝信公司数据分析部季晓先生说：“使用Business Objects后，IT人员只需根据业务要求设计好语义层，这样呈现在业务人员面前的不再是难以理解的技术术语，而是早已熟悉的业务术语，经过简单培训，业务人员就可以根据不同的业务查询需要对不同的情况进行分析处理，自主快速的生成自己所需的专业报表，并通过灵活查询、钻取、切片和旋转对业务情况进行分析，并做出自己的决策。这样大大加速了开发进程，实现了灵活查询、数据随意组织、丰富的图表表现。”
这样一来，礼来制药公司，宝钢集团和其他先行一步的公司里，成百上千的员工能通过自己熟悉和喜爱的网页浏览器进入公司的数据库。以往需IT人员数周才能提交的信息报告现在仅需几分钟就能得到。信息独裁渐渐被建立在电子商务智能之上的信息民主所取代。
民主和商业价值
Business Objects近期对其的欧洲客户进行了一项调杳研究，发现企业管理人员普遍认为，一个组织对商务智能的价值趋向受三个关键因素影响：
组织中商务智能软件的民主化程度（例如在拥有桌面机员工中，有权使用商务智能软
件的用户比例）。
放权的程度（例如被授权可提出特别查询要求的用户数量与用户总数之比）。
打破机构“大锅饭”的倾向（例如，为获得其他部门的信息，参与决策执行的部门数量大大超过实际的需要量）。
调研的结果令人印象深刻。
民主化和放权的程度越大，信息的价值也就越大。换言之，有权获得数据的用户的比例越大，以及他们能够获得的信息范围越大，组织的智能化程度也就更高，并且更容易取得成功。例如Bellini，它是一家小型保险公司，但它的所有员工都可以使用商务智能软件，个人和部门都从中受益匪浅。例如，销售部门通过获取信息更好地了解到哪些保证条款有利于公司盈利，哪些保证条款会使公司赔钱。销售部门重新制订合同，同时与客户建立新的信息共享的对话方式。结果是投资回报率（ROI）高达650%。
越倾向于打破机构界限，信息的价值也就越大。换言之，能获得数据的部门的数量越多，以及有权从其他部门获得数据的用户的比例越大，组织的智能化程度也就更高，也更容易取得成功。例如，雷诺汽车公司在其法国的工厂之一普及了商务智能技术。300多人使用商务智能，其中90%的员工只是生产线上的“蓝领”。通过获得与所有生产项目有关的关键数据，并由于最接近决策的实施地点，他们很容易看清把钱花在哪里合适。由于有这种放权，该工厂在管理项目资金和动态分配使用资金方面效率极高。
信息大使
信息民主并不需要局限在企业的防火墙里。通过因特网，信息民主可以通过企业外网延伸到客户、供应商和合作伙伴。含有商务智能的企业外网应该是一个安全的网站（或公司网站中的一个的地方），企业外的用户，如客户和其他与企业相关的用户，可以获取和分析信息。由于它们代表公司与外界交流的前沿阵地，我们称之为信息大使（Information Embassie）。
有远见的企业利用电子商务设立信息大使，目的是为企业外部用户提供获取、分析、和共享相关信息的手段。利用这种信息大使，客户、供应商和合作伙伴也会使自己的业务更加智能化（见图2-6）。
见P26
供应商 客户
图2-6 信息大使
这些公司通过提供关键信息，为外部用户增加巨大的价值。通过外网满足外部用户的各种需求，这是许多企业战胜对手的重要因素，因为对手们缺乏信息丰富的外网。
外网正在以下三个应用领域中形成：
供应链型外网 像Owens & Minor那样的公司正在为消费者提供供应链管理型外网，
它可提供全景式的产品配送情况，从供应商、批发商一直到终端用户。
用户关系型外网 像苏黎世美国保险公司和其他企业正在通过用户关系型外网为客户在需要迅速做出明智决策进提供关键信息，从而培养客户的忠诚度。
信息中介型外网 对于从事信息收集和销售业务的企业发现了一种可以快速、安全交货的手段。例如万事达卡公司，它积累了大量的历年来的信用卡交易信息。现在它正通过商务智能化的外网络，在保护隐私权的基础上，把集成后的部分信息卖给零售商。
这种信息大使将是未来开展因特网业务的公司的主要区别。这些能利用增值信息提升其产品和服务的公司将能够向客户提供更有价值的建议，并最终赢得客户忠诚度。
测试
那些先行者们，因为懂得信息的价值，正在向信息民主转变，并在建立信息大使以改善与客户、合作伙伴的关系。你的公司电子商务智能做得如何？做一做下面的电子商务智商（e-BIQTM）测试，看看你能得多少分。欲了解关于此测试的更多信息和其他企业的得分情况，请查询网站。
电子商务智商测试
本测试可以帮助你评估企业的电子商务智商，为企业如何增强把数据转变成知识和利润的能力提供建议。
对下列陈述，请选择与贵机构情形最相似的一项。请注意，我们说的是目前情形，而非未来目标。
在我的机构里，下列人员可以获取公司数据（销售数据、客户资料、财务数据、人力资源资料、制造资料等）：
IT/IS人员（程序员、开发人员等）
当权者和他们支持的人
机构中的全体人员
不知道/不适用以上任何一种
2． 在我的机构里，大家感觉：
a．他们有权做一些决策，但是没有足够的、必要的企业信息
b．为了必须做出的一些决策，他们能够得到一些最基本的企业信息
c．们能够获得做决策所需的全部企业信息
d．不知道/不适用以上任何一种
3． 在我的机构里，信息：
a．很少，如果有的话也是支离破碎的
b．有，但只有当需要的时候才能共享
c．在公司内部广泛交流和共享
d．不知道/不适用以上任何一种
4．公司里的用户使用企业信息（销售数据、客户资料、财务数据、人力资源资料、制造资料等）：
只为几个有限的目的
回顾以往的业绩
预测企业未来发展和推动企业战略决策
不知道/不适用以上任何一种
5．我们共享信息系统：
a. 偶尔为之
b. 与机构外部的客户或者合作伙伴
c. 与机构外部的客户和伙伴
d. 不知道/不适用以上任何一种
6．我们使用企业信息：
为了提交商业报告
为了管理特殊情况
转变商业运营过程
不知道/不适用以上任何一种
7．我看到的客户的活动：
我能看到一小部分客户与本公司的往来
我能看到大部分客户与本公司的往来，但不是全部
我能看到所有客户与本公司的往来，包括他们分别与对方的分支机构、关联公司的相互往来
不知道/不适用以上任何一种
8．我估计，在我的机构里，大家能够得到的数据量约占所需数据量的：
0~33%
34%~66%
67%~100%
不知道/不适用以上任何一种
9． 在我们的信息系统中，我能够获取的那部分信息的质量:
a．很差
b．还可以
c．很好
d．不知道/不适用以上任何一种
10．我们利用所有关键的业务指标（比如销售数据、库存数据、财务数据、制造资料等）来管理企业运营：
a．根本不用
b．少量采用
c．大量采用
d．不知道/不适用以上任何一种
11．我们跟踪的指标有：
a．只有财务方面
b．财务和客户方面
c．财务、客户、运营过程、机构学习
d．不知道/不适用以上任何一种
12．我们的信息系统是：
a．只提供内部获取的信息
b．提供内部信息，加上从外部购买来和集成后的市场数据
c．向合作伙伴和供应商提供丰富的内部信息
d．不知道/不适用以上任何一种
13．我们网站的信息流数据：
a．只有IT人员在安排服务器时使用
b．向商务用户提供，但只是以预先设计好的独立报告的形式
c．跟客户简介、喜好、历史数据相集成
d．不知道/不适用以上任何一种
14．你们有为“自助型”客户（比如说，客户可以直接获取账户、订单等信息）提供服务的外网么？
a．还没有计划
b．计划要建一个
c．已经有一个了
d．不知道/不适用以上任何一种
15．你们有为管理供应链设立的外网么？
a．还没有计划
b．计划要建一个
c．已经有一个了
d．不知道/不适用以上任何一种
16．我们向市场其他参与方（合作伙伴、供应商等）出售或者交换信息：
a．从来没有
b．将来可能会有
c．已经这么做过了
d．不知道/不适用以上任何一种
17．我们的信息保密条款：
a．没有存在过
b．有，但是没有被很好地执行
c．有，而且执行得很好
d．不知道/不适用以上任何一种
18．我们对网络业务平台（网上交易所等）的态度是：
a．再等等，看看情况而定
b．正在购买
c．正在建立
d．不知道/不适用以上任何一种
19．在我们信息系统中，我能够获取的信息：
a．陈腐——当我等到它的时候，已经过时了
b．合理——尽管不是最新的，但还是能够提供所需要的比较新的数据
c．新鲜——第一时间的信息
d．不知道/不适用以上任何一种
20．我发现跟踪的数据出现异常是在：
a．一个月甚至更久以后
b．一个星期以后
c．一天以后
d．不知道/不适用以上任何一种
21．如果数据出现异常，我能否被自动提醒：
a．不能，因为没有安装此类系统
b．按一个固定的频率（如每周一次，或每月一次等）被提醒
c．一旦数据异常，我马上就会被提醒
d．不知道/不适用以上任何一种
22．我能够看到信息：
a．只有通过静态的报告（书面或者网上）
b．在静态报告中选取参数（比如，在一长串数据列表中）
c．随时随地，都能自助式地调用所需数据，生成报告，并进行分析
d．不知道/不适用以上任何一种
23．我获取公司信息：
a．只有在办公室里
b．在办公室，从因特网上，在世界任何地方都可以通过我的电脑都可以
c．在办公室，从因特网上，在世界任何地方都可以通过我的电脑和手机获取信息，
不知道/不适用以上任何一种
评分标准：
在以上各题，“a”记1分，“b”记2分，“c”记3分，“d”记0分。把各题得分相加得出总分。参考下文，看看你属于那一类
总分62~69
祝贺你。你的机构是商务智能的领袖企业。你正在把公司信息向知识和企业利润转变着。你的信息网络已经延伸到了客户、供应商和合作伙伴。继续保持！
总分54~61
你的企业正在成功地向商务智能型转型。为了确保成功，应该做一些额外的工作，以使得所有的用户在任何时候都能获取所有信息。尤其要注意的是，你应该考虑如何把信息服务延伸到客户、供应商和合作伙伴之间。
总分46~53
你做了一部分正确的事情，但是必须确信你在使各个部门的数据变成企业数据，并且使其发挥杠杆效用，因为数据“孤岛”不能转化为长期的商务智能战略。为了使你的信息在竞争中获得杠杆效用，你必须让企业内部的所有员工都能获取信息。
总分38~45
为企业高级管理人员提供重要信息方面你已经做了一些基本工作。但是，如果不进行转变，你的机构不可能让有限的信息资源发挥最大的效用，并以此提升竞争力。下一步，您应该帮助每个部门让现有的信息资源发挥最大的效用，并且让企业上下都共享这些信息。为避免失败，你要为电子商务智能战略的实施付出双倍努力。
总分37及以下
你的机构没有利用信息资源，这将使你们在市场竞争中不堪一击。考虑马上实施商务智能战略吧。
小结
实现信息共享是新经济时代企业成功的关键。这不仅仅关系到技术或者商业，更是一个管理哲学的问题。你的企业打算在内部实现信息民主，还是照老样子，对信息进行控制并只有几个管理人员能够获取信息？
经验显示，成功的企业贯彻的是信息民主的哲学，这给它们带来了巨大的回报：
民主化程度越高，回报越大；
放权程度越大，回报越大；
越倾向于打破部门间界限，回报越大。
信息民主化道路是一条长期的道路。为了达到这一目标，你必须既要防止信息过载，又要坚决实施电子商务智能战略，让你的用户在任何时间都可以获取所需信息。
第3章 信息的价值
光有聪明的脑袋是不够的，关键要看怎么用好它。
——瑞尼·德斯卡茨（René Descartes）
很多企业正在从信息独裁向信息民主转变。这种信息哲学转变的基础是：在企业信息系统中，任何一条信息都是有价值的。这个认识不仅与信息本身相关，而且还指出企业可以利用信息为其每天的商业活动服务。本章我们将进一步讨论单条信息的价值，并将介绍从提取信息价值的五个不同发展阶段。
大多数产品，如果知识产权含量比较高，其价值也会随着使用频率的上升而上升。比如说，歌曲的价值在于其被演奏次数的多寡，书的价值在于其被阅读次数的多寡。信息的价值也是如此。它的价值不在于拥有，而在于如何加以恰当利用。因此，信息的价值也与用户人数有关，这不仅因为使用者利用了信息，还在于他能够把自己的见解与其他人分享。
在本书中，我们将通过一些实例来探讨某些特别的价值是如何从信息中提取出来，并达到节省开支、留住客户、加快决策过程或者产生新的收益项目等目的的。在研究了成千上万个应用商务智能的机构后，我们认为一条信息将会连续产生价值。如果该信息在企业内部不断被使用的消息传开去，那么该信息将超过企业的界限，对客户和合作伙伴也会有价值。要以数学公式来计算信息的价值并非易事，但我们认为，信息价值与能够获取、分析该信息的用户人数，以及用户所属的商业领域数量的函数关系可以表达为：
价值（信息）= 用户数2×所属商业领域数量
也就是说对于某一特定信息，其价值是用户人数的平方，与用户所属商业领域的数量的乘积成正比。我们之所以认为用户人数的平方与信息价值直接相关，是受著名的迈特凯夫（Metcalfe）定律的启发。鲍勃·迈特凯夫（Bob Metcalfe）是以太网的发明者，他设计了计算网络的价值计算公式，即迈特凯夫定律。他认为，网络的价值和使用人数和连接数的平方成正比。事实正是如此，相互连接的单位网络越多，单位网络的被连接数也就越高，这将极大的增加单位网络的价值。该理论广受网络业和通信业推崇。
对于给定的一系列信息中，也往往会发生这种“网络效应”，因为假如有更多的人共享同样的信息，就可以更好更容易地相互理解和沟通，做出更好的决策。除此之外，如果有新领域的用户在网上获取该信息，那么该信息的价值也会出现飞跃（阶跃型），因为对用户来说，这就是新的企业知识。如果有100个销售员查看销售信息，根据上面的函数关系，将产生10 000倍（1002）的效应。该销售部门中每增加一个人接触该信息，信息的价值就会上升2%（从10 000增加到10 201（1012）。
每个市场营销人员获取该信息后，就能创造更大的价值。因为市场营销人员能够把该销售数据与其原有的市场营销知识相结合，获得新的见识。这个新见识反馈给所有的营销人员，那么他们对该信息的理解也会进一步加深。此外，这个函数还表示了信息会翻倍上升（从10 000上升到20 402＝1012×2）。换句话说，当销售队伍中已经有了100个用户能够获取该信息，当销售队伍以外的第一个用户加入，也就是用户所属商业领域数量增加的时候，该信息的价值就翻倍上升。图3-1表示的就是信息的持续价值，以及价值上升的五个阶段：
见P37
企业内部 企业外部
数据负债 信息的第一个回报 穿越界限 业务延伸 信息商品化
图3-1 信息价值曲线
数据负债阶段；
信息阶段；
企业智能阶段；
企业智能的延伸阶段；
信息商品化阶段。
现在让我们分别讨论一下这五个阶段。
数据负债阶段：当数据还只是成本
未使用的数据，除了在你的数据库里积满灰尘，惟一的作用是给你账本里增加负面因素。这时，数据不是资产，而是负债。它需要硬件设备来存储，需要软件来管理，还需要IT人员来维护，但是却没有使用价值。在这种情况下，管理数据的成本大大超出了数据实际或者潜在的价值。除非这些数据交到了商务人员手中由他们来挖掘它们的价值，否则，这些数据的使用价值就远远低于维护费用。那么对企业来说，这种数据就是成本，永远不可能转化成信息，就如我们在第1章中提到的那样。
我们把这种情况称之为数据负债阶段。数据的使用者仅仅限于IT人员，且他们接触数据的目的也仅仅是为了维护。在这种情况下，数据所带来的价值并不能抵消存储和维护数据所需的费用，对企业运营来讲是个负担。对销售预期的数据被不同的销售人员存储在各种电子数据表格中，尽管有些公司后来将这些数据集中到一台大电脑中，以防数据丢失。然而，这么做并不能促进数据的共享和分析，数据仍然没有被使用。
如果IBM说的没有错，企业数据的利用率不到10%，也就是说90%的数据对企业来讲只是成本的一部分。这个比例很吓人，但我们也应该看到乐观的一面。因为这也意味着大量的数据资源，尽管现在它们只是企业的负担，但它们却蕴藏着巨大的有待于开发的价值。
信息阶段：实施部门商务智能
信息从负债转变为资产的第一阶段，是使商业用户获取与本部门业务相关的信息。比如说，人力资源部门有权获取和分析包括各部门、各分支结构、各国、年龄段的薪水册、补贴标准等信息。再比如说，销售人员能够对销售自动化（Sales Force Automation）系统中获取的信息进行特别查询。他们知道与某一客户的来往情况，并且能查询历史纪录，知道所有的销售纪录。然而，他们不知道客户与技术支持中心的电话等来往纪录，因为这些信息存在公司另一个部门的系统中。在这个例子中，销售人员不可能对客户有360º的了解，因为这些信息分散在各数据系统中。
尽管如此，基本的销售信息也已经很有用了。随着信息使用人数增加，信息为企业带来的好处已经超过了管理信息的成本，信息的正面价值也从而体现出来。当越来越多的用户领悟到那些信息的精华，并且发现了能够影响他们部门、分支机构甚或整个企业的重要模式，信息价值曲线的就越发陡峭。在本书的后半部分，我们还将一起来了解一下企业针对某一业务领域实施部门商务智能或者商务智能决策时，如何取得最初的成效。
企业智能阶段：跨部门应用商务智能
在第二个阶段，企业把一个部门里的智能与其他部门和分支机构共享。这样，用户能够从不同角度来看数据，企业和个人也因此迅速受益。以自动销售系统和客户支持中心为例，把客户支持中心的信息与销售人员共享，后者就可以在与客户联系之前，看到某个客户所遇到的问题，以此提升客户满意度。
如果该客户有很多抱怨，这就不是商讨更多购买合同的好时机，而是征询客户对服务的满意程度和相关建议等反馈意见的好时机。同样，把自动销售系统的信息向客户支持的工程师们开放，工程师们在接听客户电话的时候也能区分客户的重要程度。比如说，技术人员获取自动销售系统的信息后，就可以知道某客户在过去一年中购买量。根据我们前面讨论过的公式，当一个部门的信息向其他部门开放之初，该信息的价值会急剧放大。当系统向更多的用户开放，信息的价值就会随着用户人数增加而呈指数级增长。
随着企业把部门信息向更多的其他部门开放，信息的价值也会持续上升。每当一个新类别的客户加入信息共享系统，信息的价值就会上升一大步。当同一类别的大多数用户都开始利用某一信息的时候，该信息的价值呈指数级上升。
当更多的部门加入到信息共享的体系中，知识的流动就成为必然。用户从各个角度提取和分析数据后，自然就会对一些保守的看法提出挑战。比如说，销售信息对财务部门开放后，后者就能综合销售信息中包含的费用数据，对客户的利润率有个比较准确的概念。最后到达了信息民主阶段：通过开放的交流和自愿的数据共享建立集体智能。
在《网络就绪》（Net Ready）一书中，作者阿曼·哈特曼（Amir Hartman） 和约翰· 斯福尼斯（John Sifonis）描述了思科公司是如何成为电子商务的领导者的，并暗示说，思科成功的一个关键因素就是它们培育了信息共享的企业文化：“今天，信息共享的文化已经对企业的知识管理产生了重大影响，并转而对生产绩效提供了巨大支持”。在本章的后半部分，我们将看看企业如何跨部门运用商务智能，并且让组织内部都意识到所拥有的数据库的巨大信息价值。
企业智能的延伸阶段：通过增值信息共享提升关系户的价值
我们已经看到了，企业如何明智地把信息传送给雇员，并从中获得最佳回报。但是，企业从信息中可以得到的并不仅限于此。把信息与外部关系户，如客户、供应商、合作伙伴共享，该信息会给企业带来更多价值。
比如说，通过建立客户外网，企业能够向客户提供他们的历史交易情况，使客户拥有最新的购买情况、账户状态等信息。我们看到，在很多情况下，由供应商集成这方面的信息比客户自己做来得容易。此外，企业还可以与客户共享客户支持信息，这样客户就能在网上看到自己的支持请求、技术问题的纪录以及问题处理进展情况等。
当数据第一次穿越企业的边界，到达外部的受众（比如供应商、客户或者合作伙伴）时，数据马上就增加了新的价值。同样，如果有越来越多的客户加入到信息网络获取数据，数据的价值也会随之呈直线上升。从我们计算信息价值的公式来看，用户数量的增加和用户所属商业领域数量的增加一样会激发信息价值的上升。每当一个客户或者供应商加入企业的信息网络，企业信息的价值就会获得提升。
现在一些企业已经开发了信息的经济价值。假如某些数据对客户或者供应商很有价值，这些数据就可以明码标价，从而把信息中心变成利润产生中心。这些外网，就超越了加强与现有客户以及未来客户关系的出发点。比如，思科通过向现有客户提供“健康检查”的外网，大大增加了其路由器的价值；Owens & Minor 向它们目前服务的医院提供客户外网；Harley Davidson 则通过智能的外网向其遍布美国的交易员提供信息。
信息商品化阶段：通过智能外网把数据销售给新类型的客户
通过电子商务智能，企业能够超越传统的商业模式，把数据市场化，并且销售给全新的客户群体。比如说把消费者的网上购买情况相关的销售信息，通过集成，隐去消费者姓名，出售给市场调研公司（它需要信息以开展针对性比较强的市场策略）。（通过把数据集成，抽取群体特性而非个体消费者的数据，可以使公司不至于不侵犯消费者的隐私权。）
在下面的几章中，我们将了解一下创新的企业如何将现有信息商品化，如何建立新的利润增长点，如何与全新的客户群体建立关系。我们还将看到把信用卡交易数据出售给零售商、租车商等实例。从信息负债阶段到信息商品化阶段，信息的价值将会得到极大的提升——从负面因素变成了投资回报率达到100%的正面因素。在接下来的章节中，我们也会讲到如何把商务智能变为使信息持续增值的中心要素。
第4章 数 据 过 载
各类应用系统不断收集各类数据，而商务智能系统在整合分析这些数据时，总会有些奇妙而有趣的事情发生。如气温的变化会告诉你啤酒的销量。
——王山
北京天之华软件公司 总经理
电子贸易（E*Trade）公司，作为在线经济的先行者，从它的“医院版”广告播出的那一刻起，就在电视广告市场上赢得了一分：医生和护士急匆匆地奔向一个痛苦的病人，他的病就像那句广告语“钱从他的屁股里流出来”。这家公司说自己就像是趴在医院轮床上的病人，被推进急诊室，它不能忍受“钱从它的屁股里流出来”。而实际上，很多公司有个共同的苦恼，就是大量数据的涌出。在这章里，我们将来探究这个普遍的问题，并就企业如何应付数据过载提出解决方法。
过去的十年，公司经营方式已经发生了一场小小的革命。SAP，PeopleSoft，Oracle和最近的Siebel System公司的应用软件包，作为提高操作效率的手段被广泛地应用。这些系统提高了几十年来未曾改变的生产力和企业内部运作过程。但这些应用软件包的出现对IT管理提出了一个大挑战――如何管理现有的分散的数据库。此外，IT部门还面临着另一个的挑战，就是在数据不断增长的基础上，处理商业用户和企业决策者对业绩报告提出的各种要求。
但是前面提到的诸多软件其应用重点是放在自动化过程中，而不是在信息利用上。IT机构不得不集中精力IT基础设施的建设上，如采用SAP公司新的企业资源规划（enterprise resourse planning，ERP）项目，用Siebel System公司的产品实现销售自动化和建立客户服务中心，用Lawson公司的产品修改系统进入口令，或者利用Broadvision公司产品创建一个能使用户在线购买产品的系统。与此相对照的是，它们很少注意从这些系统收集的数据中提取最有价值的内容。
“利用信息保持竞争优势”，这是过去几年来软件企业的市场部门中一直挂在嘴边的一句话，但这一点直到今日也没有真正实现。关系型数据库系统的发展历史提供了一个典型的例子。关系型数据库，如Oracle，微软的SQL SERVER ，或者是IBM的DB2，最初的构想是为创建决策支持和数据分析系统服务。1980年代中期，关系型数据库开始被用做OLTP（在线交易处理）的基础，这最初的设计出发点和商业目的也很快地改变了。直到1990年末，关系型数据库行业才转回到最初的决策支持和数据分析上来。
对企业来讲，在将注意力转移到数据分析之前，更关注自身的IT基础设施建设也很正常。没有可用的操作系统，就没有数据可去分析。但问题是，操作系统往往会把企业的资源和精力都耗光。在漫无边际的寻找中，企业开始转变思路，寻找操作软件与企业内部运作过程协同合作的最优方案。为了提高竞争优势和增强分析能力，很多企业把最初的目的，也就是追求信息价值最大化的目的丢掉了。
盈利的任务全部被压到企业的运作上。现在是企业把目光转向大量的数据，并且挖掘这些数据价值的时候了。一个企业要控制信息系统，需要解决与数据过载相关的复杂问题：
数据量的无情增长；
孤立的互不连通的数据仓库造成信息资源的多样性；
全球化的挑战；
数据质量问题。
现在，让我们详细地逐一了解数据过载的四个症状。
数据量的无情增长
公司收集和存储的数据量飞速增长，数据越来越复杂，而且很多数据单独存储，互不连通。公司忽然发现自己被四溢的数据“洪水”所折磨。仅仅在十年或二十年前，公司的信息资源主要是由交易数据组成，数据量不大，1GB字节就被认为是相当大了。当时硬盘和内存 价钱很高，存储这些数据花费自然也很高。
现在，硬盘和内存的价格都下降了，摩尔定律也在数据自身上出现了。1965年，英特尔公司主席戈登·摩尔（Gordon Moore）预言，计算机微处理器的处理能力每18个月将增加一倍，现在我们亲眼目睹了数据量也以同样的速度攀升。IBM的阿尔曼丹研究实验室的研究员们在加州圣约瑟跟踪了这现象。IBM估计，全球每天在线（包括数据库、文件系统和PC机中的）数据为1 EB。（见图4-1）。1 EB（1000 PB或1 000 000 TB）可储存的信息量相当于厚度高达从地球到月球一个来回的电话簿的信息。 与此相对应的是，IBM的研究员们估计，在脱机的媒体（如CD、DVD、数字磁带）中的数字数据（20EB）是在线信息的20倍。对于模拟（类似的）数据，如纸上和电影上的，IBM的研究员们估计总共有300 EB。
图4-1 现存数据量
因特网正在促进数字信息的高速增长。IBM估计，因特网现有的信息量为100TB。预计到2006年，总和将达到1EB。这将极大地促进全球数字数据的增长，预计到2006年数字数据信息量将超越模拟数据信息量（见图4-2）。IBM负责内容管理解决方案的副总裁阿尔曼多·加西亚（Armando Garcia）就说：“数据呈指数增长，大约在2006年，数字数据的总和将达到并超过模拟数据量。”
图4-2 信息呈指数增长
数字数据的增长问题并不是IBM这样的信息巨人在塔尖上的高谈阔论。地球上每一个正在走向成功的企业几乎都面临着这个问题。“每个公司，无论其以前是通过信件、电话还是传真与客户或者供应链的任何一环联系，”加西亚说，“现在正努力把数据数字化、在线化，因为它们需要对客户有更多的响应，以提高用户服务水平并降低成本。”现在的问题不仅是企业如何应付数据过载，因为仅仅“应对”就像跟着别人的数字尾巴前进，而聪明的对手已经跑到了前面去了。
问题是企业如何管理过载的数据并将其转化为信息、智能和利润。企业如何把数据进行描述、集成、使用、分析、存档，做到只要动一下手指（按一下鼠标）就能找到它，从而避免陷入一个数据丰富而信息贫乏的怪圈。在这章里，我们将探究企业如何建立发展策略以管理数据、开发智能。但是首先，让我们看看这些数据过载是如何产生的。
数据存储问题
在过去的10到20年里，许多公司对内部运营流程进行了积极的自动化改造。现在，这些公司又大举进军电子商务市场。最典型的例子是，财富1000强公司中大部分企业已经应用了诸如后台服务系统、客户界面系统，以及网络服务和数据引擎系统，这些系统就如同电子商务的中枢神经。对于一个有一定规模的公司来说，搜索结果可能会在下列的各种系统中重复出现：
原有系统，通常在主机中；
交易数据库；
ERP后台应用系统（订单、支付、制造、人力资源、后勤、存货和资产管理）；
前台应用系统（客户服务中心、客户支持、客户关系管理和市场活动管理）；
电子商务引擎（网上商店，人性化管理和内容管理）；
桌面应用系统（文字处理器、电子表格、电子邮件、演示文稿、HTML文件和商务智能工具）。
但是首先一个问题就是，数据的存储和处理仅仅停留在数据层面。很少有公司成功地将数据转化为信息，并进一步转化为智能。
第二个问题就是数百个数据库和应用系统就像是孤岛，一个个未整合的数据孤岛。更糟糕的是，这些数据孤岛很可能被不兼容的数据污染。比如，支付系统中记录的客户数据（姓名、地址和电话号码等基本信息）与订单系统所记录的内容有出入。如果是以客户为中心的企业管理者，他们也明白这种数据的出入是对财务指标很不利的因素。
后台和前台数据存储
在过去的十年里，应用软件包种类的增加和广泛采纳是产生数据堆积的主要因素。首先，每套软件都有自己的存储数据，ERP和其他商业软件提供商们只是根据自己的数据来设计它们的系统。因此，每个应用软件的安装都伴随着一套自己的特有数据和商业报告。第二，数据仓库是专门设计用于电子商务智能的，它能够从各种各样的后台和前台系统中得到统一的数据。但是很多公司没有时间、财力和人力去建设这个平行的分析系统。
当然，建成数千个数据仓库以及相关的分析数据库这一举措还是会产生巨大的价值。业内人士认为，在提升数据仓库信息质量和扩展信息受众，以便更快、更好地做出决策方面，还有很多工作要做。
新的电子商务数据存储
企业急匆匆地进军电子商务带来了更多的数据，当到了要进行数据分析时，它们采取的措施和实施ERP系统时一样。比如，很多后台和前台系统是为了企业运营而建立的，其次才是为了数据分析。企业开展电子商务也是如此，它们急不可耐地在虚拟市场上抢占地盘。
在建网初期，企业的很大努力就是在编一本小册子——汇集了产品和公司信息的册子，这并不比单纯的信息浏览器好多少。接下来的艰巨任务是建设以客户为中心的网络交易系统，利用软件引擎为客户提供人性化的内容，满足客户的个性化要求。亚马逊公司，最初只是一家在线售书商，现在已成为一家在线综合零售商，它通过分析客户的购买历史记录得知客户购书嗜好，然后通过电子邮件的方式向客户推荐相应的书籍，使客户获得最新出版的相关书籍的信息。
随着网络交易系统的功能化和不断升级，.com公司的网络零售业的进入了第二个发展阶段：把收集的数据进行分析并获取电子商务智能。这不是一件容易的事情。首先，网络派生的数据类似于ERP系统，本身是孤立的，需要同其他数据整合，这是从事电子商务的公司的关键任务。由于有了数据整合，公司可以通过商店、电话、网络等多种渠道跟踪顾客，对客户的了解更为全面，也因此可以制定更为准确和有效的市场策略。
电子商务网站至少可以收集三种可供利用的数据：网页访问流、交易记录和客户的电子邮件反馈。现在，我们详细地了解一下这三个数据。
只要网上冲浪者、购物者和商业合作伙伴浏览电子市场，就会在网络服务器上产生记录文件。网页访问流数据就是检验电子商务成功与否的监控手段。访问流跟踪分析能够检查出网站的不足之处，了解客户访问最频繁的链接和广告条，估计客户是从哪里进入该网站的。合理利用访问流数据，能够更加准确而有效地了解客户和供应商的特征。
其次，访客的交易行为将被记录在交易数据库中，这个数据库不同于访问流数据库，它将创建一个客户自己的数据库，这其中包含着有价值的客户信息。电子商务的另一个挑战就是必须把从电子商务数据渠道得来的数据与从其他渠道（例如电话销售和商店销售）得来的数据相整合，以便对客户有个比较全面的认识。这就是英迈集团实施的电子商务智能举措中的一项。这个位于加州圣安娜，年销售额为290亿美元的计算机产品批发商推出了一个被称为WIP，或 “网络认识平台” （Web Insight Platform）的系统。该系统能够跟踪客户在英迈网站上的活动，它发现英迈的网上交易已经超过传统的电话销售，成为了非常重要的销售渠道。该系统仅仅推出了解几个星期，英迈集团商务技术与服务部副总裁鲍勃·怀特就对结果就表示很满意。
通过这个系统，英迈最先了解到的一点是，网上交易在一周的各个日子里变化很大。星期一和星期二对零售商来说是任务繁重的日子，要核对计算机产品的价格和可用性；星期三，英迈看到了订单数量急剧上升；星期四和星期五又收到一些订单，但更多的是关于价格、存货和订单情况的查询。
怀特说：“如果不与把网络记录系统（访问流）和实际交易情况结合起来，你不可能了解这些。”这就是数据整合的美妙之处。基于这种认识，英迈构建了维护系统，以确保其网站在星期三的运行万无一失。在下一章中，我们将关注英迈从WIP和其他电子商务智能系统中得来的更多认识。
网络也提供了一种方法，可以把客户通过电子邮件发来的反馈和投诉集合在一起。一个成功的电子商务网站不仅能够对客户的意见做出快速的反应，而且还能将这些意见与其他客户的意见进行存储、集成，并进行分析。下面是对所收集的数据进行分析研究的模式：
是否有很多客户抱怨我们的网站显示的产品插图太小？
他们是否只花很少时间浏览内容丰富的页面？
是字体难看或是版面编排不好吗？
电子商务汇集的数据非常巨大，只是现在才开始慢慢利用它们。把这些数据加以智能化地利用，是个不小的挑战。访问流在短时间里记录的数据量将达到几TB，这是传统的“水泥”模式的零售商和财务机构在实施电子商务战略前好几年的数据积累量。然而在线公司也一直被很多问题困扰。比如，这些数据应该存储多少年？要存储细节呢还是只留下概要？在这里，纯电子商务厂商的优势要超过传统的“鼠标＋水泥”式对手。因为前者是新兴行业，没有大量的遗留数据存储。不过，新的数据源需要采用电子商务智能和数据仓库技术进行测试，纯电子商务厂商从中也会学到一些经验教训。
从第三方取得的数据存储
企业的数据量也会因为外部的信息补充而增长。这些提供数据的企业们会制作大量可用的消费者和企业明细表，这上面详细地记录了上百万条关于个人、家庭和企业的信息。第三方数据提供的资料使得企业对其个人和企业客户有了更全面的了解，但也需要企业及其IT部门把从外部取得的信息进行提炼、整合，然后与内部的信息相结合，以使之产生最大的效用。
因特网是个巨大的数据存储地
因特网的出现就像对企业打开了一个巨大的信息宝库。公司可以从它的竞争对手、供应商或行业协会中找到各种数据。例如：对手的收入信息、产品价格，行业的市场份额、规模及增长趋势等。不过，这些信息存在于很多不同的系统中，或者只存在于网站的静态页面中。因为这个局限性，因特网数据很少被融合进公司的信息系统中。最多，企业管理者上网查询信息，并把相关信息下载到自己的数据表格中。
制约因特网信息被广泛使用的另一个因素是信息来源的可靠性。
然而，在将来，XML（eXtended Markup Language，可扩展标记语言）将广泛应用于整个因特网。网站数据将要接受独立的质量机构的认证，这些将给商务智能数据带来新空间。XML语言有助于开发另一种非常重要的数据库——把非结构化信息转换为企业可用的信息。
非结构化数据库
除了交易数据库，以及相关数字应用，公司掌握的数据中还有很大一块未被开发的领域。这就是非结构化的数据，在某种意义上，它只是没有被根据某一特点进行分门别类划分的数据库。从某种意义上讲，为实施商务智能而利用这些数据，要比利用传统数据麻烦一些。
在微软的Word和其他文字软件处理的文件都包含了大量的信息，在微软的Excel、PowerPoint以及其他同类软件中的文件也是如此，但问题是，这些应用软件中的数据是孤立地存在于个人电脑中，其他用户难以访问。
电子邮件是另一个有价值的数据源，员工和经理之间的通信中包含的信息能够，也应该被利用，但它本身也是孤立的。举一个例子，一个软件厂商的销售代表马上就要拿到一笔数百万美元的生意，但是该雇员突然被竞争对手挖走了。该销售代理还没有来得及把给未来客户的报价细节记录到中心数据库中。结果，要想获得那些信息，只能查找该雇员的电子邮件。她的继任者必须从头做起。
很少有公司有能力让员工可以获取非结构化数据。然而，让雇员有能力在中央文本中搜索并找到所需信息，是非常必要的。销售代表查找相关未来客户的文件，并把这些数据与结构化数据相结合的能力意味着他将得到或失去一桩买卖。提供目录索引，让员工轻而易举地接触到这些信息，XML的应用将为从这个数据库中提炼有效信息提供保障。
事实的多个版本
存储大量信息对公司来讲并不是一个问题，因为数据存储相当容易。问题是大量的数据采用了不同的应用系统，加上遗留系统，企业的数据领地往往显得支离破碎。数据在不同地方储存，会使得事实出现多个版本。经理们查找所需要信息非常困难。由于信息割裂，使得经理们对某个商业事务的看法被扭曲，就像在哈哈镜里看你自己一样。
哪个数据库包含着我们在欧洲的收入数字？为什么每个地区有单独的客户名录？为什么我们有两套不同的系统跟踪运送和交货？我们在佐治亚州的桃红色剥皮机销售数量从何而来？在不同存储数据库中，在相互出入的信息中寻找事实真相，就像从101只斑点狗中挑选出一只叫庞哥的斑点狗来作猎犬一样困难。
让我们看看，一个财务主管如何在重重困难中寻找自己想要的数据。他刚到公司，对公司和账务还不甚熟悉，他要为第二天早上几个小时的会议做准备。他需要包括订货、支付、配送、支持和市场营销等在内的客户资料。在为前一个老板工作时，他很轻松地通过网络浏览就能够找到这些信息。在这个新公司，他感到困惑，在他的计算机桌面上只有几种应用程序，没有他想要了解的内容。
这并不是一个特例。客户的订货和支付记录保存在财务系统中。安装和支持信息在客户服务数据库中。另一个不同的联络管理软件记载着用户意见和他们与销售员的通话记录。这些系统使用不一样的语言，对于没有技术背景的商业用户来说，要迅速找到所需要的答案没有捷径可走。
由于没有一种集成的电子商务智能系统，管理者不得不要求IT部门从不同的数据库调集相关信息。这通常要花去几天、几周，甚至几个月的时间，时间长短完全取决于业务部门和IT部门的合作情况。很有价值的IT资源就被浪费在这些琐事上。即使不考虑时间长短，结果也很少能令管理者满意。而且这些结果总是会引发新的问题，最后造成业务部门与IT部门之间问题和矛盾的恶性循环。后面的公司的例子表明，一个事实在不同的应用软件中会有不同的版本。
全球化的挑战
随着因特网的发展，商业加速走向全球化，这从另一个方面给数据库提出了挑战。在一个机构内，数据不只是分散在各部门间内，还存在于不同的时间区域、货币区域、法律体系以及不同的语言和风俗中。克服地理上的分散和语言、格式和定义的不同，这是公司要把分散的数据加以整合，转化为电子商务智能时遭遇的困难。比如说，两个业务子公司，一个在法国，另一个在荷兰，每个公司都建立了非常有效的当地客户信息系统，但是系统基于完全不同的应用软件，二者之间无法联系。
这与建立全球商务智能相矛盾吗？当然不。很多公司义无返顾地投入了建设和维护全球数据库的工作。事实上，在建立全球数据库时，有个比较实用的方法是给地方机构一些自由权，使它们能够在本地区建立系统并运作其业务。但是必须遵循一个规则：每隔一段时间，它们必须以清楚的格式向上汇报，公司将这些数据整合，存入一个更高级别的数据仓库，从而使得它们可以利用当前的信息分析公司的全球业务。
因特网使得国界的消失，使得电子商务以一种集中的方式进行商务数据分析。所以公司的收购和合并越来越多地在跨国层面上进行。在欧洲，公司必须快速地行动，因为国界已不复存在，货币也统一了。在比利时和在意大利做生意已经没有什么不同。价格上要一致，商业实践活动要相似，客户待遇要同等。所以客户的信息不应该由各国的分支机构中分别存储和管理。
近几年，一些公司已经意识到，仅仅拥有各国的、孤立的、未经整合的销售、财务、人力资源等重要数据还远远不够。跨国公司的客户希望得到全球范围内与其相关的所有数据，这却是诸多跨国公司至今还没能提供的服务。相对来讲，欧洲的公司这方面做得比较好，正因为它们的企业基于多个国家，基于不同的语言和不同的商业文化。
苏黎士金融服务集团就是这样的一个公司。其总部设在瑞士，它们建了一个基于其在60个国家的商业保险业务的全球数据库。通过早期的努力，这里的数据几乎占全球保险业务数据库的5%，位于芝加哥郊区的苏黎士美国保险公司电子商务解决方案事业部总监弗兰克·科利特（Frank Colletti）这样说。这个被称为“全球金融情报”的保险数据库，不仅向苏黎士内部的经理们提供本公司全球范围业务的概览，也同时提供给客户。一个跟苏黎士公司美国、英国和秘鲁业务均相关的企业可以通过苏黎士的外网获得在上述三个国家的索赔和保险条款的数据。苏黎士公司大约有200个客户。“尽管在每个国家的分支机构都可以提供信息，但是我们的客户总是要查找合并后的报告，要了解全球范围内所上的保险以及保费金额。”科利特说，“他们想要一份集合了各地情况的报告，告诉他们在全球范围内他们上了哪些保险。”
后面我们还将看到苏黎士公司成功地在被称做“保险智能”的客户外网的帮助下，建立了全球的数据库。
数据质量问题
数据过载引发了大量的问题，数据质量就是其中之一。数据往往如洪水般泛滥，因此企业在数据管理中必须放弃一些数据。这种数据质量的问题不是一个小问题，它有关于效率、客户关系和利润。
科恩·弗穆伦（Koen Vermeulen）是比利时电信公司的一位24岁的IT顾问。1994年，他发现自己必须去找公司的老板汇报一个有些令人烦恼的问题——数据质量问题。比利时电信的IT团队在建立客户中心数据库时的第一步就是检查公司大量的、分散的数据库中包含的客户数据（客户账单、客户订单、存货管理和技术网络等信息）。团队的工作就是把数据从那些系统中移到中心分析存储数据仓库中，该仓库记录了该公司几十亿客户中的每一位的数据。这个数据仓库使公司经营更出色，决策更快，并把信息向员工开放，从而降低了成本，提高了市场占有率。然而，比利时电信提供的数据只有很少一部分可以被称为智能型数据。为什么呢？因为60%的数据是错的。
不同的数据库记载的客户信息有出入。一个数据库中的电话号码记录对应着的是这个客户，另一个数据库中同样的电话号码却对应着另一个客户。这些数据文件格式不同，有些定义也不同。总之，这是一堆凌乱的数据。比利时电信就是数据过载的反面例子。
在布鲁塞尔市比利时电信大厦七层召开的会议上，弗穆伦提出了这个可怕的事实。老板的反应是怀疑和否认，他对弗穆伦说：“这不可能，回去让你的程序员仔细地检查他的程序。”弗穆伦回去后仔细地检查了程序，结果，不一致的数据量的比例减少了一些，由60%降到了大约55%。
很快，公司管理层开始听他们说话了。“他们已经知道我们公司存在数据质量问题，且问题的严重性令他们吃惊。”弗穆伦说，“问题还在逐步升级。一旦他们意识到这将导致营业收入下降以及影响公司的营收周期，他们变得非常紧张。” 比利时电信开始了一场清除数据的战争。大约100位业务人员和IT人员删除了250万条记录的数据，其余数据以统一的恰当的格式放入数据仓库中。为配合数据清理，他们还联络了部分客户，并以此作为核查客户信息的良机。经过一年多的辛勤工作，终于完成了这项工作。不仅为完善数据仓库做好了准备，并且也为业务部门整理了数据，企业经营上也有了优势。
通过一系列行动，比利时电信的经理们看到了数据和信息的真相。引用杰弗里·穆尔（Geoffrey Moor）评论市场研究的话，信息就像香肠，吃起来味道挺好，但你并不想知道它里边是什么。比利时电信的经历当然不是惟一的。数千家建立数据仓库和实施电子商务智能的企业也遇到过类似的数据质量问题。弗穆伦说：“数据仓库引发了人们这种对数据的认识。”在很多没有数据仓库和电子商务智能系统中的公司也存在同样的数据质量问题。他们只是还没有意识到。数据过载也正是他们业务发展的一个阻碍。
万事达卡国际机构的数据仓库就像劲量电池广告里万事达卡公司的数据仓库的那只兔子一样：长大、长大，再长大。实际上，从1995年起这个数据仓库就是这样不停地增长着。于是万事达卡系统拓展部副总裁安德鲁·克莱因决定采用新的技术以跟上需求的变化。为了提供大量的在线数据以满足万事达卡机构在风险管理、金融、销售、市场和经销权管理等各方面数千个客户的要求，克莱因实施了创新的压缩技术，并节省了几十亿美元。“我们的数据增长非常快，”克莱因在位于密苏里州圣路易斯市的万事达卡技术中心说，“从1995年以来，我们的数据增长率超过400%。1995年，我们从1TB字节光盘的数据开始，到现在达到15 TB的容量，并且还订购了3张EMC 的TB字节的光盘。”数据库的这种增长速度在今天商界也并非罕见的。“你需要很多仓库来存储你的数据仓库，除非你采用新的有效的在线存储手段。”克莱因开玩笑说。
万事达卡公司最初的策略是将13个月的概括的和详细的数据都保存在Oracle数据库中。到1999年中期，大约有了5TB字节的原始数据。13个月以前的数据被转入磁带在数据仓库之外长期保存。据克莱因所说，问题是万事达卡公司的财务部门要求访问13个月以前的数据。他们想得到更早的历史数据，要对几年来的数据进行趋势分析，而不是基于几个月的分析。这些数据已经被剔除出数据库，因此他们不得不从磁带中去寻找。
1999年后期，万事达卡公司建立了第二个数据仓库，它能够存储5年来的数据。克莱因说，这个系统关键是采用了压缩数据的软件工具，使容量减少了80%左右，也不用再去磁带厂。“我们的统计员可以直接对数据存储进行操作，而不用再到架子上翻找一盒盒磁带了。他们是一群对数据贪得无厌的人。”克莱因还说，负责经销权管理的人需要访问24个月以前，甚至比这更早的数据。
压缩数据库数据给万事达卡公司节省了宝贵的时间和金钱。“没有它，我们不得不花费大量资源来回处理那些离线数据。不仅硬件和系统上的开销不必要，人力和时间上的花费也是不必要的。而且你还不得不制定一个特别的计划去应付各种需求，这可能要花上6个月的时间。”
压缩数据软件的应用，给了克莱因和他的伙伴们更多的时间来完善主数据仓库，并且把基于网络的电子商务智能工具向10多个国家，2 000多个金融机构的7 000多名用户开放。万事达卡公司在数据仓库上花了上千个小时，几百万美元（克莱因不愿透露确切的数字），现在还约有30％的交易数据需要导入。
认识到掌握信息，并把信息对组织内部开放的重要性的同时，万事达卡公司还认识到只有利用信息，并使之成为企业新的利润点后，才真正体现信息的价值。万事达卡公司掌握了两项必要的技能：技术创新，技术部门和非技术业务部门之间的紧密合作。
万事达卡公司的IT专家在增加，该公司内部对数据仓库提出的应用要求也在不断增加。一开始的时候，克莱因只要支持一个项目，现在要支持50个。很少有数据库是因为它的作用推动了它本身的发展。万事达卡公司的数据仓库不仅达到了这一点，而且还产生了投资回报。克莱因称之为“无价之宝”。
以最佳方式实施电子商务智能，万事达卡公司本身和它的客户都受益匪浅。
解决数据过载的战略
你的机构能够处理这些以前所未有的速度增长的数据吗？是的，很多公司还做得很好。但是为了从大量的信息中获取最大价值，必须经过周密的思考。以下五个战略步骤是我建议企业管理者们为解决数据过载而建立商务智能系统时必须牢记于心的。
从业务领域着手；
业务部门和IT部门协力来制定数据框架；
以用户为中心来开发商务智能战略；
以发展的眼光来建立这套系统；
目光不要局限在企业内部。
现在，我们逐一讨论这五个步骤。
从业务领域着手
明确你的商业需求 对电子商务智能系统来讲，商业目标必须界定明确。系统的实施过程中，战略上和策略上的遗漏以及模糊不清，都会导致系统的效用降低。明确商业目标包括明确商业需求、可利用的数据源以及期望商务智能系统所带来的效用。这也就是估计一下系统所需的花费，以及期望系统带来的回报——能够拉动多少盈利或者降低多少费用。当然不是以精确的数字，因为商务智能系统常常会帮助企业找出潜在盈利点或者隐藏的可降低成本的机会。
业务部门推动电子商务智能 最成功的电子商务智能系统是由业务用户的需求促成的。
偶尔，也会有IT工程师建议采用新技术，只要他相信该技术的采用可以促进商业运营。然而，在大多数情况下，业务部门的需求才是数据仓库成功的商业推动力。
不要让技术代替商业目标 造成很多企业数据仓库失败的根本原因往往是技术人员过于雄心勃勃的追求：最大可能地解决问题。工程师追求的总是解决最大多数的问题，也就是说他们希望建立的数据仓库能够解决所有问题。他们总试图采用“建立数据仓库，让业务部门找上门来”的策略，并且说：“我不知道他们为什么需要这个数据仓库，但是没关系，我们就建一个能够回答他们所有问题的数据仓库。”不考虑商业需求，计划过于庞大，这样的数据仓库注定要失败，并将成为一个耗时、耗力的无底洞。一旦管理层发现这个隐藏在背后的庞大计划，将最终导致这个数据仓库的关门，因为这样的数据仓库对一些特定的商业问题的解决无能为力。
获得高层的支持 业内人士都知道，建立一个数据仓库以及相应的电子商务网络系统，需要花费上百万美元，超过一年的时间。数据仓库的失败往往是因为没有得到高层足够的支持，没有体现恰当的企业战略意图。获得业务部门的支持，就能协同业务部门和技术部门共同的力量，这将大大增加数据仓库的成功概率。
业务部门和IT部门协力来制定数据框架
一旦确立了商业目标，那么就需要从信息获取和分析的角度考虑数据框架。这是一件需要业务部门和IT部门协力来完成的工作。从大量的、复杂的生产数据中提取数据，这需要IT部门把握节奏，但是必须由业务部门，也就是业务用户来确定需要的信息。传统意义上的商务智能系统至少包含了三个关键因素（如图4-3所示）：
图4-3 商务智能的标准数据框架
提取、转换、加载（ETL）工具 这是把交易系统（如ERP或者前台应用系统）的数据加以转换，并输入数据库的工具。
数据仓库 这是数据存储的地方，是用户得以获取、分析和共享数据的来源。简而言之，这是为企业决策提供支持的数据基础。这些数据源于生产或者交易系统的数据库，用于促进商业运营过程的自动化。
电子商务智能工具或者平台 这是商业人士用来获取、分析和共享存储在数据仓库的工具。它既是一个即开即用的工具，也是一个用以定制专用分析应用程序的基础。
评估企业 企业的管理者们总希望公司的数据资产能够变成帮助企业取得竞争优势的智能，这首先要了解企业目前的计算机应用总体情况。这里有几个关键的问题：
在数据库和应用软件中，我们有哪些数据？
我们如何做到数据的整洁和一致性？
要让经理们及其下属获取信息比较容易，我们应该做些什么？
我们能够进行哪种类型的分析？
数据分析如何增加数据的价值？
我们应该如何让数据分析的含金量进一步上升？
掌握了总体情况后，也等于企业为实施商务智能系统，或者进一步扩大或改善现有的系统做好了准备。
盘点你的数据资产 有一条真理：你拥有的数据比你想像的要多。盘点数据资产，就是要你睁大眼睛，通过了解数据仓库的各个信息源，尽可能掌握这个领域的全景图。把你的公司地上的每块石头都翻一遍，看看这底下有没有藏着可以使得你的电子商务智能系统产生最大投资回报率的力量。
公开你的数据 处理杂乱、缺乏一致性的数据的一个经验是：注重数据的质量。要确保数据整洁和一致，把有出入的、重复的内容剔除。建立公司内部的数据标准，把信息标准化，这样各部门，各条线上的员工对某个概念的理解才能一致。比如说，销售部门所指的“客户”应该与产品管理部门说的“客户”是一样的，否则就会因数据丢失，出现有两个客户但没有一条支付信息的情况。
以用户为中心来开发商务智能战略
准确掌握用户的需求 在了解需求时，应该与客户群进行交流。了解他们想要以何种形式需要哪些信息。确信他们对系统的满意度，尤其是对用户界面工具的满意度。当然，对用户进行培训也是必要的，但是界面工具必须非常容易操作，使得用户培训量降低到最小。
采取正确的用户解决方案 为建立数据仓库，花费了时间、金钱、汗水，但要检验这些花费值不值得关键是要看前台的电子商务智能软件工具，因为这是成千上百的用户每天要用的。CEO 、CIO、数据仓库的项目经理，或者五六个雄心勃勃的数据仓库建筑师，他们为了这个宏伟而庞大的技术项目花了11个月，几百万美元，这并不重要。天才般的程序员最后解决了这个数据库设计上的所有问题，比如因为各种数组之间的不一致的连接而造成的纠缠不清的卡迪尔（Cartesian）问题，这实际上也不重要。你的商业用户并不会关心数组问题。
你的辛勤劳动和丰富的想像力最终要落在鼠标上，否则就是浪费。如果前台应用软件需要5天的培训，才能让用户理解数据库中定义表格、行列的最常用的术语，没有一个用户会高兴。他们会抱怨。甚至，他们还不乐意提问。如果用户每做一份报告时都需要请IT部门帮忙，而不是轻点鼠标，效率提高也就无从谈起。要让电子商务系统发挥最大的价值，这样的细节是很重要的。
因此，为非技术部门的商业用户选择和定制前台电子商务智能工具，必须注意以下几点：
拥有友好图标的用户界面；
容易使用；
灵活的文档编辑和查询的方法；
把用户与复杂的后台系统相隔离。
把因特网作为基础 因特网改变了一切，包括商务智能。基于网络的电子商务平台使得用户通过浏览器，就可以获取、分析和共享信息，这比传统的商务智能平台，也就是说只有在装有相应软件的台式机（也就是所谓胖客户机）上的使用，有了很大的优点。这些基于网络的平台能够：
使用户在旅途中或者在家里都能进入系统；
采用绝大多数用户都熟悉的浏览工具；
把用户群从有权限的用户扩大到偶尔使用的商业用户；
省却IT 部门安装、维护以及支持桌面应用软件的费用。
让用户了解商务环境 电子商务智能的最主要目的就是让商业用户获取所需信息以帮助决策。很多公司发现，为了加快决策过程，并且赢得开发市场的时间，采用平行式而不是集权式的决策方法更为理想和必要。决策过程的压缩事实上是放权给员工，让更多人有了相应的决策权。要做到这一点，就要考虑用户是如何想像他们工作的环境的。考虑一下，比如说，一块泥水匠看待他的工作：
他把石头一块块铺开，并且用水泥把它们固定在一起？
他是在砌墙么？
他是在建造大教堂么？
这三个说法都是正确的。但是如果这位泥瓦匠以第三种定义来对待他的工作 ——建造一座大教堂的神圣劳动……这位泥瓦匠将有更强烈的动力和愿望去把工作做好。假如他还了解教堂剩下的工作进度的话，比如他能随时知道他有多少石块以及它们将用于何处，别的泥瓦匠以前是如何完成这项任务的，他就能更好地做出决策并且适应工作环境的变化。
授予你的知识员工们更多的自主权来发扬他们的好奇心，这是一项非常有力的商业命题。这一点，也符合“人类智慧是商业竞争和成功的关键因素”这一知识管理理论。
留有发展余地
在将一个商务智能公式化的时候，不要低估你的用户群的语言传播力量。在大多数组织里，用户们非常渴望一致的、准确的和容易访问的信息。一旦你开始在公司里向用户推广商务智能，别的用户很快就会发现这一点并要求被包括进来。更多的情况是，公司看到，无论是公司内部的用户群，还是外部的合作者们都会快速投向商务智能的怀抱。这就要求企业在建立电子商务系统时，要让投资发挥最大的效用，能够支撑成千上万的用户，容纳大量的复杂数据。对使用量的上升要有所准备。
目光不要局限在企业内部
公司内部的商业用户需要简单的数据分析途径。你的客户也很可能会有同样的要求，特别是当这些数据能够影响他们的财务指标时。现在，很多企业通过向外部的客户、供应商和商业合作伙伴开放数据库取得了竞争优势。比如银行已经在向客户提供网络账户服务。
彼得·布伦德尔的经验谈
通过办公室的大窗户，彼得·布伦德尔（Peter Blundell），英国航空公司的智能战略经理，能够很好地看到Heathrow机场的景象。他觉得自己也成为了窗外起起落落的一部分，飞机的起飞和下降让他着迷。布伦德尔在英国航空就职已经28年了。很多方面，他的工作非常像一个飞行员——驾驶数据仓库和商务智能项目起飞，在紊乱的气流中保持稳定飞行，对付偶尔不守规矩的乘客，带领这套复杂的机械优美地着陆。
基于他在商务智能方面的长期经验，布伦德尔毫无困难地勾勒出他的一些看法。
要商务而不是技术 “你必须具有适当的交往技能，适当的管理文化，以及适当的举止。这比选择最适当的工具或者完全精准的数据模型更加重要。”
要随时准备应付意外情况 “要知道价值是因为对意外情况有所准备而产生。在我们拥有商务智能之前，面对燃料危机，我们将不得不分析一些短期的燃料支出，燃料使用，以及其他一些数据。这要花费航空公司一笔钱。现在，有了好的商务智能战略，我们不会因航空公司生存环境的剧烈变化而受困。”
应付数据的增长 “对更多硬件的需求不会停止。我现在家里电脑的硬盘存储量与我们第一个数据仓库的容量相当。”
投资回报率完全取决于你 “在你开始利用信息做出决策之前，你的投资回报率是零。如果你的组织患有企业决策综合症——在你写出15个商务案例，提交给17个经理批准，并一式三份地向各个国家的经理们传阅之前不可能做任何事的话，数据仓库毫无用处。”
不要迷信工具。“不要频繁更换商务智能工具。长期看，没有一个工具能在所有方面成为领导者。你应该好好设计框架并且以长远的眼光建立你的应用程序。”
小结
任何公司都很容易积累数据。大多数公司拥有比它们实际能使用的多得多的数据。如果数据使用不当，它们将成为负债而不是资产。但是，如果你遵守上述五条原则来应付数据过载的话，你成功的机会将大大增加。
从业务领域着手；
业务部门和IT部门协力来制定数据框架；
以用户为中心来开发商务智能战略；
留有发展余地；
目光不要局限在企业内部。
另外，不要开始就急于解决所有的问题。一小步一小步地走，并力争每一步都快速成功，你还要在早期就建立对解决方案的热情。简而言之，你的座右铭应该是“管理数据，传播信息”。
第5章 工作中的电子商务智能
孙子曰：“故兵无常势，水无常形；能因敌变化而取胜者，谓之神。”
——孙子 《孙子兵法》
获得电子商务智能需要一定的技术。我们如何认识并运用这些技术呢？在本章中，我们将介绍一些关键的因素。企业的决策者每天在履行他们的职责时，都会提出这样那样的问题，为回答这些问题，我们总是要遨游于各种资料中，广泛地涉猎大量的专业词汇、不断翻查新的商务用语和层出不穷的首字母缩略语。这些词语包括在线分析处理（OLAP）、关系型数据库管理系统（RDBMS）、数据仓库和数据市场（warehouses and data marts）、查询（query）、报告（reporting）、数据挖掘（data mining）以及门户站点（portals）等。
随着时间的推移，有些商务用语来也匆匆去也匆匆，技术也在不知不觉中发展进步。然而，处理商业运营的主要过程并没有改变：雇员依然要搜集数据、分析数据，并与他人共享这些数据，以便能够在利用这些信息的基础上，为企业决策提供支持。这些数据可以来自企业内部，也可以来自企业的外部；可以来自有偿服务的信息中介机构，也可以来自爆炸式膨胀的因特网领域。
进一步的研究表明，人类所做的各种决策都是基于各种信息的，但这些信息不够完善或有缺陷，从而造成了决策的先天倾向性或所谓的“决策陷阱”。赛贝斯（Sybase）软件公司中国区商务智能分析部经理廖钢城先生，对此就发表了独到的见解：一条好的信息，当我们需要它的时候，它就会助我们一臂之力，使决策者避免这些“决策陷阱”，从而制定出更为出色的决策，信息也就发展到更高一级的智能阶段。
人们提出的问题
首先让我们看一看在日常的商务工作当中，人们会提出一些什么样的问题，在解决这些问题的过程中，商务智能又是怎样促进他们有效工作的。不难发现，人们所提出的各类问题给人们留下深刻印象，它们往往是简单直白而且易于理解的。问题虽然简单，但要立刻回答这些问题却不是那么简单，它需要扎实的专业技术基础和知识结构。我们以下述三种人员为例进行探讨，这些人员都是运用商务智能进行工作的，他们分别是销售经理、销售分析员和采购经理。在这里我们将深入探究他们与各种数据和数据库基础设施的交互过程。
全美销售经理
星期五的上午，在一家产值达10亿美元的美国玩具公司的销售总部，离本财务季度还剩下4周的时间，全美销售部门的副总经理正在准备向她的上司——全球销售总经理汇报本部门的销售状况。她很清楚，按照惯例，在当天下午的汇报中，首要的话题总是一个相同的、简单的问题——
本财务季度的销售状况如何？
借助于商务智能，这位经理在准备下午的汇报时浏览了全美销售的周报表（见图5-1）。按照本财务季度的时间顺序，该报表以直方图的形式标明了订货情况、销售指标和剩余时间的销售预测情况。同时它也显示了财务预算、各分部实际的执行支出状况以及计划的运营利润。需要大家注意的是，在该报表中，定量的信息通过各种形式表现出来，其中包括图形和表格，以及合并的图表和动画等形式。
图5-1 全美销售报告样本
由于这位经理与她上司的见面通常被安排在每周五的下午，因此她建立了一份在每周五的上午自动更新的报告，并发送到她自己的收件箱。在这份报告中，包含了自动收集来的包括各分部的最新信息。
从销售报表中可以清楚地看出，销售预测数据将低于本财务季度的销售指标，执行花费同样低于本财务季度的预算，只有订货情况与预测销售相吻合。为了进一步弄清本部门的销售状况，这位经理决定还是先了解一下全美各地区（东部、中部和西部）的具体情况。做这种事情对于她来讲太容易了，只见她用手中的鼠标简单地在报表上某个区域轻轻地一点，各地区的订货、预测销售以及消费情况的细节立刻显示出来了（见图5-2）。
图5-2 地区销售报告样本
由于使用者运用这种方法取得了深层次或更详细的具体情况，人们通常就把这种从宏观（全国水平）到微观（地区水平）的分析转换过程形象地命名为“钻取”（drill down）；同样地，把方向反转过来，从微观到宏观的分析转换过程就常常称之为“钻出”（drill up）。
然后，这位经理决定根据销售渠道（直接销售和通过销售伙伴的间接销售）来了解一下各地区的主要表现指标（订货情况、预计营业收入、财务季度销售指标、项目执行支出等）。这种从报表视图中的某一点（几何图形的细目分类）到另一角度（销售渠道的细目分类）的视角转换过程，我们常称之为“切片”（taking a slice）。切片分析显示了预测销售的下降起源于销售渠道中的直接销售方面。
诸如钻取、钻出以及切片等专业术语经常应用于在线分析处理（online analytical processing，OLAP）。暂时忘记那些富于想像力的首字母缩略语，让我们全神贯注于这些专业术语吧。它们起源于用几何关系来表示信息的概念，那位销售经理就是把这些信息作为一个立方体来加以分析的（见图5-3）。
图5-3
为了便于分析，我们把立方体的各个轴线作为首要的考察对象，可以根据地理位置（东部、中部和西部）、销售渠道（直接销售、间接销售）或者时间这三个轴线来观察数据。 立方体的每一个小单元包含了我们要追踪的各种信息，包括某一个特定地区、特定销售渠道、特定时间范围的几项主要指标的全部信息（订货情况、预测销售、执行花费）。通过对立方体的切片或切块分割（如图5-4所示），我们可以从不同视角看到各种数据，比如说某一个特定财务季度全部地区和各种销售渠道的订货情况，或者是某一个地区最近几个财务季度各种销售渠道的订货情况等。
图5-4 切片分析
根据某一特定季度进行的切片分析
根据某一特定销售地区进行的切片分析
最终的结果表现为决策者拥有从不同的视角观察各种信息的能力，并使其能更好地掌握业务运行发展的真实情况。这是一个很自然的概念，决策者不但要了解主要的业务指标，包括订货情况、预测销售、执行花费和利润等情况，而且还要按照地区、销售渠道和时间范围等不同的视角、不同方向去了解业务指标的涵义。这样的一种分析方法也有一个专有名词：多维分析（multidimensional analysis）。
让我们继续跟踪这位全美销售经理的进一步分析吧。看到了目前这个财务季度的地区数据后，她发现东部地区的销售预测比较低（见图5-2）。采用“钻取”的分析方法，她又进一步查看了东部地区每一位销售代表的订货情况和销售预测（见图5-5）。
图5-5 东部地区个人直销预测情况报告
然而，这一项工作对她没有什么帮助。每一位销售代表的业绩都达到或接近他们的销售指标，他们的表现不能解释为什么销售预测比较低。不过，东部地区的执行花费维持在一个比较低的水平，它为查找问题的潜在根源提供了一丝线索。这位销售经理非常清楚，销售地区的销售费用在很大程度上取决于推销队伍的工资。由此，她开始怀疑这个地区可能是因为雇用的推销人员不足而导致销售费用和预计利润的低下。为了进一步确认她的想法，她很快地建立了一个能够按月显示东部地区最近两个财务季度的预算和实际人员的对照表，该对照表清楚地回答了所要寻找的答案：雇用销售人员费用的下降以及雇用地销售人员人数的不足导致了预测销售的下降（见图5-6）。
图5-6 东部地区的特别报告
利用钻取的方法按州查看同样的指标，它显示了另外三个州也同样存在着缺少销售人手的问题。这样的分析正确吗？在与东部地区的销售经理通了电话后，这个推测得到了肯定。由于这位经理刚才的报告不是现成的，而是临时调用了一些信息后建立的，因此只能称它为“特别报告”（ad hoc report）。
人们经常把“特别”（ad hoc）与“预制 （canned）”两个词联系在一起，用于区别某一报告的预先可获得性，在某些情况下也用来表示数据的新鲜程度。从这两个的词义来看，预制报告，就如同罐装食品，常常是与陈腐的数据联系在一起。而且，预制的报告总是不能够满足各种各样的要求。作为一个使用者，她会适时地刷新或更新业已存在的报告的内容。所以在预制报告中，可能只会有预制的结构和查询条件，不会有预制的内容。由此又可以引出另一个描述需求新数据的技术词汇——数据库查询（database query）。
目前商务智能技术的发展水平，使得商务人员很容易地就可以把特别查询或特别报告综合到一起进行分析。图5-7显示的是一个查询时的界面。使用者只是简单地选择一个你想看到的商务指标，根本不需要额外的技术知识，你就可以得到一个完全格式化了的报告，该报告所显示的内容也正是你所选择的商务指标。在这张图上，我们看到了前面那位经理为她的特别报告和特别查询所选择的商务指标。选择地区、月份、总人数和实际雇员人数，就能够很快发现在东部地区存在着雇员短缺的问题。
图5-7 建立查询时使用的界面
目前商务智能技术的发展水平具有一个显著的特点，它能够把使用者完全与数据库设计的错综复杂的技术细节（表或者列的名称，获取数据必需的数据库访问语言命令等 ）相隔离。
市场分析员
接下来让我们考察商务智能如何帮助一位在银行信用卡部门工作的市场分析员确定市场促销的目标及其前景。这位市场分析员的工作就是确定促销的前景。他怀疑某些现有的顾客可能会在促销中得利，并且对促销发生兴趣。他知道争取新的顾客的费用远远大于稳定现有顾客的成本，因此，他开始确定此次促销最理想的客户群体。
这位销售分析员决定从这样一个简单的问题开始分析——
常客们是否是银行的受益顾客？
为了方便分析，他假定每月最少使用一次信用卡的顾客为常客，受益客户就是为银行带来最好回报的顾客，特别是那些有透支行为，但通常在30~60天之内就支付透支额的顾客。这些顾客能为银行带来最大的好处，因为他们既带来了利息收入又带来了滞纳金。超过30~60天支付以及立即支付账单的顾客都不会为银行带来最大利益，因为前者让银行不得不付出努力去催促并收取他们过期的账单费用；后者既不带来高额的利息收入，也不会提供任何惩罚金。再一次重申，这样的商务问题同样非常简单，但要销售分析员立即给出答案，这就需要复杂的商务智能基础设施。
参照某个特定的标准，考察常客和受益顾客的组成，并且制作一个各组成员的列表，这并不是件难事。用商务智能的专业说法，就是在做特别查询的时候设定一个条件或者参数（在上述情况下可以指顾客），或者增加一个过滤器就可以了。
为了回答上文所提及的问题，销售分析员建立了一个能够显示那些既是常客，又是受益顾客的用户清单的报告（见图5-8）。只要有恰当的分析工具，这项考察和对比不同的两组或更多组的成员特征的工作是非常容易做到的。得到的结果实际上就是在集合分析（set-based analysis）里被人们称之为交集的部分。集合指的是被分析的成员的列表或组合——在这里指的是前文提到的常客和受益顾客的组合。具体到市场领域，集合指的是市场的各个组成部分。
销售分析员观察到常客和受益者之间的重叠比较少，这表明银行所喜欢的顾客，一般来讲不是那些使用信用卡的常客。对于销售分析员来说，针对受益者进行促销，努力提高他们的信用卡使用的频率，不失为一个好的建议。促销的意义就是在一个给定的时间里，使顾客成倍地增加，且进行大量的消费。
图5-8 受益顾客和经常顾客的数量比较报告
理论上，销售分析员为了促销，他可以把受益顾客的整体列表作为目标列表进行处理。问题是这样的列表非常庞大（超过72 000位顾客），他的促销预算也只允许达到36 000位顾客（他想送给他的目标顾客每人一个价值美元的促销袋，他的总预算为45 000美元）。他的第二个问题是——
促销应针对哪一部分受益顾客？
换句话说，哪些受益顾客将成为常客？为了回答这个问题，销售分析员决定进一步查看顾客列表以确定受益顾客具有何种特征。不用担心，做这项工作不需要人工一个一个地在顾客数据库中查找，某些工具可以很快地为他提供顾客特征的清晰描述，同时这些工具也能够确认从其余的顾客中辨别出受益顾客的因子。图5-9表明了销售分析的具体细节。
这里所应用的技术，也就是图案中所包含的数字被自动确定的技术，我们称之为“数据挖掘”（data mining）。 这个字眼往往让人们联想起关于“黑匣子”的一些内容。“黑匣子”主要应用于人们在不可见、不可估测的情况下，通过一些复杂的算法，给出一些比较可信的数据，当然这些数据本身不能解释“为什么”。可是数据挖掘还包括特别有用的“描述”技术，这种描述技术能够提高分析者对数据的理解程度。我们在这里所采用的就是数据挖掘中的描述部分。图5-9简单而清晰地描述了公司顾客列表的特性，同时确认了（自左至右）在受益顾客的最重要因素。用这种方法使顾客列表的属性具体化，分析员就能够更好地理解其顾客基础。
图5-9 数据挖掘报告
销售分析员从图5-9中可以看出，那些租房居住、单身的顾客通常拥有较多的可自由支配的收入，他们属于受益顾客类型。为了让从受益顾客分离出最让银行受益的那部分顾客，分析员决定将销售促销的目标确定为35 532个经常顾客，这些顾客具有单身、租房居住同时具有较高的可自由支配的收入等特征。
这场促销战役以巨大的成功宣告结束。销售分析员在精确分析的基础上，决定把促销袋只发给35 000个受益顾客中的一部分人员，而不是发给所有的35 000个随机产生的受益顾客，这样，他就在促销广告当中取得了可观的回报。与此相对照的是，以往的市场促销，通常把目标确定在受益顾客的随机列表上，甚至更糟糕的是把目标定在了无论其是不是受益顾客的随机列表上。这样的促销注定不会得到很多回报，也不能为银行带来更高的利润。
采购经理
第三个例子涉及到一个采购经理，他的工作就是在全国范围内为公司进行各种合同谈判，并对公司的供应商进行评估。他的问题同样很简单——
我怎样做才能为公司减少采购成本？
采购经理希望减少成本的一个领域就是间接供给和服务。间接供给指的是那些没有为公司的最终产品做出直接贡献的项目，举个例子，间接供给包括办公设施、办公用品用品的费用，通信和计算机设备的成本以及各种工具的成本等。另一方面，直接供给包括与公司销售的各种产品的生产和服务直接相关的成本，比如轿车生产厂家的汽车零部件、医院的保健护理设备、印刷厂的纸张供应等，都属于直接供给。
在成本最小化的问题中，公司历来都把直接成本作为主要焦点。在有关直接成本的问题上，公司要精心地管理采购业务，建立各种战略关系，签订清晰明了的服务协议并争取从公司主要供应商那里拿到最大折扣。然而，在面对间接成本时，公司的表现就要差一点。一家公司有数十间办公室，这些办公室所使用的铅笔不是小数目，但很少有几家公司肯为采购这些铅笔讨价还价。这位采购经理决定调查的项目就是这些间接成本，他相信，因特网时代的到来给他提供了一个绝好的机会。以前的采购经理们，即使他们想为公司减少间接成，他们也没有这样的机会，因此也很难办到。
采购经理开始进行分析了。首先，他查看了汇总的电话账单，这些账单是电信服务机构刚刚通过因特网提供的（见图5-10）。电信服务商通过一个商务智能外网服务提供了在线账单业务，客户只需要“订阅”，不需要额外付费就可以接收汇总的和逐条记录的在线账单。电信服务商的汇总报告每个月向客户分发或广播（broadcast）一次。 如果支付一些很小的费用，电信服务商甚至会允许它的客户直接访问自己的数据库，使他们能够交互地分析他们的电话费用。
通过查看10月份的账单，采购经理觉得相关移动电话费用所占的份额高于往常月。为了寻找降低成本的机会，采购经理建立了一个有关电话费用的统计报告，包括全公司四个生产基地——新罕布什尔州的Nashua，俄亥俄州的Toledo，德克萨斯州的Austin，内华达州的Ren（见图5-11）。该报告显示了本年（从1月到10月）的电话费用呈持续增长的状况。从电话费用增长率与人员增长率的比较来看，人均电话费用在过去一年里也是呈增加态势。
图5-10 电话账单
图5-11 按月按部门显示的电话费用
依照月份和商务部门进一步地查看了同样的几个主要指标（电话费用、职员水平、人均电话费用）之后，他注意到大多数部门的人均电话费用继续保持稳定，但Nashua基地几个月来的费用却显示出显著的增加态势。他把注意力集中在了Nashua基地，深入地“钻取”了各种服务种类的电话账单的细节。他很快发现，相关的综合服务费用超过了往年，其中移动电话的费用占据了账单中持续增长的较大份额（见图5-12）。
图5-12 按月按服务类型显示的Nashua生产基地的电话账单
这位采购经理忽然记起了Nashua基地的经理最近已经批准给全体管理人员配发了移动电话。显然，报告中所显示出来的异常恰恰就是新的移动电话使用政策造成的结果。然而可以推测，利用移动电话可以提高员工的工作效率，这也是该项计划被批准的原因。问题是，之所以给雇员配发移动电话是建立在估计费用不是很高的基础上。其他部门就没有出现这种显著的增长。继续深究移动电话账单项目的细节，采购经理发现国际长途电话在其中影响很大，特别是打到英国的长途电话费更为引人注目（见图5-13）。
图5-13 Nashua生产基地移动电话账单（按月）
采购经理与该地区的经理通了电话，原来他们正在与英国的几个主要供应商建立一个联盟，因为在供货和配送环节上不断有更新的内容，需要随时联系。而且与英国几个主要供货商的联盟可能也会扩大到其他几个部门。在得到了这个重要的信息之后，采购经理马上与他的电信服务商联系，并签订了一份特殊的协议——对与英国方面的通信业务给予优惠。该项协议的签署，意味着采购经理将为他的公司每年节省数百万美元的经费。事实上，这位采购经理不但为公司节省了开支，同时他也得到了马上看到成本降低的Nashua基地经理的感谢。
这个例子有意思的地方是，那位采购经理所分析的电话账单数据，事实上是电信公司提供的。同样，该公司在全国乃至全世界的范围查看各项总体费用和分部门的费用并不是件难事。在很多情况下，如同电话账单一样，由供应商来收集和提供客户服务的相关数据相对容易一些。当然，供应商需要定时统计这些数据，这样向客户提供的信息才能商品化。
这位采购经理之所以能够这样便利地利用电信服务机构的外网系统 进行工作，是因为因特网使得信息的提供比以往任何时候都更简便和更有效。采购经理需要的无非是一个因特网浏览器和在电信公司注册一个确保安全并获准取得信息的户头。利用电子商务智能技术，他可以通过因特网获得由电信公司所掌握并提供的各种数据，然后，他就能够综合分析外部数据和内部数据，比如来自于内网人力资源系统的全体员工的数量。尽管他是通过因特网获取数据，但是复杂的数据加密（data encryption）技术和用户身份鉴定（user authentication）技术也运用于商务智能技术当中，可以确保涉及机密的数据在因特网的传输中的得到安全保护。
类似于我们例举的电信服务机构这样的公司，它们为其客户所建立的外网在起步阶段往往很简单，仅仅是向客户分发一些报告（例如电信服务账单）。对名词术语特别感兴趣的人专门为这样的一种能够分发报告的形式起了一个名字——“广播”（broadcasting）。跟电台或电视信号的单向传输相似，“广播”报告就是单向地向大量的接收者（如电信服务客户）分发的报告。分发的时机可以基于一张预定的时间表（如每月），也可以根据特殊事件的发生（如某个人的电话费用超过一定的界限）来确定。在某些情况下，接收者也可以“订阅”（subscribing）符合自己特殊需要的报告。当单向传输的报告满足了客户外网的初步要求以后，客户迟早都会要求能够收到具有交互作用的数据，就像以上所描述的那样，把账单信息和内部的人力资源数据可以结合起来进行分析。
目前，数据广播经常和无线设备（例如移动电话或个人数字助理）联系在一起。在未来的几年内，无线设备中因特网浏览技术 的成熟对于进一步提升商务智能将起到关键作用。然而，根据内网和外网的经验，会有相当多的无线设备客户希望能够选择交互服务来替代单向播报。
数据源
我们已经解释了一个决策者应如何运用有效数据来支持决策的问题，但是这些数据都是从哪里来的呢？典型的例子可以说明，数据是被收集并储存在数据库当中。数据库又是什么样的呢？事实上，数据库在促进企业运营及其运营过程发生巨大变化中起了重要作用。在每一个应用软件的背后，比如财务、后勤、订单接收、制造生产、设计或者工程等软件，无论形式如何，都会有一个装置用于储存数据。
让我们来看看一个商务人员的一个典型工作日（比如说，星期五）。这一天是以她刚刚结束了一次商务旅行开始的。就在她准备离开旅馆去机场的时候，她快速地从旅馆房间里接通了公司的电子邮件系统，查看新的邮件。然后，她打电话要了出租车送她去机场，并通过房间的电视装置利用自动结账服务系统办理了离店的手续。在机场，她首先登记了航班，要求换了一个座位，以确保她能够坐到靠近走廊的号码为16B的座位（具有较大的伸腿空间）。在等候航班期间，她注意到在机场候机室附近有一个因特网亭，她便迅速地接通了网络，查看了市场行情和她的投资组合，以及周末的天气预报等。登机以后，她使用耳机来收听导航员与地面指挥的对话（音频的9频道）。飞机起飞了，正在家里焦急等待妈妈归来的8岁的儿子，也正在通过因特网实时监视着她所搭乘的航班。此时正在飞机上思念着儿子的妈妈，忽然发现了座位前显示的购物目录上出现了一种新的电动玩具，她想她的儿子一定喜欢。通过飞机上的电话和信用卡，她预定了一份，并要求第二天送货。现在一切就绪，她可以和儿子一起过一个充满欢乐和阳光的周末。
上面的故事并不是异想天开。初一看，你并不会觉察出什么，其实以上所描述的每一步都涉及到数据库的问题。在电子邮件系统的背后存在着一个管理各种信息的数据库，在出租车预定系统的背后存在着一个管理出租车时间安排表的数据库，在旅馆结账系统的背后又存在着另外一个数据库。飞机场的登记处理过程，因特网有关股票行情、天气预报、航空管制和监视系统、目录购物以及信用卡交易管理系统的背后也都有强大的数据库系统的支持。
数据库本质上是一个存储数据的地方。数据库管理系统是一个相当复杂的机构，它负责管理数据的更新、存储、恢复和归档等工作。存储机制最终确定信息获取的难易程度，因此选择一个数据库技术是商务智能战略的关键部分。其实大多数人都在维护着某种数据库，它的范围可以从纸质的地址簿（它快捷有效又不需要电池）到类似于Palm Pilot的个人数字助理（personal digital assistant，PDA），或者电子表格。
电子表格技术尽管可以满足个人需要，但它还不能满足大公司的信息存储的需要。因为这些大公司收集并存储巨量的信息。而且，现代化企业还要满足员工、客户、合作伙伴们同时访问并更新这些信息的需要。在普通的一天，一家公司数据库需要即时处理数以百万计的交易，成千上万次的对最新数据的查询。当使用者实时修改数据时，数据库就要及时地维护它所涉及到的每一点，以便提供准确的公司运作状态。
现在让我们看一个通过自动柜员机或ATM（在某些国家也被称做现金兑配器）来看一个与银行交互应用的例子。一个小时里，都有数以千计的顾客到银行进行提款、储蓄或简单地在他们的户头之间转账，他们的每一次交易都会使他们的账户收支情况有所改变，自动柜员机和它们之后的银行数据库系统就要立即更新并确保每一个客户的账目收支是准确的。这种在自动柜员机和每一个操作系统之后的处理交易的数据库系统通常被称做“在线交易处理”或OLTP系统。OLTP系统用于同时处理大量的短暂的交易，更新银行账目，实时库存变化，客户的订单或发货情况，以及被监测病人健康状况的更新等。该系统具有保护现时交易完整性的功能，因此银行账目的精确平衡、产品的库存水平和客户的订货状态等均被精确地记录在案。
在线交易处理系统如此记录每一笔交易，主要是为了回答以下一些问题：
我现在账目的收支情况如何？
仓库还有多少单位的库存？
我正在等待的货物的递送状态如何？
一般来讲，在线交易系统不是设计用来回答下面的一些问题的：
和去年同期相比，我的信用卡被航空机票刷去了多少钱？
去年每月的平均库存水平如何？
该产品现有库存是否能满足预计的需求？
谁是我的常客？
OLTP数据库之所以难于快速确定这些问题，是因为每一个答案需要全面扫描数千次（或许就是数百万次）的历史交易数据，并加以集成，还要对集成后的信息从各个角度加以比较。 在许多情况下，此类信息是被放置在不同的操作数据库中，还需要加以联通。事实上，研究表明，企业信息技术的预算中有相当一部分用在了合并与集成公司不同部门的数据上了。
当今市场上最受欢迎的OLTP数据库系统采用了为人们所熟知的“关系型数据库管理系统”（relational database management system，RDBMS）技术。早期的OLTP数据库技术通常运行在过时的电脑系统中，具备层次结构或者网状结构。RDBMS系统作为它的一种替代，在20世纪80年代应用广泛。RDBMS系统的最主要的创新点是它们的功能，至少在理论上 是把OLTP数据库的设计与其他从最终访问数据库的应用程序相分离。通过一种标准的查询语言，也就是SQL（structured query language，发音为“sequel”），就能访问RDBMS系统。这使得机构在使用数据库时具有更大的灵活性。RDBMS系统采用严格的、规范的数学模型，促进了数据库的设计。Oracle，IBM，微软，Sybase和Informix等公司已经成为当今OLTP关系型数据库提供商的领头羊。
商务智能的数据库
对一个机构或者数据库系统来说，要最佳地回应任何查询，就是要建立一个专用于商务智能的先进的数据库环境。这种环境能够对那些需要联系历史数据，并且把企业内部各部门的信息交叉分析的问题，迅速给予答案。事实上，这种系统出现已经有30年了，而且在20世纪90年代逐渐流行起来，被称为“数据仓库”（data warehouse），后来又称为“数据市场”（data mart）。
回想本章讨论过的三个例子你就可以发现，回答由销售经理、推销分析员和采购经理提出的商务问题都需要集成，并综合来自于公司各部门或来自于公司外部的信息。
以销售经理为例，她看到了公司所属各个部门的销售预测、订单、运营用费、雇员和短缺的雇员数量等状况，这些指标当中的每一项都需要从不同的系统中寻找出来：销售预测来自于地区经理每周所提交的电子表格 ，订单情况来自从公司的订单接入系统，运营费用来自于公司的财政情况，短缺的员工数量的情况来自于公司的人力资源管理软件。在一个比较大的组织中，特别是那些由购并产生的，各个独立实体组成的大公司，每一个商务部门可能采用的是不同的操作系统，大量的、分散的、迥然不同的、异类的、不兼容的数据，需要从不同的系统重新合并归类。
如果你还不清楚为什么商务智能数据需要从交易数据中分离出来，请考虑以下的类比：你可以把一个OLTP系统看做一个充满了雨水的大型水库（见图5-14）。水库之所以能够被充满，是由于落在水库表面上的千百万雨滴的作用。水库的表面积越大，收集的水量越多。在这个比喻中，每一个雨滴相当于一笔交易，就像银行的一笔ATM交易。比较大的水库表面区域对于收集雨水来讲比较理想，但对于水的消耗来讲并不一定方便，也不一定与水的消耗情况相关。
图5-14 数据和水输配系统之间的类比
两千多年以来，人类社会为了把水库的水送到我们的杯子中，已经构筑了完整的输配系统。这项工作需要水渠，或者是很多连通到水库元，还要经过水处理厂，附近的水塔和我们自己家中的储水箱，最终进入我们的杯子之前可能还要暂存在我们家中的冰箱里。
如果我们把水库看做OLTP系统（把雨滴看成交易），管道系统、储水箱和厨房中的水龙头就相当于商务智能系统中的各个组成部分。要倒一杯水，我们只是简单地打开水龙头让水流出来就可以了，而用不找费劲地去收集落在水库表面的雨水。同样地，OLTP被设计成一种管理短暂交易活动（雨滴）的系统，而不是负责复杂的查询（一杯或一罐水）。
在我们的类比中，水库相当于OLTP系统；水资源分配系统和水处理厂相当于数据提取、转换和加载（data extraction, transformation, and loading, ETL）过程，这个过程必须在数据被合并输送到数据仓库和数据市场之前完成；水塔相当于数据库房或数据市场；这杯水就相当于用户的数据查询；一罐水则相当于作为批处理运行的多种查询的概念，也就是说，按照一定的时间表，在一段时间以后从数据库的交互作用中自动下载。
要使商务智能中的数据更为有效的最好办法是什么呢？对于这个问题，在技术界，不同的学派有着不同的看法。有一支学派提倡设计一种单独的较大的决策支持数据库，用以覆盖全部企业产生的合并数据，这种系统被人们称之为“企业数据仓库”。另有一支学派则推崇一种把各部门数据库按照同一模式来设计，这被称为“数据市场”。不管哪一种学派和设计，几乎所有专家学者都不同意这样的哲学观点：“建立它，一切都会顺势解决。”他们认为决策支持数据库不适用这一点。在将各种数据库系统被放到一起之前，人们要考虑数据仓库或数据市场的范围，或者说它用以解决的问题类型。在这个过程中，与终端用户的交流是很重要的。
商务智能数据库技术
在介绍在线交易处理（OLTP）数据库时，我们注意到近年来关系数据管理系统（RDBMS）成为这类系统的主要选择。（RDBMS）系统（还有SQL）在20世纪90年代有了大踏步的发展，逐渐成为决策支持系统所选择的数据库技术。许多同类的公司—— Oracle，IBM，Microsoft，Sybase和Informix等，在这个领域已经成为主要的供应商，NCR也是一个重要的市场参与者。
随着RDBMS的发展，另一种与决策支持相配套的系统出现在决策支持系统领域。这些数据库被称做“多维数据库”（multidimensional databases, MDDB）或OLAP数据库。OLAP数据库的设计，使得更高级的交互多维分析变得更为方便。虽然它强调的是数据分析，但是这项技术在高技巧的财务分析师中已经相当流行了。关系型数据库是把数据存储于表格和排列当中（更像交叉的电子表格的一个集合），OLAP数据库则把数据存储于一个立方体当中（或者更精确的讲是一个超立方体，它能够处理所涉及到的多于三维的情况）。若要从不同的观察角度来巡视数据和信息，用立方体存储数据显然会使得分析更加容易（就像我们在以前的例子中所描述的一样）。
20世纪90年代，随着决策支持的特性和关系型数据库的性能不断地改进，OLAP数据库在分析速度方面的优势也逐渐缩小。进入了第三个千年后，关系型数据库和OLAP数据库之间已经建立起一种平衡关系：关系型数据库的主要供应商都会以某种方法提供OLAP数据库的扩展。正是在关系型数据库厂商的包容之下，在某种程度上可以说是包含了OLAP技术，才使得RDBMS和OLAP技术上的正面对抗有幸避免。对于用户来说，不论选择哪一种数据库——关系型数据库还是OLAP数据库，都能得到数据的多维视图。
商务智能门户站点：商务智能系统的切入点
在我们将要结束有关商务智能技术的讨论时，让我们快速地了解一下商务智能（BI）词汇家族一个比较新的成员——商务智能门户（BI portals）。
在以上讨论的例子中，我们展示了企业信息的不同层面，特别是报告的前后关联。然而，除了报告之外，经过分析的数据也会出现在电子表格或文字处理文件中。报告、电子表格和文本文件的逐步堆积，就产生了新的需求——存储、编制目录、搜索并快速取出这些文件。这些报告之类原本是企业数据库中一个原始的数据，现在也摇身一变成为商务智能系统的一个关键元素。事实上，人们可以认为，报告本身比原始数据更重要，因为它们包含了那些创建报告者的商务智能。就像报纸的编辑一样，他可以把一条新闻的重要性通过版面位置的不同以及上下文来体现其重要性，而报告的建立者也不例外，他也能通过设置数据在报告中的位置和格式来突显其商务价值。
因特网技术的应用也使得商务报告的提交、浏览和查询更加容易，我们把这种因特网技术称之为商务智能门户站点。正如它们的名字所提示的一样，商务智能门户站点关注公司的智能来源，并且与企业信息门户站点结合为一体。为了给员工一个普遍的、持续的企业资源和因特网的接入点，很多公司正在建立上述的企业信息门户站点。
第6章 企业商务智能
最大的挑战不再是技术，而是如何聪明地使用信息。
——科恩·弗穆伦
比利时电信公司 IT业务分析部总监
“放眼全球，立足本地”这是一条环境保护主义者最喜欢挂在汽车保险杠上的标语，他们认为，人们在身边采取的改善环境质量的行为对于全球总体环境质量的改善是有累积效果的。也就是说，尽管你也应该关心俄罗斯的污染问题，但如果居住在圣路易市，你的行为对俄罗斯的环境改善的影响就非常有限，因此你最好将精力花在关心本州、本地区政府和当地企业对流入密西西比河的工业废水的进一步控制上。
这个道理同样适用于企业商务智能化方面。提高公司整体智能化程度的第一步就是要关注本部门的数据和信息。各个独立部门对系统的应用和实践，会在企业在朝商务智能这个宏伟的目标前进时，留下一个个坚实的脚印，并且总结出一系列企业的“该做的和不该做的”经验之谈。对于全球化公司，挑战是双重的，因为商务智能不仅要部署在不同的部门，而且要部署在全球的各个办公室。在各个部门的系统都成功部署到某个阶段之后，我们才可以进行范围更广的、网际互联的、贯穿整个企业的系统部署。
面临的挑战 如何将数据网络、信息库、不同部门的技术、不同的地理位置集合成一个包罗万象的系统，让公司的成百上千的员工利用这个系统可以实现数据的获取、共享和分析，为制定正确、快速的决策服务。
解决方案 将商务智能逐步上升到企业级水平。建立在各个部门成功部署商务智能的基础上的企业级的商务智能就像是一块无缝的纺织品：每一个小系统都是整体的一部分，它们互相联系，为每个部门以及其上层的组织，直至整个企业，增加新的价值。
万事达卡国际公司系统拓展部位于密苏里州圣路易市，其副总裁安德鲁·克莱因有句话说得很好：“过去的做法是分别通过多个不同的业务领域来满足不同客户的需要，然后再回顾和总结，看看客户的满意程度如何。但是现在我们必须设法加强各项业务之间的协作以增进效率。”
在第3章中，我们解释了测定信息价值（见图3-1）的模型。该模型显示了信息价值随着信息在企业内的使用人数的提高呈指数递增。一旦整个部门都掌握了信息，那么当其他部门加入进来，并且通过信息交叉共享发现了协同的力量，信息价值将会激增。当越来越多的部门在网上彼此共享信息，信息的价值便会日益提高。一旦公司中的每个人都能在合适的时间接收到合适的信息，那么整个公司的灵活性和应变能力就达到了理想的状态。
本章中，首先我们要介绍的是一个企业如何通过组织内部所有层次的商务智能来制定更好更快的决策；然后再看一下公司如何才能更好地利用信息，当“信息价值曲线”向上移动时，商务智能对企业财务状况有直接影响；最后我们将为企业内部的商务智能战略的制定给出相关建议。
制定更好更快的决策
一个关键决策与多个非关键决策
公司通常需要制定的决策有两类：由少数管理人员制定的大的战略决策，基层工作人员在日常工作中需要进行大量的小型决策。当企业管理层回顾和审视自身的决策过程时，他们通常会关注那些大的战略决策过程：我们为何要决定收购那家公司？要投资于那个新项目吗？是否需要把那个业务剥离开来？尽管决策失误时常会发生，但是不可否认的是，这些关键决策通常是经过认真研究后做出的。为了做出决策，决策者们必须收集大量信息，进行深度分析，考察类似战略。因为这些决策通常是那些有大量可利用信息的企业高级管理人员所制定的，加上这些决策本身的性质，决定了企业通常会为收集此类决策所需要的智能做些投资，比如，组织一群分析员组成调查和研究队伍。
但是，企业的绩效究竟如何，在很大程度上是由基层工作人员在日常工作中制定的大量小型决策所决定的。销售员决定是否给一个给企业带来高利润的客户折扣，生产经理决定是否花更多的成本来投产一个更高质量的产品以满足客户的更高需求，市场营销专家决定是否要进行新一轮的直接邮购活动，采购经理决定是否要买更多的材料……这些所有的决策也将会直接影响企业的成败。这些决策不是由企业高级管理层做出的。尽管每个决策分开来看都够不上“战略”意义，顶多具有一些“战术”意义，且这些决策不会影响到业务运作的基础，但从总体效果看，它们同样具有“战略”意义，而且，在某种程度上说，其重要性并不亚于企业高级管理人员做出的重大决策。事实上，运营过程中需要做出这样那样决定的人们之所以看上去痛苦不堪，原因就是没有足够的所需信息，没有时间，没有分析师，而且还有每一季度的业务指标悬在头上。很自然，这些决策很少是基于事实而做出的，大多靠的是经验、积累的知识和惯常的做法。
但是经验、知识的积累需要多年的时间，有些员工甚至从来没有过这方面的积累。即使那些有积累的员工有时也会在判断上有偏见，误入决策的陷阱。提升日常工作中决策的质量，将直接对企业的成本和营业收入产生影响。比如，给一个客户多少折扣并不一定会对企业的财务指标产生影响，关键是要看合作的期限，看该客户所能够给企业带来的总体利润。要提升这些决策的质量，一个经理可以有如下选择，当然各种选择的结果各不相同：
选择：重要问题事必躬亲。
结果：经理疲惫不堪，因为不能做更多战略性的工作而导致机会成本上升，业务开展陷入瓶颈。
选择：雇佣额外的熟练工人。
结果：成本不可思议地上升。
选择：试图找到一项能够解决所有决策问题的方案。
结果：决策不能适应迅速变化的商业需求，缺乏灵活性和应变能力。
选择：给现有的员工更好的决策工具。
结果：企业更为灵活，并能有效解决成本问题。
更好的决策
什么是好的决策？好的决策是能帮助企业向发展目标靠拢，产生更大的利润率，降低成本，缩短产品配送时间，增加股东利益。比如说，在直接邮购市场中，有较大比例的顾客能过做出正面回应。好的决策同时也是及时的决策。员工如何知道他/她所做出的决策能够帮助企业达到目标？员工们需要数据来帮助决策，还需要与整个商业环境相关的战略性信息，以及能够迅速得到这些信息的途径。
某个场景
一个客户经理，正要去拜访客户。她又浏览了一遍从公司的企业商务智能系统中取得的信息，包括以前对客户的采购建议和该客户全部的历史资料：订单、支付、送货、客户支持以及市场营销等。她的指尖停留在此行成本的重要信息上，这些信息都是在她的公司把企业商务智能系统向所有员工开放以后才得到的。
她一眼就看出来了这位客户最近的订购量急剧下降。经过几番查询，她发现该客户对于某一产品有些技术支持的问题。该客户经理就给客户支持部门打了个电话，得知该产品的缺陷将在24小时内解决。此外，市场营销纪录还显示，该客户最近参加了一次用户大会，并对一条新生产线表示了兴趣。现在，这个客户经理已经准备就绪，她的此行将很有建设性。她掌握了该客户与公司所有来往的细节，了解了客户的问题，而且有信心进行新的销售。
问题
大量的数据……当商业运作越来越依靠各种应用系统，就会积累大量的数据。部门之间的每一次互相联系，以及企业与外部的联系，都会以这样那样的形式被记录在企业信息系统中。历史的交易信息被归档存储，以便今后调用。外部的相关市场信息，也同样以数字化的形式保留和提供。
……然而，答案很少。尽管这些信息应有尽有，奇怪的是经理们很少能够轻而易举地对基本的商务信息有个清晰的概念，比如存货量、订单量或者客户历史。在大多数企业里，客户经理通常要花数个小时，甚至几天的时间，才能得到这些问题的答案。
客户的订购和支付记录保存在会计系统中。
安装和支持的信息记录在客户服务中心的数据库中。业务经理的软件里则记录着他给客户的购买建议以及电话纪录。
市场营销方面的数据由市场部掌管。
这些系统造成了数据存储的多样性和离散性。由于采用的是不同的语言，非技术用户想要得到答案颇要费一些功夫。因为要得到这些信息，需要到不同的部门询问，还需要专门技术把这些数据结合到一份总结报告，除非向IT部门提交特别申请，要求在公司的数据库中进行这项比较复杂的查询。但是通常要几个星期后，才能得到答案，而且到那时这些信息可能已经过时了。
解决方案
要从用户端做起来改进企业决策过程，以下5个步骤是必须要做的：
开阔员工的视野；
实时反馈分析；
信息解禁；
给用户提供所需的工具；
鼓励用户找出问题的根本原因。
开阔员工的视野
企业希望员工们做出正确的决策。然而，在很多情况下，员工们只看到“点”的情况，看不到“面”的情况，因此就很难树立正确的战略目标，也不能理解自己日常的决策所处的整体商业环境。
以我们在第4章的例子来讲，在很多情况下泥水匠只知道自己的工作是把石头一块一块砌起来，而不知道他的工作实际上也是建造大教堂的一部分。就像赢得市场份额之于扩大利润，管理质量之于产品的市场生命，员工们如何看待自己的工作会给企业带来迥然不同的结果。管理层与公司上下加强对企业战略目标的交流，这样就可以确保企业每天的决策都是在正确理解商业环境的基础上做出的。
让我们也来看一个在缺乏对总体商业环境的理解的情况下作决策的糟糕例子。有家公司正努力通过把其客户群进行智能化划分来提升利润。通过这种智能化划分，它们可以找出那些最忠实的客户，从而对这部分客户给以更大的关注和投资。但这些想法都是高级执行官们想出来的，他们没有向中下层员工进行解释和沟通。员工们仅仅知道的是公司正在努力提高客户的满意度。公司的一个分部接到一个客户的抱怨说服务费用太高。事实上该客户并不是给企业带来最大利润的那部分客户，但是该分部并没有这方面的信息。针对客户的抱怨，而且在客户满意度至上的压力下，该分部的经理决定对于服务费用在25美元以下且抱怨费用太高的客户给予一定优惠。因此，一个服务费用只有20美元、并不是给企业带来最多利润的客户得到了优惠。相反，服务费用为30美元的一个客户，由于其超出了25美元的限制，就得不到优惠，而他恰恰是给企业带来最多利润的那一类客户。稍后不久，这个客户就关闭了他在这家公司的账户，该公司由此每年就少了1 250美元的利润。就“点”上的情况，该分部经理的决策并不是个糟糕的决策，但是由于缺乏对更高层面的、整体的商业环境的理解，这个决策从结果上来看，不能不说是个糟糕的决策。
因此，无论是小组、部门，还是企业本身，经常就机构内的高级战略目标做一些交流是非常必要的。CEO的讲话、动员大会（在这里可以把企业战略目标解释清楚）、内网，这些都是有效的传播工具，可以让企业上下分享最高战略目标以及实施计划。这种战略目标必须有一个比较明确的对象，在实施过程中也有可以衡量和跟踪的方法。最主要的业绩指标应该是目标的数字化的形式。比如说，汽车销售员的目标是“让客户满意”。这个目标只有在转化为具体数字时才能对员工们产生真正的意义。比如说：
把购车主的客户满意程度得分从目前的提升到。
85％的小修服务要能够在一天内解决。
实时反馈分析
经理们的各种激励计划是基于一些量化的目标，比如利润、货物配送的及时程度、客户的满意度等。然而，经理们要了解目标进展程度的渠道却非常有限。一到年底，他们拿到红包，并被告知他们的业绩如何。他们或许会感到失望或者高兴，但是他们很难来预测业绩对自己收入的影响。
只有当员工能够随时跟踪自己的目标推进程度，目标管理体系才能起作用。商务智能的运用就能够使员工随时看到工作进展程度，并且了解一个特定的行为对实现目标的效用。如果员工们都能够看到自己的行为如何提升或者影响了业绩，那么也就不需要过于复杂的激励体系了。
在朋斯卡物流公司，司机的激励机制与其驾驶表现、每英里（1英里= 3千米）的耗油量和损耗程度等成本控制方面的因素相关联。通过电子商务智能系统，朋斯卡公司随时跟踪这些数据，司机每次出车回来，相关的数据就自动生成一个表格。一开始的时候，司机们并不乐意有这么一套自动系统跟踪他们的出车情况，但是很快他们就变成了这套系统的积极支持者，因为他们发现如果达到业绩目标，就会取得比较好的激励和回报。现在，司机们把这套系统看成是赢得激励、提高业务水平、创造更多价值的核心系统。
信息解禁
尽管公司现有的各种信息系统在实现其特定功能，或者提升自动化流水线生产等方面会很有成效，但是这些信息系统在设计的时候并没有考虑到终端用户。如果有了商务智能系统，公司就可以把信息解禁，并且授权用户通过某一点连入各类信息系统。这样，无论信息储存在何处——无论其储存在运营系统、数据仓库、数据市场、或者应用软件包中——用户都可以迅速寻找到所需的数据，并且可以在不掌握特定的数据结构分析技术的情况下，对信息进行钻取分析，以达到目标。
Eli Lilly公司
在仅仅几年的时间里，制药商Eli Lilly公司就把它的企业商务智能系统发展到拥有6 000个跨部门的终端用户。信息解禁，企业决策过程加快。“我们在各个领域都运用商务智能——人力资源、法律、管理、销售、市场营销、财务、项目管理、IT、制造和医药研究部门.”高级系统分析员布伦特·霍克（Brent Houk）说道，“通过运用商务智能系统，我们实现了目的，减少了产品进入市场之前的环节。每一个环节的精简和提速，相当于在我们的银行户头上存钱。它使得我们运营的过程更有效率，用户的权限扩大。用户不需要通过IT部门，就可以获取数据。”
Eli Lilly公司还发现，通过灵活运用企业商务智能，使得销售、市场营销、财务分析等领域都超越了传统意义。比如说通过分析药品制造过程中的变量，进行质量管理，提高生产效率。Eli Lilly公司的迪比加诺实验室位于印第安纳州的拉法亚特市。该实验室在一个数据仓库的基础上建立了企业商务智能系统，借此分析对药品生产相关的各种因素，比如温度、气流、酸碱度、含氧量等。化学工程师们对各种变量的分析研究报告很方便地在内网里发布，以让更多的人共享。
与此同时，公司的经理和同事们也能便捷地跟踪产品的质量管理，即时发现问题，而不是一个星期后查阅各种报告来发现问题。这样，错位的、浪费的资源就可以被即时发现，企业的运营效率和总体业绩水平就得到了提高。时间的节省以及产品质量的提高，不仅降低了企业的成本，也给Eli Lilly公司带来了更多的收入。
经验之谈
在数据影响力最大的部门（销售、市场营销、财务部分）开始建立商务智能系统，以得到立竿见影的效果。
第二步，把信息解禁，提供给其他商务领域。
Ben & Jerry’s公司
Ben & Jerry’s 是个冰淇淋制造商。通过实施企业商务智能系统，该公司的销售、财务、采购以及质量控制部门的员工都能够获取、分析、共享包括客户对产品的评价、促销活动、各类供应商等在内的诸多信息。这家位于美国佛蒙特州的公司，通过企业商务智能系统追踪了超过12 500个顾客，比如消费者喜欢哪种牛奶，在“果仁猴王” 这款冰淇淋中放多少果仁片，或者在“樱桃加西亚”这款冰淇淋别加多少樱桃比较合适等问题。通过电子商务智能系统，这家公司可以轻松地追踪和分析消费者的喜好，并且调整产品以迎合消费者的口味。这样做实际上的好处就是很多问题不需要事先决定：用户每天都可以进行查询，跟数据库连通后马上就可以得到答案。
企业商务智能系统的运用，给Ben & Jerry’s公司带来的另一个意外的效用是，公司可以分析消费者比较倾向于向哪些慈善机构捐赠，因为该公司规定每年都要把收入的一部分捐赠出去，用于某些社会问题的解决。这个系统同时还跟踪供应商的行为是否与公司的道德理念相吻合。此外，该公司还运用企业商务智能系统来选择供应商，以便让所选的样本能够全面反映各类供应商，更具有普遍意义。实际上，Ben & Jerry’s 现在还能够跟踪各个分支机构以及80个供应商在企业目标推进过程中的合作程度。
企业商务智能系统的另一个效用就是使得销售部门有能力跟踪每年2世000个促销计划。“我的部门现在已经建立了顾客报告，这有助于我们跟踪分销商和冰淇淋的销售渠道。”Ben & Jerry’s的预算分析师苏珊·比特曼说道（Susan Bitterman），“通过这些信息，我们就能够决定是否能够控制预算，看到在不同地区、不同的销售渠道或者超市中我们产品的销售情况。”通过把信息解禁，让更多的用户有权限获取信息，这个冰淇淋制造商的经营方式比往常更灵活了。
经验之谈
把信息解禁，让用户能够迅速便捷地回复顾客，提升客户服务质量。
通过机构内部的信息解禁，信息会产生意想不到的效用。
给用户提供所需的工具
要获得更好的决策，向用户提供使用合意的工具亦十分重要。每个人对信息的需求程度以及对信息的使用能力是不一样的。有些用户对在标准形式的报告（如现有存货报告、分渠道销售报告、客户分析报告等）的基础上进行一些有规律的更新就会感到满意。在Eli Lilly公司的6 000个用户中，霍克估计大约有2/3的用户主要使用的是由IT部门开发和预先制作成模板的可重复使用的报告。
然而，得到答案后，有时反而会产生更多的疑问。要得到答案，用户就不得不花更多的精力。一个用户在报告中看到的一个结果可能会让他产生更多的疑问，而这些疑问有些并不能在标准化的报告中找到答案。
用户80％的时间花在获取标准化或者个性化的报告中，大约有20％的需求是“非常规”的，需要标准报告之外的信息。企业商务智能系统能够让用户在企业数据资源中，自动进行特需查询，避免了给IT部门增加新的工作以及给自己带来沮丧的等待。
此外，经验表明商业用户的需求如同“传送带”一样，随着时间推移而推移。一旦用户体验过某个工具的一些特点，且使用合意，他就希望能够实现更多的功能。这样，他们就向前推进了一步。接着，又会向前推进了一步。比如说，只会查询标准报告的用户会希望报告中加入一些新的数据。一旦熟悉后，他们就会希望能够对所获取的信息进行一些基本分析。最后，他们会希望进行全新的查询，并且提交自己的报告。
鼓励用户找出问题的根本原因
如果一个部门表现尤其出色或者尤其糟糕，你或许就想探究一下背后的原因，或者是把好的实践进行推广，或者是解决问题。是因为管理特别出色/糟糕？是地区的市场趋势造成的？实行了不同的销售策略？要找出根本原因就需要对与成功或失败相关的诸多因素进行深度分析。但是很多经理们在提出一个问题后，很少接着刨根问底。这一方面是因为经理们还没有掌握这种刨根问底的技巧，但更多的是因为进一步提出新问题并得到答案并非易事。根据初步得到的答案而采取的行动，可能未必正确，因为初步的探究往往没有发现根本问题所在。
通过企业商务智能系统，你能够找到造成某部门业绩糟糕或者出色的根本原因，只要不断地追问“为什么？为什么？为什么？”这个过程可能是从分析一份全球性的报告开始，比如每季度的销售情况。每一个答案都引出一个新的问题，采取这种钻取式分析方法，就能把最根本的原因找出来。
一旦用户认识到了最根本的原因，他们就能够采取有效措施（见图6-1）。比如说，通过企业商务智能系统，制衣商发现它们推出的市场促销活动效果不理想。在分析诸多数据后，制衣商开始把价格跟市场需求进行灵活挂钩。结果，该制衣商减少了存货时间，提高了存货管理的效率，营运资本、销售、利润等几项主要业绩指标也明显好转。
图6-11 P104
更快的决策
不断发展变化的经济，对企业决策的执行速度提出了更高的要求，缩短决策时间显得尤其重要。通俗地说，就是要缩短问题发现到执行解决方案的时间。决策环节是一个重要的话题，因为一个组织的灵活性将最终决定其在一个变化的市场环境中的应变能力。在这种情况下，正确的信息在用户需要的时候出现才能真正体现其价值。经验表明，决策需要在一个时间范围内制定，无论是投资、出售资产还是启动市场促销活动，都只在某个恰当的时间才有效。过了这个时间，同样的决策就是错误的，因为机会已经错过了。由此，信息的价值与相关的决策时间或者解决方案的执行时间是紧密关联的。回顾一下以前所制定的糟糕的决策，多半人会发现“我没有得到充分的信息”，或者是“我得到信息的时候已经太晚了”。图6-2显示的就是信息价值与决策时间的相互关联作用。但这并不暗指那些信息不再有价值，成为了垃圾。它只是说，对于某一个特性情况，信息在决策时间过后不再具有价值。
缩短决策时间的策略包括：
( 少一点时间在收集信息上，多一点时间在决策制定上。
( 使用“推”技术，以便在出现问题时能够即时提醒。
图6-2
P105
改变信息收集与制定决策的时间比例
在决策时，时间可以分成明显的两个阶段：信息收集阶段和决策制定阶段。由于信息收集困难，因此人们开始模糊这两个阶段的界限。对一条新生产线投资多少比较合适，决策者考虑这个问题的时候，以为自己正在做着决策，实际上，他们只是花时间和精力在信息收集上：打电话给IT部门要求历史销售纪录，把报表翻来覆去研究以分析未来市场情况，或许还会查找一些历史的文字报告。事实上，人们在制定决策时80％的时间是花在信息收集上。
这种情况特别危险的是，机构往往对决策制定有最后期限，人们多半也不想轻易去改变这个期限。因此，就会出现这种情况：人们花大量的时间收集信息，造成了真正用在决策制定（ 比如说分析替代可能，比较利弊）上的时间相对较少。商业人员把大量的时间花在了信息收集上，为了赶上最后期限，最后不得不急匆匆做出决定。
我们所希望的，并不仅仅是迅速制定决策，而是要迅速制定好的决策。图6-3表示了我们希望压缩决策所需要的时间。但是要做到这一点，就必须把尽可能多的时间放在真正的决策制定过程上，而不是信息收集过程。运用电子商务智能，你能够大大节省信息收集的时间。比如说，建立一个数据仓库，就可能节省信息收集时间，让商务人员把时间花在能够创造最大增加值的地方——制定尽可能明智的决策。
图6-3
P106
使用主动智能
我们看到，决策者在制定决策的时候，给予他们获取信息的能力是非常重要的。这能够让他们在充分获知的情况下，基于事实作选择，而不是凭自我感觉或者一时兴起。当然这样可能还不够。所需要的决策或者措施有时候不是能够事先预见的。比如发生货物断档，电子商务支持网络崩溃等特殊情况，就需要采取果断措施。智能型的企业应该有能力在这种特殊事件发生的时候及时警示业务经理们。事件警示不是一个新概念，尽管很多企业并没有此种机制，那也是因为实行此机制的成本比较高。
商务智能能够让这些技术在企业内部得到广泛应用：用户只要预定警示机制，或者界定一些要警示他们的条件。一旦数据仓库中出现这类数据，就能通过各种设备，比如电子邮件、传呼、手机等，通知用户。通过这种“主动智能”（proactive intelligence），商务人员就不用为一个决策刻意去收集信息，一旦出现特殊情况，用户就能及时决断，并采取相应措施。
曼哈顿大通银行，这家美国的银行，通过运用商务智能系统，让用户自行获取信息，成功地提高了其决策执行的速度。电子商务智能的运用，让大通银行能对意外事件及时做出反应。
曼哈顿大通银行和马来西亚货币危机
马来西亚的货币危机发生在1998年。当时，该国货币的迅速贬值，引起了股市崩溃和资产价格的巨幅下跌。很多在美国的财务公司这时发现自己对动荡地区的资产和投资信息了解得很不完整，特别是美国联邦储备委员会要求它们报告受影响的程度时更是如此。
然而，曼哈顿大通集团的一个分部——曼哈顿大通全球投资银行，意识到它们能够比竞争对手们反就得更快一些。因为在当年早些时候，它们实施了商务智能体系，这家银行能够拿出很详细的报告，在危机最严重的时候，也能够告知美国联邦储备委员会以及用户他们的资产风险程度。
因为有了商务智能系统，曼哈顿大通银行能够对意外事件迅速做出反应。
管理过程：平衡记分卡
我们前面已经讨论过，给经理和员工提供获取信息的渠道以更好地为日常商务决策服务，对企业来讲是愈来愈重要。对执行经理来讲，运用新技术来管理企业运营过程，也非常必要。这些技术能够实现各种不同的管理类型：基于活动的管理（Activity Based Management，ABM）， 增值管理（Economic Value Added），平衡记分卡（Balanced Scorecards ）。
很多企业开始采用平衡记分卡作为管理战略执行的方法。平衡记分卡是一种企业绩效评估体系，1992年由罗伯特·卡普兰（Robert Kaplan）和戴维·诺顿（David Norton）率先提出。在他们的研究中，卡普兰和诺顿主张对机构的最高管理层通过一系列重要的指标来考察绩效。这些指标并不是传统的营业收入或者利润率等财务指标。传统意义上讲，企业对业绩看法通常“不均衡”，因为它们通常只考察财务指标。卡普兰和诺顿解释说：“平衡记分卡保留了传统的财务衡量体系，但是财务指标显示的只是过去的事情，这在工业时代是有效的，因为那时候企业的投资通常是长期的，而且客户关系也不是决定企业成功与否的重要因素。在信息时代，沿用传统的财务体系就不合适了，因为这无法准确衡量和引导企业通过客户、供应商、员工、资产、技术和创新的投资，来创造未来价值。”
根据平衡记分卡管理体系，可以从四个方面来考察一个企业：学习和成长，运营过程，客户关系，财务（见图6-4）。该管理体系认为，组织不仅仅是在这四个方面建立特定的目标，同时还要建立一套衡量方法，收集信息，并且分析信息对各方面的影响。传统的财务衡量体系尽管重要，但比较滞后，因为它们衡量的是历史数据。然而，对企业学习和成长能力的考察具有更多前瞻性的价值。这个执行体系需要建立各个层次的目标。举一个例子来说，在一家交通企业，每个卡车司机需要知道他/她所做的一切是否是达到企业要求。他/她的客户满意度以及及时送货的比例在他/她的周薪报表中也要体现出来。
平衡记分卡管理方法是被认为最先进的管理技术之一。事实上，该管理方法被《哈佛商业评论》（Harvard Business Review）认为是在过去75年中最重要的管理实践之一。此种管理方法，促使企业建立一整套衡量体系，以及根据事实而不是直觉来制定决策的方法，也促使企业的管理队伍对某个战略目标的衡量标准形成一致。这些衡量标准的建立过程是很重要的，因为在这过程中将统一对战略目标的认识和理解，并且把衡量范围不局限在传统的营业收入和利润等指标。因此，信息是被认为是重要的战略管理工具之一。企业商务智能给建立和维持平衡记分卡管理体系提供了坚实的基础。
卡普兰和诺顿认为，在根据组织的各层次建立相应的各层次目标的同时，企业往往会把平衡记分卡变成只为高层管理人员服务的另一种经理信息系统。企业商务智能系统提供报告和分析能力，并且让信息在公司内部各层次自由流动，这样，就能够从组织的基层开始执行平衡记分卡的管理体系。只有赋予员工们权力，企业才可能产生真正的灵活性。
图 6-4， 卡普兰和诺顿的平衡记分卡模型
P 109
商务智能，商务利益
因为企业商务智能系统可广泛应用于各处——内网、外网或者电子商务——从而产生的商务利益也是非常大的，企业的财务指标也由此而获得提升。概括而言，商务利益主要体现在以下四个方面：
降低成本；
增加营业收入；
利用在ERP系统中的投资；
增进内部的交流。
其实，可以列出来的商务利益还有很多，因为放权给用户后，对企业商务智能系统的利用也会更多，而且更有价值。
降低成本
通过商务智能系统，可以从很多方面来降低成本，比如说精简IT部门的人员，与供应商进行更好的谈判。
清除文件纸堆，重新安排IT 人员
如果没有用户自行设计并执行特需查询的功能，用户将不得不依赖IT 部门的程序员来给他们找出答案。但是终端用户提交的问题数量非常大，且很难预先估计，也永远不会停歇。静态的标准报告设计时考虑的是满足最大多数人的需求，但这往往会引出更多的问题（见前面讨论过的“鼓励用户以找到引导潮流的根本原因”）。人员也被大量的请求所淹没，不能及时予以回复。他们花了大量的时间来做一些价值不大的事情，而且这些事情他们本身也不乐意去做（这最终会让员工们不再提出查询请求），企业的财力也就这样浪费了。
一旦你实施了电子商务智能系统，商务用户可以通过自己设计查询，并且提交报告。这样一来，公司就能够让程序员做一些高附加值的任务，对程序员来说，他们也有兴趣且更乐意做这些工作。由于IT人员能够重新被分配到各个项目中去，为组织创造更多的价值，企业从而节省了大量的成本。
在价值链中找到金块
企业商务智能系统也可以应用基于活动的成本核算方法，来发现隐藏的成本以及错失的机遇，增加新的营业收入。这些发现，将有助于企业把资源重新分配到给企业带来最大利润的产品、客户、项目中去，从而提升企业业绩。
赫茨租赁公司 的利润分析
赫茨租赁公司 运用它的企业商务智能系统来记录和协调大约60个变量，这60个变量管理着该公司签约的车辆租赁业务。该公司IT 总监戴维·沙普兰德（David Shapland）说，数据分析增加了很多硬性的信息，使得公司能够基于事实作市场预测，并且在某些利润比较低的领域里，计算出一个比较合适的租赁期限和租赁费用，使得公司略有盈利。在实施基于网络的企业商务智能系统之前，该公司也为很多最常见的问题而头痛，比如遗留数据相互矛盾，数据质量差强人意，数据支离破碎，所有这些都阻碍了企业进行迅速而明智的商业决策。“那简直是一团乱麻，要理清头绪困难重重，”沙普兰德形容当时的情形说，“我们实际上需要一个渠道来获取信息，并且把其转换成我们内部和客户可用的形式。”
今天大约有130个员工使用他们基于网络的数据仓库。企业商务智能系统让赫茨租赁公司能够跟踪耗油量、里程、和约期限、利息成本、保养和维修费、残值、折旧等变量，以建立一个盈利预测模型，该模型反过来提示定价系统。率先实施企业商务智能的法国分公司，已经尝到了甜头：更快更好的决策，更有利可图的和约。赫茨租赁公司的目标是要把企业商务智能系统从130个用户扩展到欧洲12国家的成千上百个用户。
“过去我们总是估计，直到今天我们才清楚某桩买卖究竟赚不赚钱。”沙普兰德说道，“如果从你签下和约的那一天开始，到你卖出那辆车为止，一切都是静止的，那么你能够很简单地计算得失，但是事实上，一切都在变化。有了商务智能系统，在变化的环境里，计算买卖究竟赚不赚钱也并非难事。”
经验之谈
对赫茨租赁公司来讲，现有信息的价值（关于租赁合同的信息）是随着使用程度的增加而大幅度提升的。在诸多没有很好理解，没有被获取的信息中很有可能蕴藏着金块。
开放直接获取信息的渠道，将减少IT部门的成本（直接的效益）。
让终端用户直接获取信息，加速了决策制定过程（更好的业绩）。
租赁代表能够获取真正关于利润的信息，因此能在更有利可图的和约上做更努力的推广和促销。
推广到更大多数的用户，产生的效益也将随之增长。
大众汽车的财务部门
大众汽车法国公司的财务部门同样也经手汽车租赁的业务。通过商务智能系统，它们有一个很有意思的发现。由于这个发现，它们获得了新的营业收入，且数额巨大。这个发现是：某种型号的奥迪车用户与其他车型的用户有着迥然不同的行为。这一社会经济群体，人们通常以为他们会喜欢长期的租赁协议，并且会预先支付一大笔租赁费用。但是，大众汽车却发现，这一群体事实上想要短期的租赁协议——40％的奥迪车的租赁期是12~26个月，而其他型号车辆的租赁协议在同等租赁期的只有15％，而且在租赁后，他们往往有大宗的购买活动。通过这一深入分析，大众公司马上针对那种车型推出了一项新的计划，结合了短期租赁，扩大了预先支付金额，并且提高了租赁费用。这项计划的效果马上显现出来，公司由此额外增加了很多收入。
经验之谈
商务智能发现了以前未知的客户行为，这些发现能够帮助企业制定更有效的市场促销计划，并且带来收益上立竿见影的效果。
对传统智慧的挑战
正如我们前面所说，很多企业是依赖估计和经验来制定企业决策的。然而，企业在寻找自己的竞争优势时，更重要的是要挑战一些传统的对数据分析的看法，这些看法很多时候未必正确。造成直观推断或者经验主义的错误的原因包括：
长期以来，它们是建立在估算的基础上，而现在它们赖以估算的基础可能已经失效。
从一开始，它们有可能就是错误的。
举个例子说，通常认为，交易金额最大的客户是给企业的大客户，应该予以最好的关照。然而，这些客户却可能在事实上消耗很多企业的资源，并不是给企业带来最多利润的客户。如果一家企业没有办法衡量某个客户给企业带来的利润额，那么交易金额最大的客户被当做企业的“财神爷”也就不足为奇了。
通过企业商务智能，传统的智慧就受到了这源于硬性数据的智能的挑战。经理们清楚关于某个客户或者产品的真正成本以及利润，就可以避免资源的错位和浪费。
Arjo Wiggins Appleton
Arjo Wiggins Appleton是一家欧洲的造纸商。几年来，该公司销售部门的一个定论是“越厚的纸张，利润也越大”。因此，该公司的销售人员都竭尽全力推销着较厚的纸品。然而，通过实施企业商务智能，财务部门可以深入研究销售信息。在分析了单位产品的毛利润后，他们有了全新的发现：薄的纸品和厚的纸品对企业毛利润的贡献都不大。事实上，中等厚度的纸品才是让企业获利最多的产品。这个发现与销售部门原先的销售观念全然不同。根据现实的利润贡献情况，他们重新调整了销售理念，该公司在一年时间里，一举扭亏为盈。
英国航空公司
企业商务智能的运用有时候会给人们带来一些惊奇。英国航空公司第一次尝试电子商务智能还是在20世纪90年代早期。当时是因为销售机票时的错误率很高，它们想通过电子商务智能来找出原因。英国航空公司的智能战略经理彼得·布伦德尔说，当时公司的经理们认为发现的错误只是冰山一角。“一旦分析了所有的数据，我们发现错票只是一个小问题，”布伦德尔说道，“我们一开始的估计完全错了，实际上这是数据质量和运营过程的问题。利用电子商务智能带来的意外机会，我们重新理解了公司业务。我们做了事后审计，获得了很多有益的发现，一开始我们所认为的大问题实际上却微不足道。”这已经是10多年前的事情了。但自从那以后，布伦德尔估计，商务智能给企业带来了至少1亿美元左右的效益，包括成本的节省和新增的营业收入。
更好地与供应商和客户进行合同谈判
成功的合同谈判关键是要做大量的“家庭作业”。在与供应商和客户谈合同的时候，掌握大量的数据和事实有很大价值。比如说，当你能够分析供应商的业绩——及时送货的能力、退货比例、价格的浮动情况——在谈判时，你无疑占据了一个比较有利的位置。同样，与客户的谈判也是如此。这事实上对客户也很有利，比如说，你会发现客户的某种消费习惯特别适合公司推出的某种“套餐”。
菲亚特汽车公司是个很好的例子。这家意大利的汽车制造商有段时间成本直线上升，但是它自己却没有意识到这一点。菲亚特汽车公司在全球都有汽车零部件的供应商，但是在应用企业商务智能系统之前，它们没有办法跟踪、比较、管理汽车零部件的来源，并且把成本最小化。在1999年，系统还处于试验阶段，菲亚特公司就发现了该系统在这方面所能创造的价值。
在试验阶段，IT部门的工程师们发现了菲亚特购买的汽车配套烟灰缸的价格差别很大。借助数据仓库，IT工程师们能够轻而易举地比较各种烟灰缸的价格。出于好奇，工程师们发现在这个“烟灰缸”经济模型中，菲亚特公司的Punto车配套的烟灰缸的价格比豪华车Alfa 166 配套烟灰缸的价格还贵50%。
IT部门发现这一信息后，马上就提醒了采购部门。但一开始采购经理们还不相信，认为是信息出错。因为从单个烟灰缸来讲，价格非常便宜，每个大约只有两美元。但是Punto 车每年要下线65万辆，这样一算，烟灰缸的成本也不小。有了商务智能的发现做后盾，菲亚特公司就跟供应Punto 车配套烟灰缸的厂商进行谈判，每年大约能够节约几十万美元。
对于传统的老牌企业来讲，比如菲亚特，在业务经理们的手头就有很多非常有用的信息，只是他们多年来都没有意识到这些信息的价值。菲亚特汽车公司的经理们提交报告的能力仅仅限于一些交易数据，这种能力上的局限使得他们没有办法让现有系统发挥最大的功效。此外，生成这些报告的能力有可能还是建立在花了大价钱请了许多程序员的基础上。这些程序员离开公司的时候，也带走了这些技能。
菲亚特公司的首席信息官卡斯特里（Castelli）曾是意大利米兰大学的计算机系教授。他说，在建立数据仓库和相关的客户资源管理系统之前，菲亚特的经理们对公司业务的理解和认识非常薄弱和局限。菲亚特公司的供应商超过2 200家，它们位于巴西、摩洛哥、波兰和全世界各地；还有几百万客户和不同的生产基地。它曾经一度陷入信息过载的窘境，因此迫切需要应用商务智能系统。当卡斯特里1997年加入菲亚特公司的时候，这一个问题已经被公司认为是头等大事。
卡斯特里说：“市场预测能力对生产、投资、员工激励、市场促销、广告等一系列活动都至关重要，而这些活动对企业的影响巨大。努力理解什么是客户真正需要的，这对于企业本身的供应链有很大的意义，同时还会影响上游供应商及其产品。你需要的不仅仅是一个出色的能帮助你预测未来企业各业务领域变化的系统，还需要能够帮助你审视整个生产链的系统。你需要研究5~10个关键的业绩指标，而不是去研究20万个没有人能说得清的原始数据。”
提高企业运营效率
赋予运营系统真正的实时智能，将大大提高运营效率，降低成本，提高服务质量。
朋斯卡物流公司
企业商务智能的运用使得朋斯卡物流公司的运营效率大大提升。朋斯卡物流公司实际上是一家卡车租赁公司，也是北美最大的交通服务提供商。在20世纪90年代末期，朋斯卡物流公司就认识到需要一个系统来监控和更好地管理运输和物流业务。
因此，朋斯卡物流公司开发了内部的企业商务智能应用软件，这使得公司能够监控100多个重要的运营变量，比如停靠点的数量、停靠时间、耗油量、每加仑汽油所能支持的里程、平均速度等。
这个系统是以高通公司的移动通讯技术OmniTracs为基础的。依靠该系统的支持，安装在朋斯卡公司3 000多辆卡车的电脑可以通过卫星把数据传输到朋斯卡物流公司的主控电脑。通过基于网络的商务智能设备，750多位用户能够在内网上获取传送到数据仓库中的数据。“内网的发展和业务的发展一样快，”朋斯卡物流公司的高级系统分析员汤姆·纳瑟（Tom Nather）在俄亥俄州的比其伍德说道，“从公司总裁开始，到各个级别的经理，每个人都有权限，也就是说从上到下，我们每个人都与这个系统相连。”
朋斯卡物流公司跟踪这么多数据并不是出于好奇。该公司认为，在一个高营业额、低利润率的行业中，如果每加仑汽油所能支持的里程数能增加一两英里，企业就能节省大量的费用。在实施企业商务智能战略之前，每天卡车的里程数是由卡车司机用纸笔记录下来，而后再计算出每加仑汽油所支持的里程数。但是，司机们的记录时断时续，而且通常等经理们看到相关的数据的时候，已经是几天以后了。
现在，高通公司的系统能够自动地记录行驶的里程数，朋斯卡公司的主控电脑就能马上计算出每加仑汽油能够支持的里程数，然后再把数据传输到数据仓库。通过数据仓库，朋斯卡物流公司的员工们就可以分析提高绩效的可能性。经过分析可能会发现汽车保养或者司机的驾驶习惯需要作些调整。就像每调整一次齿轮间距，齿轮每分钟的转速都不一样，这些发现会具体而详细。
紧密地追踪货物的运载情况，朋斯卡物流公司掌握了很多信息。这些信息帮助它们总是把货物运载量维持在一个最高的水平，并且帮助客户更快地把货物从A地送到B地。企业商务智能系统使得朋斯卡物流公司能够实时跟踪卡车的货物装载量。如果一辆卡车的装载量只有一半，公司就可以发出指令让该车调整路线，再装载一些货物。企业商务智能对朋斯卡物流公司的影响力很大，公司的所有营业收入上升了很多。就如飞机上的空座对航空公司就意味着“存货”因腐烂而丧失了价值一样，一辆卡车只装了一半的货物，对物流公司来讲，也就是有一半的存货腐烂了。
经验之谈
实时跟踪和分析物流链中的相关数据，马上会发现提高效率的机会。
增加营业收入
与众不同的服务 行业里的领先企业通常会利用企业商务智能系统，通过基于网络的增值外网服务系统，提供有别于竞争对手的产品和服务，从而保证竞争优势。在消费品行业中，尤其如此。因为在消费品行业中，商家的选择在很大程度上与供应商对产品的后续服务相关。那些能够帮助客户对自己账户进行自助式管理的企业，往往有较大的机会来降低成本。
有一家在行业中领先的机构投资公司意识到，给客户提供获取信息和研究的渠道是有别于行业中其他成功的投资公司的重要服务手段。该投资公司管理着超过1500亿美元的资产，现在该公司客户能够通过网络查询相关账户情况，找到更有效的投资策略。在接下来的章节中，我们将通过案例研究，看看如何通过商务智能外网来更好地为客户服务，同时加强与供应商的联系，创造新的收入来源。
更好的市场分析，更佳的市场战略 在电子商务时代，商务智能的好坏程度对市场分析的有效性影响很大。如果能够很便捷地获取订单、账户、生产、配送、客户服务、外部数据库等信息，那么市场参与各方就能很快地找到很多细节化的问题。假如企业的商务智能系统能够提供这些问题的答案，那么企业就能针对特定的客户群体推出产品，进行市场促销。通过对信息的钻取分析，企业能够找到带来最大利润的客户，发现隐藏的市场潮流，预测市场对某种新产品的反应。通过全新的切片式智能分析，公司能够更好地对市场和客户进行分类，加深对客户行为的理解和认识，推出个性化的市场促销活动，从而在市场竞争中获胜。
比利时电信公司，就是依靠企业商务智能做大的，同时还减少了与客户的摩擦。比如，比利时电信公司发现某个客户拨往某个国家的电话量特别大，同时可以研究竞争对手提供的价格是否更低。掌握这些情况后，比利时电信就可以确定是否要为留住这个潜在的大客户而降低费用，或者做一些市场促销活动。在下面介绍客户智能的章节中，我们将详细谈论一下商务智能如何帮助企业加强与客户的关系，并且提升市场推广活动的效率。
放权给销售队伍 如果赋予用户，尤其是销售队伍远程获取信息的能力，那么这种能力将很可能被转化为盈利。销售代表可能会在拜访客户的途中，想确认一下产品的供货能力以及客户订购产品所需的配送时间。通过基于网络的企业商务智能系统，销售代表就能够把数据进行钻取分析，研究客户以往的交易纪录、购买偏好、联系方法，以及售后问题解决情况，客户与客户服务中心的联系情况等信息，对即将到来的会晤也会更胸有成竹。
几年来，销售代表的确能够接触数据库，一些比较先进的企业在销售代表的便携式电脑中还安装了自动软件。现在基于网络的自动化销售软件，能够让销售代表在他们的便携式电脑中存储信息，并且通过因特网把信息集成到公司的中央销售数据库中。通过商务智能系统，无论是与原有的销售软件相结合，或者是重新建立的一套系统，“移动式”的销售代表能够对自己的活动有更全面和智能的认识，同时通过特需查询，及时调整对某项销售计划所做的努力。通过研究销售模式，如比较实际销售成绩与销售目标，今年的销售成绩与去年同期相比，与其他销售人员横向比较，销售人员可以把精力集中在利润率比较高的客户和产品，从而提升销售成绩。
从管理角度来看，销售经理能够了解销售活动最新的数字化信息，了解哪些因素关系到销售活动的成败（如销售代表经手的交易数量、平均交易规模、资深程度、电话拜访的次数等），这样对于培训新的销售代表的行为习惯很有好处。
Innovex 公司
Innovex公司是昆泰跨国集团在伦敦的分支机构。该公司向制药厂商提供外部销售、市场促销和医疗研究等服务。1999年，该公司建立了一个数据仓库，让70多个用户能够查看销售和市场推广的相关数据。Innovex决策支持服务部的业务总监杰鲁米·布罗迪斯（Jeremy Broadis）说，该数据仓库使得公司的商业用户在没有IT部门协助的情况下，也能查看销售和市场推广的情况。
布罗迪斯认为，商务智能是制药企业在市场竞争中取得优势地位的法宝。“原先的市场推广方法就像是散弹枪——我们只知道出去拜访那些老医生，”他说，“现在通过预测模型，我们能够更准确地定位目标医生。销售人员需要知道那些人是应该去拜访的，拜访的频率应该如何。因此你需要一个集合众多销售信息的数据仓库和商务智能来满足这些要求。否则，你只是在市场中发射一些散弹枪。”
该公司下一步计划是把超过1 200名的销售代表通过网络纳入到商务智能系统中。
Allegiance Healthcare 公司
Allegiance Healthcare公司采用的企业商务智能系统被称为ASPIRE（Allegiance Sales， Pricing， integrated Reporting）系统。该系统能让Allegiance公司的销售代表更好地了解客户的购买情况。
Allegiance的销售代表的任务是把公司的药物和医疗器械销售给医院和护理中心。借助企业商务智能系统，这些销售代表能够洞悉客户节省成本的机会，并且提出标准化的建议。Allegiance公司的数据仓库经理马克·切克迪斯（Mark Ciekutis）在伊利诺斯州的McGraw 公园说道：“客户们喜欢马上获知信息，并决定如何节省成本。”由于采用了智能系统，所需的管理和技术服务人员减少，技术支持以及原先把各销售系统数据相整合的成本也低了，从而使得企业总体成本降低。
每个月，销售代表都会把Allegiance的数据仓库中的所需数据下载到自己的便携式电脑中。显示每个销售代表所属区域的销售和价格数据的数据市场也同时形成。运用ASPIRE，销售代表能够看出客户节省成本的机会，进行标准化建议，比如说联系购买或者购买Allegiance推出的“超值”产品。
在这个项目中，Allegiance公司有三方面的目标。首先一个目标就是减少专门支持销售队伍的IT 人员。在构建ASPIRE系统之前，Allegiance有5个IT小组，每个小组10个人，支持17个销售队伍以及不同类型的报告系统。现在只剩下一个4个人的IT小组，支持的销售人员超过1100人，且使用统一的报告系统。原先的IT人员已经被派往负责其他项目。
第二个目标是要实现数据的统一和及时。一开始Allegiance公司不同的销售小组有不同的数据格式。每种数据格式都是源于不同的报告系统。当Allegiance公司不同产品的销售代表想给客户提供一个综合性的建议时，他们无奈地发现各自掌握的数字是如此不一致。采用源于惟一的数据仓库的ASPIRE系统后，Allegiance公司诸多的销售代表提供统一的客户、产品、采购、定价等数据。
定价出错，通常是在与各厂商的旧合同到期，需要签订新合同时产生的。给客户的定价出现差错，损害了企业的盈利。有了ASPIRE系统，销售代表就能及时知道公司对产品价格的调整，并且在调整的同时下载相关价格的数据。同时，客户也能够在签订新和约之前了解产品价格的变化，这有利于它们制定相关的购买和支付计划。无论对客户还是Allegiance公司本身来讲，在不需要增加额外管理费用的同时，贷款就可以及时支付。客户的信用随之提高，企业成本下降。
第三个目标是要让培训销售代表的工作变得容易，而且让各销售代表能够通力合作。以前，一个销售代表被调往另一个销售小组时，他就需要学会使用新的系统。现在，由于所有的销售代表都使用同样的自动化销售工具，这种学习就不必要的。培训销售代表的人员以前也需要学会各种销售系统，以培训各类销售代表，现在他也只需要学会一种系统，就可以培训所有的销售代表。ASPIRE 通用的用户界面也让销售代表能够发现各自客户基础中所存在的机会，把可操作性较强的客户与其他销售代表分享。
ASPIRE系统实际上是Allegiance公司整体商务智能系统的一部分。该公司实施的整体智能系统叫做“地平线计划”（Horizon Project）。Allegiance公司还把原先主要的商务系统通过SAP公司的ERP系统来管理，为商务智能系统的实施建立了一个决策支持数据仓库。在实施“地平线计划”后，Allegiance公司在IT支出上每年节省了1000万美元，客户的满意度也提升了。到1999年8月，实施APIRE系统已经有两年半时间，该公司为ASPIRE系统花的成本一共只有170万美元。
经验之谈
把销售队伍的自动应用软件与商务智能相结合，让销售队伍对客户的要求能有更好的反应。
让销售队伍使用同一种系统，并且把各种来源的信息加以整合，增加销售人员之间的相互协作性。
利用好对ERP系统的投资
财务、预算、会计系统，以及生产、工程、产品规划、存货控制、配送和物流、人力资源——这些系统是企业骨架——这些领域因为采用了各自的应用软件包，而受益匪浅。这些软件包帮助企业在自动化和流水线运营的诸多方面都获得了更高的效率。几年前，这一切都还有赖于现在看来很落伍的方法——纸张和电话来实现沟通。然而，现在企业自动化运营仍处于初级阶段，企业的灵活性和应变能力还有待于提高。存储在ERP应用系统和交易系统中很大部分的信息，还没有被充分开发，也没有转化为智能。
具有讽刺意味的是，在很多情况下，企业购买这种软件包的最终目的是想更好地理解信息，或者提升信息共享的程度。一开始客户们最关注的是后端系统。一家实施ERP战略的机构应该对它的供应链有全面的认识，并且能够分析制造、销售、存货等一系列数据。直到最近，这些机构才开始关注前台系统。这些问题在前面有关信息过载的章节中提到过。比如说，一家公司购买了销售自动化软件包，一开始销售人员是把客户信息以自己喜欢的格式记录在个人电脑的电子表格中，因此也谈不上信息共享。一旦有个销售人员离开，或者他主管的领域与其他销售人员不同，那么这些信息就可能丢失或者失去利用价值。然而，这些系统不是为利用信息而设计的，而是为促进自动化运营过程而设计的，包括供应链的各环节、订单－订单确认、客户支持及采购过程。
在很多情况下，那些部署大型应用软件的公司会迷失一开始的目标。把运营系统进行最优化部署这项工作有时会显得无穷无尽。最初想获得更好信息的目的就在这过程中迷失了。而且，还有一个很现实的原因是：财务、人力资源、产品计划应用系统的实施，需要好几个月的时间，花费超过几百万美元。而且要获得更好的数据分析能力，就要把这些系统与企业商务智能相结合，往往在这种时候，企业已经没有人力和财力了。
当企业开始意识到把诸多交易数据与企业商务智能系统相结合将是一项很有成效的工作时，它们已经为此投入了大量资源，比如为防范千年虫问题投入的时间、精力和财力。
归根结底，ERP系统是以复杂著称的——一大堆应用软件，成千上万的表格，以及需要程序员长时间才能掌握的专门格式。仅仅从ERP系统中导出数据，并把它转化成其他格式，就需要采用好多种由不同厂商提供的专门工具。但是，现在我们也看到一种趋势，即自动化应用系统向智能、或者说是智能ERP转化的趋势。
一项研究发现，现在企业已经开始把目光放在数据仓库上。这种数据仓库集成ERP等运营系统的数据，以及电子商务应用软件上的数据，从而对企业有更为全面的认识。随着越来越多的企业加入到“水泥＋鼠标”的模式中，专门从事市场调查的在2000年做了一项调查，其中有46％人认为把这两种数据源加以集成是非常重要的。
解放运营数据
企业商务智能解放了蕴藏在企业各种应用系统中的数据，并且使其为组织内所有人员所用。一家部署了昂贵而且复杂的ERP系统的公司，往往希望投资回报最大化。开发ERP应用软件里的智能，不仅仅能提升企业的自动化运营过程，而且对整个组织都将产生影响。
全面开发ERP应用系统的智能过程包括三个阶段：
有限获取运营数据 这个阶段就是选择有限的用户能够直接获取ERP应用系统中的数据。在ERP系统刚刚部署和运行的时候，因为紧急需要，用户可能会得到一些短期的准许从数据库中直接获取和分析数据。这种解决方案的优点是用户能够迅速获取数据，并且不需要建立数据传递的中介。但是也存在很大问题，因为对客户来讲，ERP系统最重要的是安全和稳定运行。IT人员不会允许很多终端用户同时对系统直接进行比较长时间的特需查询，因为这会对系统的安全性和稳定性带来很大的风险。此外，ERP系统是为交易而不是决策而设计的，因此，对商业用户来说，这绝不是一个很容易使用的系统。然而，在下文要讲到的BOC燃气公司的案例中，我们可以看到很多企业的确因为此种方法而受益。在很多情况下，这种方法是迅速而有效的解决方案。
定期报告 在非运转高峰期，可直接从ERP系统中产生报告。这个解决方案避免了前一种方案中的影响运行稳定性的问题。根据事先定义的和事先安排的时间向用户群提供报告，这种解决方案的局限性在于其刻板性，商业用户不能在想问的时候问问题。然而，对于一大群只想要现成的标准报告，不想自行分析数据的用户来讲，这种解决方案仍是有效的。
设计和部署数据仓库 这种解决方案是把数据从ERP系统中导出，并导入数据仓库中，已备分析和报告之用。这是在ERP系统之上构建企业商务智能系统的比较好的方法。企业构建的数据仓库要方便非技术人员获取信息。定期从ERP系统中导出数据并转化之，同时对数据进行管理，这也让用户对可用数据进行更好的管理。最终，这将有利于建立一个综合了来自不同信息环境、同一ERP系统的不同模型，或者与CRM（另一种不同的应用系统）相结合的ERP系统的各种信息的数据仓库。
BOC燃气公司
BOC 燃气公司是一家总部在英国的跨国工业燃气供应商。从德国软件巨头SAP公司购买了ERP应用软件，并花了两年半的时间应用于核心业务的处理后该公司决定马上构建一个完整的数据仓库。BOC燃气公司是BOC集团下属的机构。BOC集团的员工人数超过35 000人，年营业收入超过55亿美元。但是集团却不想再花费大量的资源就像部署SAP系统时一样来构建这个大型的数据仓库。
于是，BOC燃气公司找到一个替代方法，它建立了一个能够直接从SAP应用程序中导入数据的相对灵活的企业商务智能系统。这种用户界面友好的企业商务智能工具使得用户不用直接操作复杂的SAP应用系统，公司也不需要雇佣一个懂得深奥复杂的SAP专用ABAP语言的程序员来为管理者提供报告，管理者完全可以通过自助式服务获得所需要信息。
BOC燃气公司一开始着重利用SAP系统中的销售数据。该公司在欧洲大约有350名销售和市场人员使用企业商务智能工具。以前通过手提电脑，这些销售和市场人员也可以获取与工作相关的产品和客户的信息，现在他们则能够把这些信息进行钻取式分析。这极大地加速了业务运作。以前他们需要等待几个星期才能收到书面的月度报告，现在他们在几天时间里，就能获取很容易调用信息的电子文档。
在销售数据后，BOC的目光放在了存货管理方面，希望通过企业商务智能建立一个物资管理系统。SAP系统每个晚上会出具一份存货报告，并且在企业内网上公开。此外，它们还建立了一个“例外报告”系统——也就是在紧密监视业务处理过程，一旦出现特殊情况就提醒相关各方。比如说，一项业务需要不同部门配合完成，公司就可以看出该项业务是否进入了又一个部门的业务流程及其完成情况，以此看出企业内部的合作能力。
经验之谈
与传统观念不同，直接在ERP系统上实施基础的商务智能系统，能够给企业带来巨大的效益，当然这其中数据仓库是必不可少的。
诺华谷物保护公司
诺华制药是全球最大的生命科学公司之一，是由两家大制药商——CibaGergy 和 Sandoz 合并而成的。诺华谷物保护公司是诺华制药旗下一家农业公司。诺华谷物保护公司的产品包括农业化学制剂，并在全球范围内都进行生产和销售。该公司专注于农业领域，并集中精力研究和开发那些能够控制杂草和作物病虫害的产品。
对农业化学制剂生产的一个主要挑战是这些产品的规划都是五年前定下来的。这也意味着大量外部信息的集成和分析，比如长期的市场和销售预测。此外，还有一些季节性的因素需要控制。大部分的销售额是在12月到次年4月这段时间实现的。然而，整年度的生产需要维持在一个比较均衡的水平。因此，长期产品规划是基于对市场的预测，而短期的规划则是根据下属成员企业的实际销售情况而确定的。同样，生产和配送过程的管理也很复杂，因为这牵涉很多供应商提供的大量原料。正是因为这些限制，如何对有关数据进行管理将在很大程度上决定了诺华谷物保护公司的成败与否。
该公司已经把SAP的R/3软件作为标准应用于其财务和供应链中，并采用了不同的模块，包括物资管理（Materials Management，MM）、产品规划（Production Planning，PP）和仓库管理（Warehouse Management，WM）。该公司决定构建一个数据仓库，使用同一的商务智能环境以便从SAP系统的所有数据源中获取数据，并且能够涵盖农业化学制剂公司所有的业务流程，包括采购、产品规划、销售和配送、物资管理、财务等。
要实现上述目的，首先一个要求就是要让公司上下所有的人，无论其职位以及技术水平，都能够使用商务智能。并且，这个解决方案能够实现跨模块（比如跨越SAP的不同模块进行）报告功能。前面在介绍信息价值的模型时说，当来自不同部门的用户都可以获取同一信息，数据价值就大大提升，因为用户能够结合这一信息与各自领域的相关信息进行交叉分析。在诺华谷物保护公司，商务智能的实施也把用户与后台复杂的SAP R/3系统相隔离。商务智能工具为用户打开了通往公司所有数据，包括SAP和非SAP数据的大门。另一个要求就是要能实现报告的多样性，包括从单一的特殊查询报告到相对复杂的EIS（决策性系统）的报告。
因为诺华谷物保护公司是在部署SAP系统的同时部署企业商务智能系统（而不是在SAP系统之后部署），因此它在较短的时间内就完成了这项工作。一旦系统构建完成，公司上下所有人都可以获取SAP各模块中的数据，很快得到相关答案。以前需要几个星期完成的报告，现在借助于商务智能系统的力量，几天就可以完成了。
经验之谈
通过数据仓库来构建单一的商务智能环境，让用户能够同时调用跨业务领域的信息，这样能令用户对整体业务运作有更好的理解。
如果需要部署的系统比较复杂，应该考虑在部署ERP系统的时候同时考虑部署商务智能系统。
增进内部的交流
企业内部共同的语言是通往成功之路的合力 在公司各个业务领域实施企业商务智能系统，需要统一各个部门对基本商务术语的理解。比如说，不同的部门对“客户”这个字眼可能有不同的定义。讨论并且定义常用的词汇，取得的效果不仅仅是各个部门对业务术语有统一认识，而且有助于在业务运作中增强协作。
首先要确定一些通用的术语。一个性能良好的商务智能系统允许对跨部门共享的商业术语进行定义和存储。一个简单的词汇，比如“销售收入”可能也很难精确定义。因为这同时牵涉到定价信息、折扣率、可能的回扣以及所销售产品的质量。比如说，市场营销部门的人员，对销售收入有同样的定义。然而，在会计部门，这个词语就有不同的定义，可能专门指相对于预定收入的已确认收入。在这种情况下，确定销售的时间对于定义销售收入的标准就很重要。由此可见，需要让各个部门统一对一系列常用术语的理解。再举个例子说，“客户”这个词是公司各个部门都会经常用到的一个字眼。因此，所有的部门都应该对此有统一的理解。
当然，统一对一些商务术语的认识，这只是企业发展其灵活性和提升应变能力的第一步。这第一步，将大大增强各个部门的用户间相互交流，建立一个共同的目标。第二步工作就是要实现数据的一致性。源于不同数据库的数据如果质量和一致性高，将确保企业决策是建立在准确信息的基础上的。
瓦特·尼尔森（Water Nelson），是Ventro公司核心工程部的副总裁。Ventro公司是一家位于美国加州山景市的B2B网上交易机构。在他还是一家名叫“公平”的信用评级和财务顾问公司IT经理的时候，尼尔森就是数据质量主义的忠诚信奉者。“如果缺乏一套高质量的数据集（data set），数据分析就无从谈起。”尼尔森说，“在公平公司，我们收到的数据质量差别很大。时间一长，就会产生很多垃圾数据，后来我们就投入了很多钱建立了专门过滤垃圾信息的工具。现在在Ventro公司，我们也花了大量的精力来整理数据，使其可以为终端用户所用。这些信息一旦经过净化，就可以为我们所用，成为特别珍贵的资源。”
提升员工的可信赖度和效率 很多公司存在这样一个问题：一个部门的信息需要很长时间才能传递到另一个部门。比如说，财务部门里一个年轻的小伙子，提供报告的速度往往不能满足那些业务经理的需要，因此被认为是疏怠职责。企业商务智能能够迅速缩短查询和报告的时间，因此企业内部对信息的需求能够更快地得到满足，由此也加强了部门之间的联系，以及提升了员工的可信赖程度和工作效率。
激发好奇心 一些公司通过企业商务智能系统中的特殊查询以及跨部门查询功能，有很多有意思的发现。从另一个角度讲，在价值链的各个阶段中运用企业商务智能，将会有很大的收获。这些发现通常是某个员工因为好奇，在超越“法定”职责范围进行一些查询的结果。这又一次证明了如果放权给员工，让他们满足好奇心，也能够产生正面的积极效应。借助于企业商务智能工具，用户的智慧和创造性能够得到充分发挥和提升。
实施企业商务智能系统的最佳战略
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务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。
企业商务智能应该是业务战略的一部分
由于企业商务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。企业商务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，企业商务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。
在实施企业商务智能系统时，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，企业商务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务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。
业务经理应该推动企业商务智能发展
业务经理们的努力将决定企业商务智能的成功与否。一项深入的分析显示，那些实施企业商务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。
戈帕尔·卡普尔（Gopal Kapur）是加州圣找蒙市的一家项目管理咨询集团的项目管理中心的总裁，他认为业务主办方的有效工作将是任何一个IT项目，包括企业商务智能系统的成功的重要因素。根据卡普尔的列出的清单，为了成功实施项目，项目经理、团队和业务主办方应该：
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务智能工具，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务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。这就是为什么商务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。
在实施中实现投资回报的最大化
要让其发挥最大的效用，推行企业商务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。
Allegiance Healthcare 公司在规划和实施其ASPIRE系统时就异常认真。对于ASPIRE的任何一个组成部分——销售分析、定价处理和客户建议——都有10~12个用户代表参与各个部分从头至尾的实施过程。这些参与其中的用户代表需要收集用户意见，并且做一些测试，把握项目实施节奏。在建设阶段，用户需要提供一些传统的或者最新式的报告样本，以便程序开发人员了解用户的需求。比如说，Allegiance Healthcare 公司的用户通过向系统开发团队提供了客户建议书中要素，成功地帮助开发人员完成了ASPIRE系统中向客户建议书样本的开发。
ASPIRE系统三个部分的实施离不开用户的接纳。从CD-ROM中得到软件后，用户群组中就举行了电话会议。在引导过程（pilot phase）中，IT开发团队有一个很好的机会来更好地理解通信网络和数据库服务器的功能。
要取得一个规模等同于ASPIRE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 最成功的企业商务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，成功实施企业商务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。
比利时电信曾经花了很大力气让用户远离复杂的数据仓库，只接触容易使用的企业商务智能工具。“如果高层领导必须跟那些复杂的工具打交道，他们宁愿不去用它。”IT业务分析部总监科恩·弗穆伦说道，“他们需要最容易获取的信息。”
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，但是企业商务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。因为企业商务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。
一家汽车制造商实施了企业商务智能系统，并且根据各部门对系统的利用程度而分配项目资金。该公司总裁规定，项目经理们来参加管理层会议的时候，必须带一份从商务智能系统中获取的项目小结报告，否则就没有机会得到项目资金，继续实施项目。这就让各位项目经理不得不查找和提供最新数据。在不到一个月的时间里，这些项目经理就已经变成了企业商务智能系统的经常用户。
实施“联邦式企业智能系统”
一个企业初尝企业商务智能系统的甜头后，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，建立小的商务智能环境。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，企业商务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。在“信息价值”的章节里，我们讲到，当另一个领域的用户也能够进入同一商务智能系统，就会发现一些被忽略的事实，信息的价值也由此大幅度提升。
一家实施联邦式战略的公司，应该让各个小的商务智能环境在“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务智能解决方案。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。一套统一的商务智能解决方案，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。
菲亚特汽车公司的商务智能系统，是一个基于网络的系统，用户超过600人并还保持增长。该系统采取的是典型的联邦式战略。中心数据仓库是连接各个小型数据仓库的中枢。这些小型数据仓库涵盖了各个业务领域，比如财务、工程、生产、采购、人力资源、销售、市场推广等。菲亚特公司的首席信息官卡斯特里说，“投入已经产生效益”。他表示，菲亚特公司大约投入了1000万美元来建立数据仓库，但是该公司已经从数据仓库上获得了4500万美元的收益。卡斯特里说，通过大量的比较，现在Punto车烟灰缸的采购价格已经低了很多。
总而言之，联邦式的商务智能战略的相对可行性主要基于以下几点：
每一个小的数据环境成功的概率加大。
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。
各个部门感到有更大的自主权。
能够应对未来不可避免的企业间购并。
道格拉斯·汉科尼（Douglas Hackney）在其2000年1月份《数据管理评论》（Data Management Review）的专栏里写到：“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”。
6．5 小结
信息技术在企业的广泛应用产生了大量数据。这些数据中也包含了对各级别的企业决策者极具价值的信息。但是问题是，除了IT部门和高层管理人员能够通过一些复杂的系统获取一些信息外，对大多数人来说，通往信息的大门紧闭着。尽管大多数IT部门能够应商务用户的要求，进行查询并提交相应报告，但毫无疑问，如果用户能够自助式获取信息，将会产生更大的效益。通过直接、便捷的方式获取信息，用户能够找到工作中所产生的问题的答案。借助于精确的最新信息，用户能够在工作中采取更有效的行动，从而帮助企业达到自己的目标。
要想利用数据的价值，实施企业商务智能战略是至关重要的。该战略一旦构建完毕，企业各层次的商业用户能够清楚认识到促使业务发展的力量究竟是什么。由此，他们可以降低成本，增加营业收入，提高客户满意度，加强部门间对话。不仅这些可以衡量的收益显现，还会产生另一些无形收益——比如企业内部交流增强，赋予一定权力后的用户对工作满意度提高，知识资本的共享程度提高——这些都将大大提升企业的竞争力。
第7章 客 户 智 能
数据可以给我们绘出完美的画面。
——米切尔·麦哲格（Michel Metzger）
必翱软件技术公司 董事
一对一促销、个性化定制、客户定位、潜在的终生价值（lifetime value）、客户关系管理（CRM）、一揽子市场分析、交叉销售、市场定位……这些字眼和它们的缩略语看上去如此神奇，它们时刻萦绕在你的周围，因为现在你的公司正在努力做到一切“以客户为中心”。有人或许会问，客户究竟是什么——但是你知道，客户就是永远正确的那个人——也是最聒噪的人。在本章，我们将讨论客户智能的定义，并且对如何通过利用数据来更好地理解和服务客户提出一些中肯建议。
我敢打赌，大多数公司并对自己的客户并不够了解。即使是那些孜孜不倦加强客户关系以创造更多价值的企业，它们仍然未能把收集来的客户信息运用得驾轻就熟。它们还在努力挣扎着认识谁是客户，客户需要什么，何时需要，如何需要，为什么需要——而这些却是每个公司都应该知道答案的基本问题。
大多数公司正努力朝以客户为中心的模式努力。它们的工作重点从交易、处理、产品、渠道，转移到了直接而长期的利润源——客户。这个变化是因为市场竞争加剧，市场开放，竞争趋于全球化，以及市场份额饱满等因素导致的。因特网的出现和发展更加速了这种变化。因特网给了人们更多的在线选择，提高了客户的期望度。随着产品差别缩小，竞争更体现在鼠标的点击之间，客户更换供应商的成本已经低到可以忽略不计。
很多公司发现想要在一些细节上显示自己的与众不同也越来越难。在上个世纪80年代，产品质量、业务运营、物流、业务处理等方面最能体现企业的优劣。现在，很多产品的质量已经得到大幅度提高，差别缩小。从供应到配送的业务流程已经实现了流水线运作，20世纪80年代和90年代流行的企业再造工程已经让很多公司受益匪浅。在这个全新的、无情的市场环境中，如何通过新的方式找到新客户，让现有的客户价值实现最大化，并且留住给企业带来最多利润的那部分客户，已经成为左右企业发展的关键问题。大量的研究显示，留住老客户要比争取一个新客户容易得多，同时，向老客户销售的成本只是向新客户销售成本的六分之一。
要比竞争对手更了解客户——不仅要知道谁是你的客户，知道他们购买了些什么，还要知道在某个特定时刻，他们会需要些什么。
开发智能，以与客户建立最良好的互动关系——掌握客户信息，个性化定制，深入的洞悉，但不要插手客户内部事务——这样才能增加客户的满意度。
在客户关系中，增加客户选择其他供应商的成本。
要达到以上几条，你必须收集和分析公司内部关于客户的所有信息。这将会让你对客户的盈利能力、客户的期望和喜好有更好的理解。掌握了这些智能，你就能判断客户终生价值到底有多大。要了解客户的价值，你不仅要回顾历史，更要向前看，估计客户未来潜在的价值。
一旦你了解了客户的终生价值，你就能规划并采取相应步骤以实现这些价值。在收集和分析信息的基础上，根据自己对客户的了解，采取行动的过程，我们称之为“客户智能”。客户智能将让你对客户提供最好的服务，并建立最好的互动关系。
Meta集团分析机构在2000年3月份的一项研究显示，大量数据表明大多数公司在解决各类客户关系问题上还有很长的一段路要走（见图7-1）。Meta 集团调查了800个业务总监和IT总监，其中83%的人对一些诸如“你的公司知道谁是自己的客户吗”等基本的问题给予了否定的回答。调查同时发现大约67%的人认为他们的公司没有有效地使用客户数据以更好的了解客户。但是调查也同时发现，公司正在努力了解自己的客户——56%的受调查者认为加强与客户关系已经被列为本企业最重要的三件大事之一。
360º全面了解客户能力 比如你把随时获得的信息，归结到关于客户的总体信息中。
分类能力 比如，你能够把客户群体进行划分，从而采取一对一的市场营销战略。
图7-1 p137
了解客户
首先我们要引入两个概念，并讲讲把这两个概念在实践中所要迎接的挑战，然而我们一起来讨论客户关系管理的几点要素，以及客户智能是如何把CRM进一步智能化的问题。最后，我们要讨论客户价值管理这个概念。
360º 的客户关系
了解客户基础意味着你不仅仅要了解客户在人口统计学上的分布情况，它还要求你了解客户购买历史，了解客户与你公司之间所有的交互。这种交互可能发生于各种销售渠道（直接销售、网上购买、从零售商处购买等），通过各种“接触”点（客户支持中心、市场营销活动、销售代表的联系等）。通过跟踪、观察和分析所有这些交互，你能够随时对客户的需求和想法有更好的了解。
通常，各部门比较了解本部门与客户的交流情况，但是并不知道客户与其他部门的联系情况。一个销售人员知道他为了潜在的购买合同给那个客户打了多少个电话，一个市场营销经理也知道他给某个客户提供购买建议打了多少个电话。通常，这些信息不会在不同功能领域实现共享，必然的结果就是员工们只知道一部分的信息。为了与客户沟通时更有说服力，更有效率，每一个与客户联系的公司员工，需要清晰而全面地来认识客户。
对客户的全面了解，我们称之为“360º认识”（360º view）客户。通过商务智能系统来360º认识客户，可以采取几种形式，包括用屏幕表示企业商务指标的控制盘，让用户通过门户网站获取一系列的商务报告，建立一个能够让用户对客户信息进行特别查询的信息环境。要做到这几点，关键是要把与各“接触点”收集的客户信息所部集中到一个信息环境中。除此之外，以下几点也非常重要：
掌握全部情况后再与客户进行交流，这样才能对客户提供尽可能好的服务。
衡量该客户实际给企业带来的利润率。
在推行销售计划的时候要考虑让每个客户为企业带来最大的收益。
意大利电信公司
意大利电信公司是意大利最大的电信服务提供商。该公司提升对客户的关注度和市场营销的有效性是通过跟踪2500万个客户信息，并且把这些信息集成到一个客户中心数据仓库中。意大利电信公司还让9000个客户服务中的员工能够获取这个数据仓库中的数据，让他们对客户的行为有更深入的理解，有助于他们与客户的交流。马瑞哲·萨维（Maurizio Salvi），这位客户关注和发展部门的IT经理在罗马表示，“客户现在是我们最大的关注点”。他还表示：“我们现在能够知道某个客户是否能够选用其他提供商的服务和产品，对手们是否针对这些客户推出新的服务项目。通过流量分析，我们还知道客户在干什么，然后根据客户的流量模型，推出个性化的服务和销售产品。”
为什么大多数公司没有360ºº认识
大多数公司对它们的客户并没有360º认识。原因就是它们还没有把分散于各个部门的客户信息集成，这也是我们在前面提到的数据存储上存在的主要问题之一。在多部门运作、多元化经营、分权、购并成为潮流的时代，一个组织的“左手”必须知道“右手”在干什么，反过来也是如此。
在解决信息不一致这个问题时，其中一个挑战是信用卡部可能有自己的客户服务软件，和客户编号体系，与此同时信贷部门的系统全然不同。比如说，在信用卡部，一个记录显示住在De Anza路的本·琼斯（Ben Jones），其客户编号为127。但是到了信贷部门，有纪录显示，住在Deanza 弄的本·琼斯，其客户编号为235。于是，该公司就很难意识到，这个127号客户本·琼斯与235号客户是同一个人。像这样不同的系统，不一致的客户编号方法，这是该公司很难对客户有360º认识的主要障碍。
因此，母公司必须要协调这些共同的数据，这样才能在保证部门自主权的同时，让各个部门的工作产生更大的效应。要达到这一点，公司必须做到至少其中一条：
各个业务部门采用的信息技术的基础必须一致，包括统一的系统，统一的客户编号和识辨系统。
要求各个业务部门必须定期把它们的客户信息导入到统一的、企业级数据仓库中。在该数据仓库中，对所有的信息加以提炼和集成。
客户带给你的利润——两个客户的比较
你的信用卡部如何来处理一项对15美元费用的争议？从商业角度来讲，答案取决于提出争议的客户的商业价值。请看下表的客户A和客户B。你粗粗一看，认为客户A显然是那种最佳客户，但仔细研究后，你的想法会逐步转变。当然，B也不是一个太好的客户。现在，我们只是来看表格的第三行，这一行表示的是他们各自的信用卡业务情况。从业务角度看，客户A和客户B 对公司来说，是完全一样的。你对这个判断可能有意见，甚至当客户A把账户转到其他公司去时，你还会感到隐隐的遗憾。
表 客户A和客户B的情况
客户A
客户B
在信用卡上有10万美元
只有一个最普通的经常账户
有35万美元的贷款，还没有偿还
没有贷款
及时支付信用卡账单，收支平衡，还没有在信用卡上产生额外费用和利息
及时支付信用卡账单，收支平衡，还没有在信用卡上产生额外费用和利息
在经纪账户上有15万美元用于投资，而且交易频繁
经纪商是另一家公司
从来不给客户服务中心打电话请求帮助
经常打电话给客户服务中心，以查看账户是否超支
人们一度认为，布雷托规则（Pareto's Law）也同样适用于企业利润情况——80％的企业利润是由20％的客户产生的。当一个组织开始关注客户给自己带来的利润情况时，很多人意识到布雷托规则应该改为：80％的客户带来120％的利润。而另外20％的客户非但没有带来利润，而且是在浪费你的钱。如果没有这部分客户，公司的盈利会更好一些，或者至少可以进一步加强与更有利可图的客户的关系。
但问题是，大多数公司并不能看到客户A 和客户B 对于企业盈利的不同意义。大多数公司了解客户信息是“管中窥豹”，如信用卡部门只知道该客户与本部门的业务往来。如果对客户有了360º认识，无论是个人还是电脑，只要有与该客户有关的“接触点”——包括订单处理、电子邮件管理系统、客户服务中心、技术支持系统，因特网、售货亭或者是公司员工都可以知道该客户与本公司的所有来往。
另一个常见的问题是，很多企业使用滞后信息，如历史销售数据，或者是从客户服务中心获取的历史成本，以此来判断一个客户的价值。这种方法只能判断一个客户以前给企业创造利润的程度，并不能充分表明他未来会给企业带来的潜在利润。未来的利润是最应该考察的数据，当然难度并不小，因为我们只能估计某个客户未来可能给企业带来的利润。结合不同来源的信息，不仅仅是历史交易记录，还包括目前的联系和活动，未来的利润还是可以预测的，企业也可以在此基础上采取相应措施。
超越360º认识，创造360º关系
对客户有360º认识是非常重要的，但是在很多情况下，这样还远远不够。一个公司可能不仅仅满足于全面了解客户关系，它们希望能够根据这些信息而行动，并且无论哪个部门或者接触点在与同一客户联系时，都有一致的态度。
因此，一个企业不仅仅需要对客户有360º认识，还需要与客户建立360º的关系。一旦你们公司对客户有了360º认识的，就可以知道实际上叫本·琼斯的客户只有一个，尽管在信用卡部和信贷部，在这个名字对应了两条略有不同的地址。能够不同的部门辨认本·琼斯对企业来讲还不能满足，企业需要对他采取一致的行动，不管他是与公司哪个部门发生联系。比如说，你觉得Ben 是家庭资产贷款的目标客户，然后你会：（1）写信告诉他；（2）当他下次拜访公司某个部门时与他讨论可行性；（3）当他拜访公司网站时显示这一信息；（4）下次他致电客户服务中心时，与他进行讨论。
反过来，客户也希望来往的公司能够对他有全面的了解，无论选择的是哪一种交流渠道。如果一个客户从网上商店定购了一件套头毛衣，但是送来的货物却有瑕疵。在这种情况下，她多半会打800电话给客户服务中心，并与客户支持代表进行交流。这时，这个客户代表应该了解关于这桩交易的详细信息。如果跟客户代表艰难地在电话里谈了20分钟，而且客户还要向该代表提供她已经在网上注册过的信息，那么这个客户是再也不可能成为回头客了。
建立360º客户关系意义非凡，但是很少有企业能够跨部门地辨认出同一个客户，而且在无论哪个部门跟客户联系时，都有保持一致的态度。这也是开发客户智能的第一步。
完美的客户分类
客户智能的第二个重要概念是客户分类。传统意义上，公司开始拉近与客户的距离，是因为它们发现客户与客户是不同的，对于公司的产品和服务，不同的客户有不同的需求和期望。
在工业时代的初期，当生产和分配都是按照规定进行的，因此也不存在这个客户分类的问题。亨利·福特（Henry Ford）在推出T车型的时候说了一句名言，“你想要的任何颜色只要它是黑色的”。这样的傲慢在现今社会是不可行的，否则则会遭受市场的报复。客户是不一样的，对产品和服务他们的要求是不一样的。如果他们对你的公司感到不满意，就会马上投入你的竞争对手的怀抱。有些人买奔驰车只是为了显示其身份和地位，有些人则是因为它的耐用性，而还有一些人可能是想转手倒卖赚一笔。了解客户购买心理，能够帮助你制定更有针对性的市场营销和业务战略。
由于客户是不一样的，很久以来也有很多公司努力把客户进行分类，把具有相同特征或者兴趣一致的客户归到一组。客户分析的目标，当然不仅仅是根据客户的共性进行分类，而是要能够对他们特殊对待，以满足他们的需求和兴趣。希望一个老年人来购买滑板车，或者向一个十几岁的孩子推销奔驰车，毫无疑问都是时间和精力的浪费。
有时候，你或许会认为这样来划分客户类别以及他们各自的需求并不是件难事，甚至他们的差别和要求在你看来是如此显而易见。但是，情况并非永远如此，客户分类有时候也会让你大吃一惊。以美孚石油的例子来说，该公司一开始认为购买高品质汽油的客户应该相对有钱，他们的汽车通常要昂贵些，比如凌志、奔驰、宝马等。因为想当然的，公司认为这些身份显赫的客户，并且会给他们的汽车加辛烷含量最高的汽油，以延长汽车的使用寿命。根据这种想法，美孚在对优质价高的产品做广告和市场推广时，目标定位在那些看电视高尔夫球赛或者PBS，在Nordstrom百货公司购物的人。
但盖伊·阿布拉莫让美孚公司吃了一惊。美孚石油公司有一个“数据研究中心”。这个研究中心是1997年，在北亚利桑那大学和毕马威咨询公司的合作下建立的。阿布拉莫曾经在毕马威咨询公司的市场智能部做过执行总监。后来他加入了英迈集团（一个年销售额达到290亿美元的电脑销售商），担任首席信息官。美孚公司的这个研究中心，把来自美孚各个零售店的数据进行挖掘分析。研究人员收集了由第三方提供的一年来客户信用卡的POS数据，并把这些数据提升为根据人口统计学分类的信息。结果却发现，美孚公司一开始认为高品质汽油的购买者应该是那些有钱人的想法完全错了。
阿布拉莫和其他该中心的工作人员以及毕马威咨询公司的人员，1997年夏天在美孚公司的一个会议上宣布了他们研究结果。在弗吉尼亚州的费尔法克斯市，也就是美孚公司总部所在地，阿布拉莫说：“数据显示结果与我们一开始想的完全相反。根据一开始的想法，应该是那些开凌志和卡迪拉克的人，但是我们却发现买含铅量最低的高价汽油的恰恰是那些开老爷车的人，他们大多数是蓝领，比如别克’69型的车主。这是我们一开始不知道的。认识到新的结果以后，原先对要投入几百万美元进行广告大战的担心也不必要了。”
进一步的研究还纠正了美孚的另一个观点——购买高价优质汽油的用户对美孚的品牌忠诚度比较高。但事实上，他们并不像美孚想的那样忠诚。那些买中档美孚汽油的用户对美孚的品牌忠诚度更高。以前深藏在数据仓库中的数据，现在转化成智能并加以利用，美孚公司的广告和推广活动的市场定位更加准确，客户忠诚度提升，企业营业收入也同时增加。
人口统计学分类的不足
大多数公司在对客户进行分类时，是按照人口统计学原理进行分类的，比如根据年龄、收入、地理位置、性别、婚姻状况等来划分客户群，并推出相应的市场推广计划。按照人口统计学原理对客户进行分类的缺点在于，分类过于粗糙和笼统。比如你有800万客户，（大多数电话公司、开展个人业务的银行，或者B2C电子商务公司的客户数量都不少于这个数量），你把客户简单地分成8组，这样每一组仍然有100万客户。你把客户进行分类的原因就是认识到客户与客户之间是不同的，但是如果你采取这种方法来划分客户，实在是太过于粗糙了。
如果不对客户群进行比较精细的分类，你可能会丧失很多重要的市场机会。因为根据粗略划分，同一组的客户在一些主要方面可能还存在很大差别——比如说，这100万人中有开迷你卡车的，有养了孩子的，也有人喜欢足球——但这些细节都被忽略了。很显然，很多客户在很多事情上的兴趣不一致。把这些人区分开来，并且进行更细致的分类，这是公司进行客户分类的新目标。
事实上，客户分类粗略，是造成很多公司在进行直接销售时客户反馈率非常低的主要原因。以直接邮购为例，客户的反馈率大概只有2％。在发出的100封促销邮件中，平均的回复情况只有2封。一个直接销售商说：“你可以拒绝我。我的脸皮很厚。我的提议98%都遭到拒绝，并且扔到垃圾推。”显然，这其中有很大机会来减少浪费，提高效率。通过把客户进行更细致地分类，可以进行目标更准确的市场推广活动，这将大大提升客户的反馈率。
英国航空公司就是一个很好的例子。借助于客户智能系统，在分析了诸多变量的基础上，该公司向客户提供更好的服务，减少了费用，企业营业收入大大增加。英国航空公司分析了线路、市场份额等数据，结合旅行社和电脑网络订票数据，调整了线路和时间安排。英国航空公司智能战略经理，比尔·布伦德尔说，把市场份额数据与英国国航空公司内部的信息结合起来分析，公司对于自己的市场竞争对手，对于某一条线路的乘客从何处来，到何处去，都了然于胸。了解了不断变化的市场作用力，该公司就能够对各个地区发动卓有成效的市场营销活动。
布伦德尔说：“你希望通过对市场进行分类，以避免市场推出一大堆计划却无人理睬的窘境。向恰当的群体提供恰当的建议非常重要。借助客户智能，我们可以了解舱位预订和客户信息，这样我们可以向恰当的客户提供恰当的建议”。
“比如说，学生时间比较多，但经济能力相对有限。但学生可能具有很大的终生价值，如果你能够在恰当的时候给他提供恰当的建议，获得这部分客户的业务，你会取得极大的成功。”布伦德尔补充说道，“你向学生提供的建议与那些有钱没时间的商人有很大不同。向商人提供建议，就是航线时间安排紧凑，能够发挥最大时间效率，同时提供高质量服务。商人并不是很在乎你替他省下了100美元。”
未来的一对一
在《未来一对一》（The One to One Future）这本畅销书中，作者唐·帕普斯（Don Peppers）和玛莎·罗杰斯（Martha Rogers）介绍了一对一市场营销概念，当然这也是很大胆和激进的论点。作者在书中说，商家们应该告别那种100万人为一组的粗略分类方式，而应该进行更细致的客户分类，最终的目标是达到一对一——对每个客户都进行个性化服务。他们认为，企业应该从一对100万的市场营销体系转变为一对一的市场营销体系。
对于未来一对一战略，他们主要建议就是把客户作为个体来对待，根据对客户的整体认识，在各个接触点对客户采取一致的行为，更多地考虑个体客户所带来的利润，而不是市场份额。这本书革新了很多传统观念，比如传统的市场营销是以产品中心，企业努力做到同类产品的市场领先。尽管这些传统概念依然适用，但帕普斯和罗杰斯提醒商家们，应该两方面来考虑问题——经典的产品中心论和最新的客户中心论。
事实上，这种一对一战略已经在电子商务网站的个性化服务中产生了影响。促进了基于客户数据分析的结果并以量体裁衣的方式提供个性化内容的服务引擎的广泛应用。尽管如此，现在只有电子商务数据作为了个性化服务的基础，更多的从各个客户接触点，如客户服务中心、客户支持中心，甚至零售店等收集来的数据却没有作为此用。
实现对客户360º认识，细致分类，一对一市场营销，这样一个公司就为建立、发展和加强客户关系做好了准备。
CRM的三个要点
CRM的核心内容是要在三方面把客户关系的终生价值最大化。
获取 智能地吸引新的客户。智能地实施CRM，能够让企业：
通过客户分类技巧，准确进行市场目标定位。
对于恰当的客户群体，提供个性化的产品或服务，来发动市场营销活动。
通过销售努力，跟踪lead。
员工随时能够考察工作的成效。
建立 客户价值是需要时间才能建立的。一旦获取了一个新的客户，公司必须通过种种努力，使得随着时间的推移，该客户的价值也能随之增加。也就是说如果你对客户有足够的理解，他们对公司的业务总是有着较大的兴趣，无论是通过交叉销售或者是向上行销的方式。
维护 向客户提供最好的服务。良好的客户维护将转化为客户的忠诚度。在客户智能的基础上，掌握客户的基本信息，你能够更好地了解客户需求，客户与本企业开展业务也更为便捷，同时，还能向客户提供多渠道的自助式服务环境。
让客户关系实现最优价值，就要比是在一个三维的空间中移动（见图7-2）：Y轴代表的是公司的客户数量，Z轴代表的是客户关系的价值，X轴代表的是客户关系维系的时间。客户增加（获取），Y轴指标就上升。通过一些销售技巧，比如交叉销售、向上销售（建立）把客户关系价值最大化，Z轴指标就上升。长时间维系客户关系（维护）就提升了X轴指标。借助于客户智能，公司能够采取措施，把客户价值朝图标中的右上方移动。
图7-2 p 147
CRM能够把客户潜在价值最大化
获取：增加新的客户
我们谈论如何获取新客户，实际上是在讨论一个很基础的问题，也就是如何把市场目标转化为客户的问题。在这个问题中，包含了以下几个要素：
谁是我们销售和市场推广的最佳对象？
针对目标客户群体中，我们如何让促销活动更具有实际操作意义？
我们如何把市场推广的前景让销售来实现？
对于最初的市场推广项目，如何来衡量其回报？
定位
定位，顾名思义，就是在市场推广活动中，找出你的目标客户群体。如果是针对现有客户的市场营销活动，定位通常是通过对客户分类后进行的——你选择某一类别的客户群体来作为此次市场营销活动的目标，或者通过对各个客户群体做一些测试再决定最后的目标群体。比如说，你想把目标定位在最近几个月来没有购买活动的但价值较大的客户。因此，你先要在最近几个月中没有购买活动的客户里，挑选出价值比较大的客户。这些人当然是公司重要的促销对象，因为几个月没有购买活动很可能意味着他们正投入另一个供应商的怀抱。及时的推广活动——一封“爱心”信夹着几张优惠券使得他们马上回来。
一旦你对客户进行了分类，你就可以提升自己的客户定位技巧。原先的标准市场营销方式是由普通的客户营销专员对自己的客户进行市场活动，新的市场营销方式是由客户分类经理来管理公司与某一个分类中的客户的关系，这样就能让该客户分类所产生的收入和利润最大。因此，这个定位的过程可以由客户分类经理来推动，因为客户分类经理通常对每一类别的客户都有一定的收入和盈利的目标。
传统意义上讲，市场定位是定位促销目标客户，比如在一场新的市场营销活动或者更广义地说是包含了一系列活动的市场营销战略之前确定促销对象。举个例子说，你要发布电信的更新换代产品，希望通过直邮（无论是电子邮件还是传统邮件）、广告（无论是印刷广告还是横幅）方式，以及现场秀来让目标客户（电信公司的网络设计员）知晓新产品。
因为你很清楚自己的市场，你知道有一大堆的现场秀、杂志、网站、邮件列表可以供你在发布新产品时使用。但问题是，我们该设计哪场现场秀？我们应该在哪个杂志或者网站上发布广告？我们应该借用哪个邮件列表？
在这种情况下，客户智能的价值就是赋予你分析以往各种相似活动的能力。无论是发邮件也好，还是发布广告也好，你能够不断钻取分析相关信息，以便发现哪部分邮件列表的客户最有价值，你应该在哪一类杂志上做广告。有了这些信息做基础，你的市场经理就可以在定位市场推广活动时显得游刃有余。
另一种市场定位方法就是不断挖掘客户关系网中的内涵。一个聪明的房地产经纪人会问自己的客户，是否有朋友想买房子。汽车销售员也会向客户打听类似的问题，当然主题是车子。“挖掘关系网”指的就是你从一个客户出发，不断挖掘，以便把该客户的家庭成员或者朋友都网罗进你的客户关系网中。在企业对企业的业务中，一开始由一个部门与另一企业的一个部门有了业务往来，后来就发展到其他部门之间的业务来源，再发展到几个分支机构之间的业务来源。现在，被称之为“关系网络”的新的网络技术已经出现，就好像是安利公司营销方式的网络技术版。安利公司就是靠发展客户的“关系户”来实现营销的。
另一个例子是网络书店亚马逊公司的“关系网络”计划。根据这个计划，成千上万的“关系户”登陆网站，并且在网上销售书籍。这些关系户要加入该计划，就是在自己的网站上加入一些书籍的链接，最多在自己的网站上对各种书籍作一些推荐。当关系户的客户购买了一本书，而且该客户是通过关系户的链接进入的，并且完成交易。那么该关系户就会得到一些费用（当然金额比较小，通常是交易金额的百分之几）。这个模式非常有效，因为它的确增加了客户的积极性。如果某个人在他最喜欢的管理咨询公司的网站上读到了有关领导艺术的文章，这就是一个很好的时机和地方由管理咨询公司向客户推荐一些他喜欢的读物。
自动化市场营销
一旦市场营销部门发动了一场市场营销战，接下来的问题就是对那些有反馈的客户采取何种行动。在有些情况下，比如是推销一张儿童CD碟片的直接邮购活动中，那就很简单，你只要接受客户订单并把CD碟片邮寄过去就可以。但是在很多情况下，特别是B2B，情况就相对复杂些。没有人会因为你直接邮寄的广告单而订购10架飞机的引擎，或者电脑的主机。这并不是说对于这些产品的促销，直接邮寄广告的方式不起作用。而是在这种情况下，很难衡量促销活动的有效性，因为工业销售的环节比较复杂，购买决定是由目标公司里的一群人所做出的，而且企业需要在一段比较长的时间里反复与这些决策者进行沟通和联系。
CRM有个运营系统被称之为“企业市场营销自动化系统”，也叫做“市场营销管理系统”。该系统能够提供一系列处理市场营销活动反馈的方法。无论选取哪种技术或者实施哪种方法，企业目标是相同的——处理源源不断而来的“lead”，并且加以比较衡量，然后根据衡量结果把其放入业务处理流程中。
比如说，那些“有预算而且准备在未来30天里进行购买的”客户应该马上交给销售队伍来处理。但是你如何来处理那些“只是瞧一瞧”的客户，还有那些已经暗示没有购买意向的客户呢？你可能为得到那些反馈已经花了50~150美元。因为他们现在没有购物计划你应该把他们抛到脑后吗？当然不是。你也应该把他们放到业务流程中，也就是“孵化器”中。你应该隔段时间就与他们联系一下，告知他们有关新产品的事项。
客户智能在企业营销自动化过程中起着非常大的作用，因为借助于企业智能，你不仅能够衡量市场定位的有效性，同时也能衡量你不同的“孵化器”对客户“孵化”效果。所以所有的A级lead都应该转交给销售部门，所有的B级或者C级lead都应该进入孵化器。对于B级lead你至少有4种孵化方法：
每月寄一张明信片，告诉客户有关产品的优点。
邀请客户来参加有关论坛，进行电话促销，并寄给他们9折优惠券。
寄给客户产品介绍书，过2个月后，在给他们打给电话，进行营销动员。
每月寄了明信片后，再给他们邮寄一些录像带或者CD碟片。
借助客户智能，你能判断各种孵化方法的有效性。在市场营销中，很多事情仍然是一种不太明朗的，明智的商家们仍会有不断做各种试验的动力，然后根据试验效果来衡量各种变量。
自动化销售
如果一条lead被成功孵化后，就应该移交给销售部门，然后根据其潜在业务量的大小或者地理位置，你可以考虑把其移交给自己的销售队伍或者其他销售伙伴。此时，你需要回答下列问题：
你如何来考察这条lead在销售部门的进展情况？
你如何知道销售部门对于这条lead的处理是根据你先前跟客户达成的意见？
如果该销售人员没有很好处理这个lead，你能够把lead重新分配给另一个销售代表吗？
你知道这个项目是否做得成吗？
你如何才能知道竞争对手是否也在争取这个项目？
你如何知道这个项目是否陷入“僵局”，需要重新孵化？
你如何知道目前的这个项目机会是否已经被纳入本季度的收入预期中？
你如何知道在有关这个lead的目标公司中，还有其他人也与这个项目相关？
你如何得知lead已经变成了客户？
如果lead改变住址，你如何得到新地址？
如果与这个lead相关的客户跳槽，你如何来跟踪这个人？
这些问题的答案，都是自动化销售，也就是SFA系统（sales force automation）所包含的领域。SFA系统把各种lead分配给各个销售代表，然后帮助销售代表实施行销或者指导行销方法，帮助了解这项业务的其他因素（如竞争力、应用情况等），然后对相关人员以及他们的关系户进行追踪，即使他们换了公司还一样能够予以追踪。这个系统也有助于销售预测和佣金确认。
基于SFA数据库，商务智能经常用于获取标准报告或者特殊报告，并进行相关分析。当然，商务智能的真正力量在于其能够建立一个对客户有360°认识的数据仓库，并且由此来建立SFA数据，这样就能够得到前面所有问题的答案。
喜力啤酒公司的销售队伍在西班牙马德里市曾经发生过这么一件事。喜力公司有大约有150名 El Aguila啤酒的促销员，他们通过手持设备现场收取订单、交货，并且当场计算折扣和配送路线。他们收集的数据都被输入销售自动化应用软件中。通过基于网络的客户智能解决方案，这些数据能够为喜力公司的销售经理和管理者们所获取，他们由此可以计算企业效率，估计盈利能力，并且了解销售人员的业绩，同时能够追踪各种可能对客户会产生影响的问题。
达雷尔·普罗克特（Darrell Proctor），喜力公司的信息系统经理说：“我们的目标就是要向销售人员提供便捷的工具，使得他们能够有更多的时间来投入到客户关系管理上。”他接着说：“他们必须有效地管理配送路线，当然了解最新信息也至关重要，比如交货情况、定价水平、折扣率等所有与客户有关也会影响客户的因素。”正是客户智能向商家们提供了最主要的信息系统，让它们有能力来做这些事情。
测算市场有效性
把商务智能应用在客户分析上面最强大的功能之一就是分析特别令人讨厌的复杂B2B市场的有效性。这个分析既可以单独执行也可以作为衡量客户利润程度这一目标的一部分来进行分析。关键问题在于B2B销售过程不像普通客户那样简单地填写一张卡片并留下信用卡号码就了事了。你需要在一段相当长的时间内，联系不同人士、经过多个环节最终才能拿到最初的订单和后续订单。
当务之急是，你需要一种手段来跟踪来自同一组织的一群客户，他们所参与的市场活动，以及这些市场活动为公司创造的净收入。只有这样，把B2B市场营销的费用和收益综合考虑，你才能真正了解开展B2B市场活动的投资回报率。其实，公司经常进行这样的评估，但是这些结果往往有问题，因为它们没有意识到B2B市场营销的特殊性。
在进行这样的投资回报率分析的时候，从后面开始往往是比较好的办法。就是说，与其问“我们的lead们有什么动向？”不如问“在所有销售里面，与这个组织相关的市场活动效果如何？”这样投资回报率分析会更加有效。在下一节我们将要涉及的集合分析是处理此类问题的最有效工具之一。使用这个工具，你能够识别出一组客户，对他们采取一系列市场活动并且观测他们的演变过程。一个有趣的面对单个市场活动的分析测验，其实是在寻找那个最终把潜在客户变成真正客户的市场活动。因此，事实上，你是在寻找B2B市场活动的正确顺序。而不是计算单个客户的投资回报率。
最后，应该补充一点，这个分析过程，将会由于你不断在自己的数据中加入和集成来自第三方的数据而得到提升。一些公司会提供由第三方根据不同行业的要求，做出的关于客户价值演变的报告。这第三方通常会衡量一些变量，比如客户对产品的知晓比例、正面的评价情况、客户所考虑的因素、客户的尝试情况、购买情况、反复购买情况等。此外，他们也会根据各种要求，对于每个变量的变化都加以量化。比如说，他们评估在知晓该产品的客户中，有购买意向的究竟有多少。这种独立的第三方数据具有较大的意义，就由独立的眼光来审视公司的市场需求，看看有没有问题，或者说问题在哪里。把自己的分析数据与第三方的数据相结合，能够对公司目前的客户关系有更全面客观的认识。
建立：将客户价值最大化
当成功获取了某个客户之后，你需要保证顾客的价值随着时间的流逝一直保持最大。这也是细分客户这一任务中工作量中最大的一块。你首先需要把客户分类，才能根据他们的类别特征展开一些特有的营销手段。
细分客户之精华篇：数据挖掘
在第5章里，我们曾经接触了一个市场分析的案例，在研究这个案例的时候我们提到过，有两种细分客户的方法：数据挖掘和集合分析。
数据挖掘是细分客户的高级手段。这个术语让人们想到试验室里的博士们，他们应用着诸如神经网络、模式识别、机器代码推理和继承算法之类的尖端科技来发掘客户数据中的特征差别。通常只有信用卡公司才会利用这些先进科技对诸如信用卡欺诈行为之类的复杂行为进行高级分析。
数据挖掘的目标是建立一个能够精确反映客户基础各种特征的数学模型。这种理论的依据是：如果我们能够找到非常好的描述现有客户基础特征的模型或者假设，我们就能够依据这个模型来预测客户基础的未来变化趋势，掌握制胜先机。人们经常引用一个关于数据挖掘模型的经典案例，这几乎已经是一个传说了。它的预测结果是，在杂货店购买尿布的顾客往往也会购买啤酒。
建立一个模型需要投入大量的时间和努力。比如说，你在利用具备自我学习能力的神经网络来建立模型的时候，它需要大量的已有数据来逐渐地学习和训练。只有在它受到相当多的数据训练之后，才能展开有意义的预测或者客户细分。而且建造这样的模型还需要很强的专业技术。统计人员花费6~9个月来制作一个数据挖掘模型也是很常见的。然后企业会部署这些模型来帮助管理层和业务人员们做出市场和运营决策。比如，决定哪些客户将是本次促销活动的针对目标，或者预测哪些客户将会有变化等。
数据挖掘模型功能非常强大。在高级市场分析中已经显现出巨大的价值。它的缺陷在于，对于大多数人来说，数据挖掘仍可望而不可及，不能适应需要快速反应的市场战略活动。 而且数据挖掘模型是由一组专门人员构造的，这就意味着它们数量较少，需要花费相当长的时间来构造，并且对别的人员来说就像一个“黑匣子”——别的人员很难理解这个模型或者知晓这个模型是如何构造的。
细分客户之普及篇：集合分析
有鉴于数据挖掘模型的缺陷，人们需要一种更简单易用的，更能为主流市场参与者接受并每天使用的细分技术，而不需要那些博士们的帮助。正如10年前，人们需要普及访问数据的权力一样，人们需要能够将细分客户的技术普及开来。管理层们也需要能够定义自己的分类并且快速的对以下问题做出决策。
某个特定的分类包含多少客户？（比如，有多少顾客每周五从杂货店里购买尿布？）
不同的两个分类之间的交集里面有多少客户？有多少客户同时属于两个分类？（比如，有多少顾客在周五从杂货店里购买尿布的时候同时购买啤酒？）
某个分类里的客户变化情况如何？（比如，今天买尿布的顾客里有多少去年也买了尿布？）
集合分析正是具备这些功能的技术——一种容易理解的技术，普通销售员经过培训也能轻松掌握的技术。利用递进查询和形象选择工具，销售员们能够建立可以被组织中同客户打交道的其他员工重新使用的集合，或者说客户分类。因为普通员工也能轻松建立这些分类，它们在执行营销任务的时候也能更快和更精确。
在分析客户分类的时候，有一样非常有用的技术是递进查询。这一技术使得销售员在定义客户分类的时候能够循序渐进、逐渐细化。它的做法是，利用不断递进的简单查询条件来构造一个客户分类。比如，一位市场分析员想要建立一个包含所有从芝加哥奥克尔国际机场出发的“经常旅客”的分类。该分类还包括搭乘特定的三条美国国内航班的旅客，但不包括国际航班乘客或者带小孩的乘客。他会按照下面的步骤去做：
收集所有常旅客的资料，不管他们搭乘的是哪班航班。
加入搭乘指定的三条航班的旅客。
只留下搭乘国内航班的旅客。
排除带小孩的旅客。
随着组织对它们的客户了解得越来越多，市场分析也不可避免地变得更加复杂。利用递进查询，不管最终向数据库进行的查询有多么复杂，单个分析选取过程都是相当简单的。另外，对市场营销来说很重要的排除操作也变得更加容易了。举例来说，根据递进查询，我们可以列出如下条款：
第一步：随机选择两个5000名顾客的参照组。
第二步：选择前1000名最有价值顾客，调节结果使得其中有75％是男性。
第三步：在这些顾客中，选择在过去12个月中消费超过一定数额的顾客。
第四步：排除那些上月已经参加过促销活动的人群。
第五步：排除上周购买了产品的顾客。
递进查询如果结合形象选择（visual selection）工具共同使用，能达到事半功倍的效果。形象选择是理解顾客数据的重要工具。使用这种工具，市场分析人员可以在执行查询操作之前就对查询数据有一个总体、直观的印象。比如，一个客户服务经理可能会想要建立一个诸如“西雅图客户服务中心的服务电话里有多少电话在两分钟后还是没能解答？”的查询。在执行了查询之后，该经理发现，在1000个服务电话里面有30个电话超过了两分钟的限制。使用形象选择技术，这位经理一眼就可以看出有30个电话是超过时间限制的。而迈阿密服务中心的该比例大大超过了西雅图。因此，该经理可以不用浪费时间去查询西雅图客户服务中心的成功数据，而集中精力去解决有问题的迈阿密服务中心。
形象选择使得市场分析人员能够在建立和细化查询的时候随时获得数据现状的直观印象。这样，分析人员能够在需要的时候更换分析的方向。不管用于建立查询的条件多么复杂，该用户总是能够知道某一查询对最终分类的客户数量有着怎么样的影响。
形象选择技术如同一盏明灯，照亮了数据的全貌，用户不会处于总是两眼抓瞎的境地。使用形象选择工具，分析人员在进行查询之前就能够得知符合条件的客户数量是多少。因为你的目标是把客户分类，如果一些分类只有非常少甚至完全没有任何客户，这个查询通常是没什么用处的。你可以事先避免它。这样总共需要进行的查询次数也减少了。一些数据中的错误也能够被事先发现，如未出生的客户等。总之，形象选择根据数据的结构和分析的过程来帮助用户决定他应该问一些什么问题，
集合分析的一大好处就是：在已知数据量和数据结构的情况下，获得结果是相当容易的。市场分析人员一般来说都知道数据的结构。他们常问的问题是：“我们有1000本宣传册，我们应该把它们送给谁呢？”形象选择技术使得分析人员能够确切的知道每一步查询对最终结果的影响。不管怎样，你总是能够找到一个符合预定义的数量、内容、结构等条件的样本。因此，你可以让取样过程来适应选择过程，并由此得到你想要的客户数据。同样的，你也能够很轻松的在每一个销售领域抽取出同样数量的客户。
One 2 One公司的案例
移动电话市场在过去十来年里有了长足的发展。新的网络技术和新的业务内容还将促进它的发展。由于市场的急剧变化以及新业务不断推陈出新，移动电话生产商们不得不努力与客户们建立更个性化的关系。英国移动通信服务商One 2 One公司就广泛地应用了商务智能来满足客户服务和运营所需。它的应用范围包括话费欺诈管理、供应链评估、客户关系管理和创建新产品、新服务来满足客户的更高需求。
One 2 One利用商务智能系统来分析客户支持系统、电话交换机、预缴款凭证等数据仓库内的数据以及来自外部的地理—人口分布数据。商务智能系统的一个功用是帮助One 2 One公司确定促销对象，并且跟踪和分析促销的效果。“它使得我们能够细化客户分类。” One 2 One公司客户工作小组经理艾德里安·丹尼尔（Adrian Daniel）说道，“这样，我们就能够找到合适的客户群体或者说促销受众，并对这些客户群体进行深入的查询分析。最终，我们能够改进我们的产品或者市场活动。”
举例来说，One 2 One公司可以建立这么样一个客户分类，它包括那些买了带预付费卡的手机，但是只买了一张充值卡并且很少打电话的客户。丹尼尔说：“我们向这些客户发信向它们宣布这些充值卡不会过期失效，并且统计这些客户打电话的增幅，以知晓此次市场活动的实际效果。” One 2 One公司的财务部门也使用商务智能来跟踪客户变化规律。公司把某个月入网的用户划为一组，并去掉在年底合同到期前就结束合同的那些客户。然后集中精力分析剩下的那些客户们续签或者不再续签的原因。丹尼尔接着说：“变化是移动电话市场的特定规律。使用过滤工具，我们能够在数百万用户中找出特定的一小组进行分析，这样我们就能够回答关于这一小组用户的一些特定问题。”
分析的种类
一旦建立了客户分类之后，你就可以利用一系列的通用技术和分析手段来增加客户的价值。客户分类的标准很多，比如：盈利能力、风险、产生的收入、地理位置、生活方式、生活水平、成为你客户的时间长短，以及客户收入等。
把客户按照盈利能力分类能够让你更清楚，哪些客户经常购买高附加值的产品，而哪些客户仅仅产生边际利润，或者毫无利润。诸如交易历史、收入条件、近期消费率以及购买频率等数据经过分析以后能够产生一个客户分类模型。它包括消费水准为高、中、低以及对各类商品的消费倾向。这样，你就能预测客户的未来消费以及由此产生的利润。
近期消费率、消费频率和财务状况这几个数据反映了客户未来消费以及它们交易的价值，因此是客户分类的关键特征。客户们还有可能按照消费产品的顺序、参与消费的渠道、业务操作的不同方式、面对不同的销售队伍或者客户需求来进行分类。
另一个分类模型会在特定的时间跨度里面检查顾客群的周转量。许多公司的客户分类模型多达数十种，这样就能更多地利用那些精心收集来的客户数据。我们曾经把商务智能系统比做自来水输配系统，那么客户基础就像是一个水库。一个水库总是留存有一定量的水，但是水可不是静止不变的。有水流出，也有水流入。细分客户使得公司们能够时刻检查水位和水的成分并且采取一些合理的措施。
在表中，我们可以看到几个典型的分类以及公司根据这些分类所树立的目标。
表 几种典型的客户分类
分类名称
此分类中客户的市场目标
可能的市场活动
最终目标
首次购物客户
再次购物
需要鼓励那些进行过一次购物的客户再次购物
向客户赠送欢迎礼包
向他们提供和首次购物的商品有关的其他商品的信息
对客户感兴趣的，甚至一度放入购物篮的商品进行促销
离开首次购物客户这个分类
季度购买者
增加购物频度
鼓励这些喜欢每季度购物的客户向每月购物的客户转变
按照计划日程给客户打电话，讨论客户对你产品的使用计划，寻找销售机会
了解客户的总体购物需求中有多少是你能提供的
加入月度购买者行列
购书者
交叉销售
鼓励购买书籍的客户购买录像带
向客户促销与他购买的书籍有关的录像带
推荐那些也购买了这些书籍的客户们购买的录像带
加入录像带购买者分类
录像带
向上销售
鼓励购买录像带的客户购买DVD碟片
强劲地向客户促销同一影星主演的、同一流派的DVD碟片
降低进入DVD碟片购买者的门槛，增加客户购买动机
加入DVD碟片分类
每一个分类都需要进行分析和测算，经常使用的是下面这些特殊分析。
交集分析 交集分析使得你能够测算不同分类之间的交集。你能够利用这种分析手段来比较两种分类模型。比如：你可以比较风险分类模型和近期购买分类模型或者比较价值分类模型和产品分类模型。
依赖性分析 依赖性分析能够说明一个分类所包含的客户是否为另一个分类所包括。这样，你就能发现各类别客户的相似性。这个过程，也被称之为“类聚”，这使得客户复杂的购买行为变得容易理解。
分类迁移分析 分类迁移分析是发现客户变化的最好方法。比如说，你对特定的高价值客户进行跟踪，发现他的价值逐渐衰减，变成了中等价值客户，乃至低等价值客户，从而你也能采取相应的对策。
时间变化分析 时间变化分析让你能够查看某个特定的分类，然后跟踪它随时间的变迁。
产品类别分析 产品类别分析可以让你定义跟踪和某些特定产品相关的市场活动。通过建立产品分类、销售商店分类、时间分类和顾客分类，你能够简化数据视图的复杂性，从而更好的从数据中提取意义。
促销分析 促销分析允许你跟踪和衡量产品、客户、时间跨度等的对比状况。你可以对比促销商品和非促销商品的市场表现或者指出并控制时间跨度的影响。
购物篮分析 购物篮分析让你能够知道客户在购买一种商品的时候还想要购买别的什么商品，这样你就能够抓住交叉销售和向上销售的机会。比如，一个在线体育用品销售商可能会发现，在一位客户购买跑鞋的时候弹出运动袜的广告会更加有利可图。
客户调查分析 客户调查分析让你能够跟踪不同分组的客户们对调查问卷的反馈。你需要大量对比不同分类的客户的此类数据来实现多渠道战略。当然还需要你对这些反馈信息做出正确的反应。
维护：提供称得上“关心”的客户服务
一旦公司获得了客户，将他们分类，再采取诸如增加消费频率、向上销售或者交叉销售之类的增加客户价值的举措，可以说在增加客户价值这条路上已经有一个良好的开端了。现在要做的就是好好为客户服务以增加他的忠诚度。CRM模型的一个轴标就是指客户关系的持续性。以下几个因素可能会影响客户关系的持久性：
全方位考虑和解决与客户的争执；
提供自助式服务；
预计和防止客户变化。
最确切和最明显地丧失客户的办法就是激怒他。最有效的永久丧失客户的办法就是，未经全面考虑而做出错误决策来疏远客户。
保持良好的长期客户关系的办法是提供能够取悦于客户的服务。这意味着不仅全方位地维持客户关系，还要对客户提供自助式服务。许多相关研究表明，自助式服务的客户不仅更加快乐，而且费用较低。在CRM环境里，客户服务包括：向客户提供可搜索的包含了技术问题和解决方案的数据库；允许客户在线查看他的订单处理情况；甚至还有更复杂的案例，比如允许客户在线分析它的历史订单和账单。这个例子又称为客户服务外网，是目前客户智能系统中快速增长的一块。企业们正在努力发展外网和自助式数据访问分析服务，力图在此基础上削减客户服务费用并且使得它们的产品和服务与众不同。（我们将在第10章深入探讨这个主题。）
最后我要指出一点，最终的也是最具防御性的手段是延长客户关系，采取措施预防和避免客户关系的终结。这已经牵涉到客户流动领域的概念。在高度竞争的电信市场里面，客户流动性分析是一个非常典型的高级数据挖掘应用。但是客户流动性分析不仅仅局限于高级数据挖掘，你也可以实施下列的简单步骤来避免客户流动。
列出那些不积极使用你所提供的信息订阅服务的客户。
列出那些超过平均购物间隔两倍时间以上没有进行消费的客户。
定期对客户进行问卷调查，向他们发送含有指向调查问卷链接的电子邮件。问卷的内容可以只是问一问他们未来购买目标之类的问题。
列出那些遇到很多问题的客户，然后把他们的联系方法转给电话联络组。客户代表可以用电话和客户取得联系，向他道歉、表示理解和同情，询问客户是否目前还有问题以及客户未来的消费目标。
新客户价值管理表格
如果你一直遵循我们的建议，那么你在建立强大的客户智能之路上已经有很大进展了。对于那些少数的建立了强大客户智能系统的组织，你是否考虑过一点：这些组织是谁？它们在哪？在实施这些战略的时候它们遇到了什么问题？尽管一对一市场营销的模式具有很高的价值，但是，在具体实施的时候我们还是遇到了一些障碍。比如，如果客户数量非常多，一对一的营销方式就不大现实。而且一对一营销在市场里因时间而产生波动的时候缺乏效率。为了处理这个问题，我们引入了一个新的分析程序：客户价值管理系统。比如说，你在把一对一市场营销理论运用到实际业务中遇到了一个典型困难：你拥有800万客户，为了进行一对一的市场营销而建立800万个客户分类当然很好，但是，你如何管理这么多的客户分类？答案很简单：
对最高价值的100个客户实施目标化管理。这些高价值的客户分类由专门的市场分类经理每天负责跟踪和管理，他们必须保证这些客户分类的收入和利润目标。
对另外的7 999 900个客户按照常规管理。如果客户有特殊、反常的行为，系统会自动产生报告、自动回复甚至自动采取一些市场措施。
公司必须首先建立客户分类，然后给每个客户分类制定价值标准尺度，再制定该客户分类达到某个尺度应该采取的措施。客户价值管理系统够提供以上的这些功能。在实施客户价值管理系统之后，除非和特定客户分类有关的某个事件被检测到，否则这个客户分类将被忽略。另一个问题是，客户分类会随着时间的流逝而变化。事实上，试验表明，客户经常在不同的分类之间转换和迁移。一个客户分类看上去好像没什么变化，还是包含这么多的客户，其实，它所包含的客户可能已经改变了很多。只是由于有数量相当的客户转入和转出，总数量才没什么变化。要进行有效的市场营销，你经常会需要了解客户随时间的变化状况。例如：对于一个希望知道客户忠诚度到底出了什么问题的公司来说，对客户变化以及影响客户变化的因素的分析是至关重要的。客户变化也是进行事件驱动型的市场营销的立足点。客户善于接受和适应环境的变化，尽管甚少客户能够持续接受一个不断变化的环境。
为了测算客户的变化，你必须对一个客户集合在给定时间拍“快照”，然后比较不同时间的“快照”之间的不同。这个过程包括两个方面：
跟踪一组样本客户随时间流逝而产生的变化，这样你能够看到他们是否在你的市场促销活动之后购买更多的商品。
当特定条件满足的时候，为特定客户分类拍摄“快照”，这样你就能够知道该客户分类成员的变化。
为了获得应用这些工具所需要的信息，你必须预先计划好需要的数据结构。比如说，你可能想要知道那些二月份的优秀客户是谁，然后对比三月份的优秀客户名单来知道哪些人是新的优秀客户，而哪些人不再是优秀客户了。类似的，你可能想知道哪些客户最近结婚了或者生孩子了。
小结
客户智能是一个在客户关系管理领域利用商务智能的过程。我们必须建立对客户360º认识，也就是全方位的客户数据视图，不但需要使用传统的商务智能技术，还需要更为复杂的客户分类智能。如果你想要更好地了解客户、能够预见他们的需求并且满足他们的期望，客户智能将是关键的一环。通过向最具潜在价值的客户提供最佳服务，你更有可能把这些潜在价值变成现实，并且更好地留住这些客户。
第8章 电子商务智能
对于那些只通过因特网进行商业活动的企业，也就是纯粹意义上的电子商务站点，商务智能绝对是它们扭亏为盈的关键因素。
——斯科特·卡尔
营销副总裁
相比传统的商业企业，纯粹的电子商务网站面对着许多特殊的挑战。它们用于吸引顾客群的成本相当高，而这些顾客们是不可见的，且缺乏耐心，非常容易离去，只需轻点一下鼠标就投入了另一个供货商的怀抱。与此同时，电子商务公司们收集并统计大量的客户信息，包括他们的消费偏好、过去的交易纪录以及消费行为模式等。是否能够智能地、科学地利用这些信息，这正是一个注定亏损的.com公司和一个新经济的成功领袖公司之间的根本区别所在。商务智能会带来巨大的价值，但是必须逐步实施。首先，我们需要分析基本的Web流量和交易数据，然后再通过个性化技术来划分顾客数据，最后还需要分析点击流和第三方数据。这样，一家公司才能够真正了解它的客户基础并非常灵活地向最有价值的顾客提供相应的产品。因此电子商务公司们都积极收集数据，但是坦率地说，很多电子商务公司事实上已经被数据淹没了，奄奄一息了。
随着浏览者和顾客的访问和点击，电子商务站点每天都产生潮水般的数据。这些数据不仅仅包括已成交的交易，还包括那些未形成交易的访问纪录。这些数据无所不包，从顾客们在页面上点击的每一个按钮、下载的每一个图片，到顾客们阅读的每一种产品评论和点击的每一个链接。这些数据都会被记录在巨大的站点日志文件中。根据这些日志文件，我们可以得知很多重要信息：比如消费者最有意向购买哪些书籍？他们通常是从哪一个网站连接进入本站点的？离开本站点之后他们又去了什么地方？在下订单前，顾客是以什么样的顺序和特点进行浏览的？这些信息对实现盈利都有着无可估量的影响。但问题是，商务网站将面临以TB计算的数据。它们包括顾客的IP地址、进入和离开的网页、浏览的网页、逗留时间、点击的链接、关注的广告条、中途放弃购买的比率、对产品和服务的购买信息，等等。这些数据都被网站的后端交易处理系统自动收集到数据库里。但是网站的运营者们如何才能结合网站的点击流量和后端交易的数据来更多地了解消费者呢？他们又怎样把这些信息优势转化为更准确、更能盈利的市场营销手段呢？
在商务和IT部门的管理者研究这类问题的相当普遍，因为他们都致力于发展电子商务。他们意识到他们正处于比以往任何时候更为丰富和更为深奥的数据山巔上。这些数据可以为公司洞察消费者偏好、了解消费趋势和产品的吸引力提供依据。通过这些数据，纯粹的电子商务公司比“鼠标+水泥”类公司更能与消费者建立密切良好的关系并进行有效的市场运作。
现在不论是从事传统商务的公司，还是从事电子商务的公司都意识到应该结合诸如市场战略、产品定位和越区销售定价策略等来进行对有关数据的智能研究，这样才能更好地吸引和留住客户。同时它们也研究客户和访问者产生的访问数据，并且根据市场运作的目标把这些数据区分成不同的小组。它们还通过分析数据来指导生产，由此进一步提高产品受欢迎的特性和改善顾客们的购物体验。最后，需要检测这些手段的结果，来提高网站设计、调整价格定位和提高消费者在整个网站停滞时间——也就是让网站更具吸引力并使消费者肯花时间在网站上四处点击——它们也通过查看点击流来获得相关线索。
在本章里，我们将研究网络经营的一些独特之处，然后再来研究一下为什么智能化在电子商务领域里是不可或缺的。我们还将讨论电子商务公司通过哪些方法来研究那些在线业务获得的数据。最后，我们将在一个纯粹电子商务环境里研究商务智能对利润的综合贡献。
走钢丝——网络业务的特点
对网络公司而言，投资风险是很高的。因为消费者在网络空间里的行为和在现实社会里面的行为有相当大的区别，所以在网络上进行商业运作是一项非常艰巨的任务。这主要表现在以下几个方面：
对客户来说调换供应商的成本非常低。由于明显的或者不明显的原因，一个顾客能够在几秒内从你的网站登录到竞争对手的网站并达成交易。竞争对手的价格更低是一个可能的原因，但还有很多其他可能的原因——比如，网站反应时间太慢或者烦琐的订单的填写等。不管什么的原因，在顾客离去后，只剩下孤独的网站运营者，而他们需要从顾客离去时留下的那些数据里找出问题的原因。
网络消费者缺乏耐心是众所周知的。在周末的早上去购买商品，到百货商场或超级市场所花费的精力一定要比轻松的上网冲浪访问商务网站多得多。在商场里，消费者或许会好好地逛逛并买下一些不在购物计划里的商品。而在网络上，消费者只需一次点击就能在任何时候离开公司主页，因此电子商务网站往往会根据顾客的偏好，提供一些有益的或者说有价值的信息来迎合他们。如果网站的数据内容更新太慢，或者用户界面不是很直观，潜在的消费者就会很快失去兴趣而去浏览其他网站。
比较价格仅需轻点鼠标。一旦消费者发现他们感兴趣的产品，他们就能立刻通过网络上的自动代理商找到更低廉的价格。
这样，结果就是电子零售业似乎是在走钢丝而不是在网络上运作。市场环境中浮躁的客户，加上低廉的调换（供应商）费用和价格比较的快速性，每一个失误都可能使网站丧失能够继续交易的机会。也就是说，只有电子商务网站才会遇到“客户关系以纯粹的信息为基础”和“异常高昂的客户成本”这两个困难。
以纯粹的信息为基础的客户关系
在线商家都面临着一种独特的困难。一方面电子商务站点只能通过记录在网站日志文件中的顾客访问数据去了解顾客，从而建立与顾客的关系。它们没有物理形态的商场和职员，没有办法进行MBWA（Management By Walking Around）, 即散步管理或者走动管理，也就没有办法与顾客交谈、观察他们的行为，倾听他们的意见。另一方面，电子商务网站又能够记录大量传统零售商闻所未闻的数据。从某种意义上讲，它们知道的太少，但它们又记录了很多。所以问题是如何从繁冗的数据中提取智能，也就是如何处理好这两方面关系——更多了解和记录消费者行为，在恰当的时候使用这些信息。
由于网站能够自动接待顾客，在商业模型里面，人脑的智力因素越来越不重要了。在传统业务中，受过良好培训的银行客户服务代表能根据消费者关于房地产抵押贷款的随便一句话，或者关注那些文件是邮寄过来的还是要邮寄到何处去，而引领该客户来到房地产抵押贷款部门。如果顾客觉得价格太高，旅行顾问能够给顾客适当折扣或者建议顾客选择其他低价路线，从而逐渐建立起消费者的忠诚度。保险代理人可以针对顾客对保险政策的询问，借机就其他话题进行交谈。
电子商务网站是不大可能利用这种察言观色的人际交往而直观地获得利润的。除非通过获取和分析消费者在线数据，它们无法把它们和消费者之间的交互转变成能产生利润并建立消费者关系的交易。它们面对的不是传统消费者，而是数字消费者。在线高科技电子零售商公司营销副总裁斯科特·卡尔在回顾Mom ’n’ pop街区便利店的时候说：“如果您走进当地的一家Mom ’n’ pop肉店，售货员知道您上周在那里买了一块上好的牛排。他首先就会问你：‘那块肉您是怎么烧的？’他想知道您购买的动力是什么——您喜欢那牛排吗？在他看来，他正在力图保持和常客以及那些给企业带来不菲利润的客户之间的联系。在某种意义上说，商务智能就是让我们能够模仿这些行为。最终的目标是适应和迎合顾客，使他们能舒适地选购产品和服务，而且下次还想再来。”
在线商家不可能像肉店或百货店经理那样和顾客保持同样的密切关系。但是另一方面，和那些非在线商家相比，由于它们能够记录和跟踪比传统商家更多的消费者行为数据，它们也具有自己的优势。由于每一笔交易、客户资料、利润信息都立刻被记录到数据库中，在线商家能够即时处理这些信息并把与顾客关系提升到一个新的高度。
异常高昂的顾客成本
电子商务站点与传统的商业企业相比的另外一个独特困难是吸引顾客的成本异常高昂。
这是因为在线商家们主要用电子化手段提供产品和服务的信息。整个因特网就像一个巨大的产品目录。顾客们点一点鼠标就可以方便地比较各种产品信息。要买一台打印机，只要在这个最大的产品目录上检索办公用品，就可以找到售价最低的商家。找到了这个关键信息，顾客们离真正的购买行为就不远了。
虽然网络上产品的浏览量不断增加，但是却很少达成交易。因为网络上有太丰富的选择和信息，导致消费者越来越浮躁而变化无常。因此，在线商家更加依赖消费者的忠诚度和能够获得利润的营销计划。比如，某公司想要在网络上销售汽车和卡车，但是它发现大多数访问者都只是查询这些交通工具的式样和马力，真正达成交易的却在网下的代理商那里。
麦肯锡公司在2000年上半年的研究中发现在商业网站的访问者中，只有不到5%的访问者会购买一件商品。而且这些访问者中2/3的人不会再进行第二次交易。用于吸引消费者的费用大约是消费者平均消费金额的5倍（麦肯锡公司认为吸引一名消费者的平均费用是250美元），所以在线商家就需要花大力气去增强消费者的忠诚度并拉拢回头客。（见图8-1）因此建立顾客忠诚度、确定他（她）还会再来消费并且形成经常在此网站消费的习惯是绝对必要的。
即使只有一小部分顾客长期反复进行交易，他们都会对在线商家的账本底线产生巨大的影响。位于波士顿的拜恩公司的管理顾问、《忠诚的影响》（The Loyalty Effect）的作者弗雷德里克•赖克赫德（Frederick Reichheld）估计电子商务站点只要提高5%顾客的忠诚度，就可以将公司的利润提高50%。他认为因特网的存在增加了维持客户忠诚度的难度，可是同时也提供了一个很好的工具来衡量客户忠诚度。他说：“现在越来越多的公司认识到维持较高的客户忠诚度对公司长远发展有着积极的影响，越来越多的人们也看到消费者的忠诚度是至关重要的，而且要把它更加智能和科学地管理起来。另外一件事——很多人没有去调查和衡量消费者的保持率。我认为我所知道的公司只有15%、最多20%在进行保持率的衡量。在因特网上，我们没有任何借口不去跟踪调查消费者回来的目的、平均登陆量是多少和平均渗透量是多少。工具就在这里——它更是武器。有些公司正在习惯使用这种武器，而有些公司已经开始应用它了。”
图8-1 电子商务网站吸引每位顾客的成本
谁能生存
电子商务的成败前景相当不妙。许多行业分析员预计在大约3万家网络公司里面，有超过75%的公司会因缺乏资金而陷入困境甚至倒闭。网络公司的上市热潮已经结束，可用的其他资本来源业已干涸，而后期的投资者还在观望。那些在行业滑坡前就已幸运的上市的公司风光不再，其高高再上的股票价格也一落千丈，甚至坠入深渊。很多公司已经关门倒闭。虚幻的网站现在已经开始滑向因特网的边界，就如同在虚幻的风中飘舞的百叶窗一般摇摇欲坠。
在确保后续资金之外，网络公司们面临的最大挑战就是网站新的竞争，这种竞争来自于那些在因特网上销售名牌产品的商家。对于这些“鼠标+水泥”模式的公司来说，因特网仅仅是另一个不同的销售渠道，而不是它们的惟一销售手段。
无论网络公司的成长道路多么艰辛，不管在这种弥漫失望的公众氛围下，毕竟还是会有幸存下来并获利的公司。根据从事因特网消费者跟踪调查服务的Bizrate公司的数据，在1999年，网络商业蓬勃发展，在线消费额从上一年的45亿美元增长到160亿美元。Bizrate公司在调查中发现有47%的网络流量是从信息中介网站连接到商业网站的，远远大于参考纸质产品清单而进行交易的比率，后者的比率仅为19％。
对于许多B2C网络公司，分析数据并根据结果做出反应的能力对于公司是否能生存，能否能盈利，还是倒闭都有显而易见的影响。
对商务智能的需求
任何配得上.com这一名称的网络公司都已经迅速地意识到电子商务智能才是成功的关键，同时它们也意识到如果不依赖对数据的智能分析来运营电子商务，其面临的险境无异于“盲人骑瞎马”。网络公司想要生存并获得成功就必须收集并充分利用信息，实际上，这种要求已经成为华尔街对网络公司的评价标准，这类评价体现在网络公司越来越重视消费者的基础信息并且把更好地了解消费者作为工作的中心。帕特里夏•西博尔德集团的CEO（首席执行官）帕特里夏•西博尔德（Patricia Segbold），也是最佳畅销书《消费者网站》（）的作者就直截了当地指出：美国在线和时代华纳公司在合并的时候，每个美国在线的顾客的价值是时代华纳的两倍。它们为什么会不同呢？因为它们的顾客交易频率不同，美国在线拥有大量顾客的相关信息，相反时代华纳公司就只不大了解的它们的顾客基础。
由于各种组织的电子商务之路不同，它们处理顾客数据的方式应该是不同的，运用商务智能的手段也应该有所区别。单纯B2C经营模式的网络公司，全部的经营活动都在因特网络上。它们要贯彻实施电子商务智能系统来帮助它们把枯燥的数据变得有意义。商务智能系统是提供诸如网站访问者的行为和消费者的消费偏好等关键数据的惟一线索。网络公司的战略目标是要把消费者从浏览者角色转换成购买者，同时建立周期性的定向促销程序来加强消费者忠诚度。它们要以最能产生利润的消费者和最有利润的产品为核心实现公司的最终目标。为实现这一目标，幸存下来的电子商务运营商们需要近乎完美地掌控顾客信息和销售信息。
“鼠标+水泥”的B2C公司已经在经营过程中建立了零售分支和商品目录派送机制。它们把因特网看做是一种新的销售渠道。这些公司面临一项纯粹的网络公司所没有的挑战——结合电子商务得到的数据和其他销售渠道的数据，从而能够以全局的观点来了解所有销售渠道的消费者。另外，“鼠标+水泥”类公司通常已经根据某种特定的商业模式概念建立了复杂的后端系统。既然现在商业模式改变了，后端系统也需要进行修改以便与在线销售进行集成。它们最终的目标是改善客户关系来提高服务质量。
电子商务的发展历程
大规模应用商务智能，是电子商务演化到第二个阶段的特点。第一阶段电子商务网站的主要精力集中在建立稳定、可靠、高效率的商务网站并使之易于浏览。
第一阶段：建立并运营
1997年是创新阶段。先驱者和梦想家们开始试验在线销售的概念。主要集中在提供在线商品清单和建立基本的订单模式。（见图8-2）
1998年是实际运转阶段。在线贸易开始发展，网络公司集中力量让网站能够处理全部订购程序，支持更大的负载量，能够提供24×7的服务，尽可能减少停止服务时间。
1999年是增加产值阶段。网络公司着重建设网络会员伙伴、进行个性化服务和满足顾客们的基本要求。
见P173
图8-2 获得在线竞争优势
向在线商务转变的早期阶段，电子商务网站主要集中在配置能够管理与顾客们交互的商务系统。在线商家遵循三个阶段的步骤来配置企业内部资源规划系统到自动商务处理系统。它们的哲学是：“首先要使系统运作起来，然后我们再进行优化。”在因特网淘金浪潮中，没有几个网络公司有充足时间、人力和资金能在建立基础结构和可运作的线贸易系统的同时也实施商务智能系统。
另一方面，在因特网商务发展的第一阶段，许多在线商家都是刚刚成立的。没几家能够确实运用商务智能来进行业务运作，导致了对顾客基础信息管理的不尽人意。诸如顾客从同一个网络商家那里收到两份同样的产品清单，银行向已经拥有信用卡账户的顾客邮寄信用卡申请表格，顾客明明已经购买了这本书，又接到供应商推荐该书的广告。这些不愉快经历在讨论新经济弱点的时候遭到了猛烈抨击。
在第二阶段中，电子商务公司依据消费者在交易过程中产生的所有数据开始进行智能分析，从而尽可能地使得交易变得人性化。它们通过获得最高的消费者忠诚度而创造价值。总而言之，使得电子商务智能化。
第二阶段：逐渐智能化
2000年是智能化阶段。网络公司把实施流水线作业作为重点，改善客户服务，客户关系管理，以及建立更紧密的供货商合作关系并使之自动化。它们开始通过结合交易分析结果、点击流量和消费者信息来发展智能电子商务，进行商品销售和促销活动。
能否分析收集来的数据来更好地控制消费者关系管理和个性化技术，提高目标营销的准确性，并提高决策能力，这是成功或者失败的关键。仅仅简单地建立良好的具有亲和力的在线销售系统是远远不够的，现在最关键的是要建立智能化的在线销售系统。
由于电子商务公司获得了大量的数据，它们正面临着整理这些世界上最庞大的数据记录的任务所带来的挑战。数据仓库业的领袖拉尔夫•金博尔（Ralph Kimball）预言：在下一个十年里，点击流量数据仓库的大小将超过传统的数据仓库。事实上，有些电子商务站点的数据库已经开始超过传统商业企业了。
例如：Excite@Home在科罗拉多州的子公司MatchLogic公司，它是一家为大企业提供数字营销服务的公司。其客户包括美国宝洁公司和通用汽车公司。它就拥有一个容量达数十TB的数据仓库，而且这个数字还在飞速增长。这已经接近最大的传统商业企业的数据库容量了。当然迄今为止，世界上最大的数据库还是传统零售业及其分支机构的销售记录数据库，包括现金收据上每一行的记录。而电子商务网站的点击流量数据库则是增长最快的数据库。它已经在短期内增长到了原先的2~5倍。这是因为它们的记录不仅仅包括每一解笔交易信息，更包括消费者们每一条浏览的路径、在网站上前进的方向，甚至包括他们每一次点击电子货架上的商品，仔细查阅该商品的说明以及把该商品放回电子货架上面去的信息。
幸运的是，当数据库技术和商务智能水平成熟到能够处理这些飞速成长的数据库的时候，电子商务公司也开始意识到对数据分析的迫切需求。它们以后端数据库作为进行数据库的分析研究的平台，并能从实施和提升数据库中得到利润。20世纪90年代数据库技术的发展使得数据库系统能够处理TB字节级别的数据。数据库的容量和稳定性都得到了很大的提高，这些数据库现在已经可以应用到电子商务站点的商务智能系统中。数据库的厂商们像IBM、微软、Oracle甚至已经开始为电子商务站点的商务智能系统度身定做数据库。
前端商务智能工具当然也已经改造得适应网络运营。现在这些工具普遍支持在企业规模的安装部署，能够运行在统一的因特网商务平台上。而且，更重要的是，我们吸取了先前在零售业、金融服务业以及保险行业建立TB级数据仓库时的惨痛教训，并因此改进了我们的数据仓库。这些高端数据仓库包含了毫不留情的、飞速增长的点击流数据并努力把爆炸性的数据纳入进来。
工具准备好了——让点击流来得更猛烈些吧！
逐步提高商务智能水平
电子商务网站建立一个能够分析所有收集来的顾客相关信息的智能系统并不是一项立竿见影的工作。总是需要许多坎坷和反复，对相关技术进行高额投资。它还是一个过程，是一个在实践中积累经验，通过大量的尝试、失败和再尝试才能够成功的过程。那些新生的电子商务网站通常是从零出发，几乎没有任何数据，更谈不上商务智能。而只有那些在商务智能方面领先的网站能够结合交易情况、点击流量和其他渠道获取的数据建立起强大的顾客关系网。
数据是商务智能的基础，首先我们从数据谈起。电子商务站点收集到的可以用于分析并产生商务智能的顾客数据主要可以分为四种类型：
( 顾客个人数据 这些数据描述了顾客的一些基本资料，比如顾客的姓名、居住环境、收入水平、婚姻状况等。
( 顾客个人偏好 这些数据描述了顾客的一些兴趣和爱好。比如顾客喜欢读哪种类型的图书，听哪种类型的音乐，喜欢哪种体育运动等。根据这些数据可以帮助站点了解顾客的潜在消费需求。顾客个人数据和顾客个人偏好通常可以通过顾客在站点上的注册信息加以收集。
( 顾客交易记录 电子商务站点可以记录顾客以往购物的一切数据，包括顾客购买的物品，交易的时间，购物的频率等。这些数据也可以帮助网站分析顾客行为的特点和趋势。
( 浏览行为记录 通过观察顾客在访问电子商务站点时所走的路径可以得到他的浏览行为记录，其中包括顾客从何处链接进入本站点和离开站点之后的目的地址。该数据又称点击流数据。顾客在页面上的每一次点击都会在点击流中添加一次点击记录。这些数据通常存储在巨大的网站日志文件中。
随着电子商务站点的发展，它们建立商务智能的手段日趋复杂。这样，对待不同的数据，我们总能找到一个最有效的方法来进行分析。
现在，我们来看看一个典型的电子商务公司如何分析它们的信息。随着电子商务公司逐渐改善这些环节，它们也能够更好的利用商务智能。
环节1：基本网页流量分析
网页流量测量是电子商务站点最早进行分析的数据，点击数据也是所有顾客数据中最简单的一种。电子商务刚开始出现的时候，点击量最时髦。电子商务出现之初，网站的营销主管们大肆吹嘘点击量的上升。他们定期在大会上宣布诸如每周点击量已经从100万上升到200万之类的消息。点击量高的站点也就更容易卖出站点上面的广告位。在这段期间，最热门的商业用语是“眼球量”，即定期访问该网站的眼球数。有些站点甚至将自己的点击率乘以2来进行宣传，借口是每人都有两只眼睛。站点可利用的网页流量数据种类繁多，功能不一。
点击量或读页量实际上是有顺序的点击流数据里面最初级的一种。点击流还包括顾客浏览了站点的哪些页面、起始页和退出页、浏览的顺序、在站点甚至每个页面的逗留时间、顾客访问主要集中在哪一天的哪个时段、浏览器的类型和顾客的IP地址等信息。对这些数据的分析可以帮助电子商务站点确定在本站发布广告的收费标准。还能帮助电子商务站点找出一些缺陷和漏洞，比如通过点击数据分析发现很多顾客都是在点击某一链接后离开本站点的，电子商务站点就需要检查一下，这个链接是不是死链接，或者由于某种原因导致这个链接的网络响应速度太慢，让顾客失去耐心。还可以根据对用户访问时间的分析，采取特定措施，防止在高峰时间出现网络堵塞等状况。
举例来说，在Business Object公司，通过对网络操作、响应时间、出错页面、被浏览最多的页面和被下载最多次的文件等数据的基本分析，我们有一些令人惊讶的发现。在我们看来，有些白皮书已经过时了，而且标题也毫无吸引力，诸如：如何使用商业智能工具等。而这些页面却跻身最受欢迎的页面之列。而我们在分析日志文件之前正准备从网站上撤下这些文件呢！当我们知道这些文件受欢迎的程度后，我们决定按照新的标准把这些文件重新写过。问题是，对点击数据的分析存在着一些缺陷和遗憾。点击数据通常都是匿名的，电子商务站点不大可能通过这些数据去判断顾客的真实身份、他的购买力以及忠诚度等情况。当然电子商务站点可以通过顾客从哪一个站点链接到本站来或者离开的时候去哪一个站点判断出顾客的大体上的偏好。比如顾客总是从上的链接来到本站，可以大体判断出顾客热爱体育运动。因此我们最好向他显示一些运动器材广告。但是这种例子是比较极端的。如果顾客每次都从的链接来到本站，那么电子商务站点基本上无法对顾客的偏好进行推测。
点击数据的另一个缺憾在于它是对所有访问过本站的顾客的数据记录，缺乏针对性和代表性。就像传统的商业企业统计所有出入十字转门的顾客数据一样，根本不去考虑访问者是否与商店达成交易，逗留多长时间，也不去考虑访问者进入商店的目的是购物、是逛街还是只是去找洗手间？尽管如此，对点击数据的分析仍是目前电子商务站点进行商务智能活动的基本手段。根据Forrester 研究所在1999年底进行的一项调查表明：50家电子商务站点中有超过80%仍然依靠点击数据分析来形成竞争情报，有34%的公司结合销售额和利润进行分析，24%的公司将注册用户的点击数据单独进行分析。而只有12%的公司进一步对更为复杂的消费行为模式等数据进行分析。在对点击数据分析的利用上，Forrester 研究所的报告表明有42%的公司将分析报告集成到总体访问流量报告中，有28%的公司将分析报告提供给站点的策划人员和管理人员作为决策依据，只有18%的公司最终利用分析报告来改善站点的经营和设计。Forrester 研究所的报告同时表明，电子商务站点已经开始不满足于这种简单的商务智能分析活动。有84%的公司希望在对点击数据进行分析的基础上，能对复杂的点击流数据进行分析，得到更具操作性的商务智能。
环节2：顾客交流数据分析
第二步，我们需要更加深入地考察顾客与网站的交流。首先我们需要知道，从浏览者到注册用户或实际购买者的转化率是多少。这个指标在业内被认为是电子商务网站经营成效的关键指标，而且在以后的新一轮融资里面也将起到重要作用。但是，转化率并没有反映顾客的类型和特征。电子商务公司还需要知道这些顾客登录网站的频率、一般购买力、已购产品的类别等。
顾客交流数据分析可以分为注册用户分析和交易记录分析：
注册用户分析 现在许多免费的站点都提供一张表单和调查问卷供浏览者填写，只有详细填写才能成为用户，才能够进入网站或享受更好的服务。举例来说，纽约时报的网站是完全免费的，但是用户会被要求填写一张表格。通过这种方式，电子商务站点可以得到用户的职业、教育程度、年龄、性别、种族、业余爱好和有兴趣在网上购买的商品等信息。当然，通过用户注册的过程也可以得到一些上一节提到过的点击数据。通常在注册的最后，电子商务站点会要求顾客留下他的电子邮件地址，以做进一步的沟通和交流使用。
分析这些注册数据可以提高站点的个性化服务水平。最简单的一种方式是当注册用户访问电子商务站点的时候，站点会在页面显示注册用户名，让顾客感觉到这是他自己的站点，提高顾客对站点的亲切感。如果顾客在注册数据中提到他的某种爱好，比如高尔夫球或者园艺，那么站点可以考虑将这方面的商品或者广告列在顾客进入站点的页面中，或者定期给顾客发送这方面的信息。结合访问者使用数据和点击流数据进行综合分析，电子商务网站能够更加全面地了解单个注册用户和用户群体的各种表现。
交易记录分析 一旦注册用户转变成购买者，他的每一笔交易记录将被站点收集整理并分析。通过对历史纪录的分析，电子商务网站能够知道哪些顾客是最忠实顾客，他们的消费模式、消费偏好、购买频率和对利润的贡献等数据。
电子商务站点应该将交易记录分析工作变得规范化、制度化和自动化。运用各种工具软件自动记录交易数据，按统一的格式处理交易数据，将分析报告定期及时的地交给站点的管理者。这个交易记录的分析报告应该包括：
1. 经常光顾站点并达成交易的顾客有哪些？这些顾客的交易额占站点总交易额的比例是多少？
2. 浏览者到购买者的转化率是不是在增加？对站点的改善措施的效果如何？
3. 哪些门户网站介绍了最多的顾客到我们网站？
4. 最近单位时间内，站点接到的订单金额是多少？比上一期增加了多少？
5. 接到的订单的平均金额是多少？
6. 单位时间的销售总额是多少？
7. 站点的供货渠道是否能满足销售的需求？
8. 站点的广告收入是否因为站点的改进措施而增加？增加了多少？
通过分析顾客交流数据形成的具有可操作性的商务智能，站点能够获取更多的利润。就是一个成功的案例。这个在康涅狄格州注册的公司主要从事个人电脑和其他高科技产品的销售。在1999到2000年间获得了巨大的发展，每个月的访问者超过了400万人次，有超过50万名注册用户。成功的秘诀在于不仅进行点击数据的分析，还进行了更为人性化和商业化同时也更具实用性的顾客交流数据分析。对交易记录数据的收集分析相当细致，比如每一订单平均包含的商品数量，延期交货的比例等。
在电子商务活动早期，网站数据分析没有得到广泛应用。技术上的限制是相当重要的一个原因。这时期针对顾客交流数据分析方面的硬件和软件产品都比较少。许多电子商务站点没有分析工具或者只能自己开发一些简易工具进行分析。而现在许多领先的公司逐渐建立了针对商务智能系统和数据仓库的系统，以此来增加投资回报率。其实，技术部分在很多方面和传统公司是一样的。这些技术工具包括：
1. 可以作为数据分析平台使用的大型关系型数据库。
2. 各种导入、导出和转换工具。可以直接从存储网站日志文件和交易记录的服务器中导出数据的工具，将这些原始数据转换成友好格式的工具，将转换格式后的原始数据导入分析工具即大型关系型数据库的工具。
3. 用于分析数据的前端商务智能工具。
环节3 ：实时个性化服务
实施实时个性化服务，电子商务站点面对的将不是全体顾客，而是单一的顾客。而这种一对一的关系，正是营销人员梦寐以求的。顾客每次访问站点，站点将自动辨认出顾客的身份，向顾客提供适合顾客口味和喜好的页面风格和链接，为顾客提供度身定做的促销商品和市场推广活动。
一些业界领袖们已经开始为访问者提供某些形式的实时个性化服务。当用户再次访问站点时，Yahoo!和 都会在起始页面上显示访问者的用户名，并会根据用户的兴趣和要求为顾客在页面上显示特定的内容，比如某种商品或者某一类别的广告等。实时个性化服务在一些销售音像制品的电子商务站点中的作用尤其明显，比如一个顾客购买过一些喜剧光碟，当他再回到本站的时候，实时个性化系统就会在个性化的页面上显示最新的喜剧光碟并做出推荐。系统认为，他会对最新的喜剧光碟感兴趣，因此，系统通过实时个性化使得他更方便和快捷地购买他所喜欢的商品。这样，顾客得到了自己想要的最新的信息，而站点也提高了销售商品的可能性，形成了双赢的局面。
实时个性化服务主要可以分为四种类型：问候，用户定制，实时消息，特色推荐。
问候 是一种最基本也最简单的实时个性化服务。电子商务站点根据访问者的IP地址、访问者个人电脑中存储的Cookie数据来识别访问者，然后在用户进入站点的页面上显示对用户再次光临的问候信息。
用户定制 随着电子商务站点提供的服务越来越多，销售的商品种类日益复杂，用户可能不想接受电子商务站点提供的所有服务或者在所有的商品类别中搜索自己的需求，于是，用户定制服务产生了。电子商务站点根据用户的请求只向用户提供他想要的服务，只在用户的个人页面上列出他感兴趣的产品类别，方便了用户对站点的使用。比如Yahoo!为用户提供了“我的Yahoo!”服务，用户只需要填写一个申请表，Yahoo!就会帮助顾客自动生成一个“我的Yahoo!”页面。比如，在财经那一栏里面只显示用户持有的几种股票的价格，或者只提供用户感兴趣的新闻。
在用户定制方面做的比较成功的站点是美国航空公司的网站。当用户登录站点时，页面上会显示含有用户姓名的问候信息。用户以往的飞行里程也被显示在页面上，这是用户享受折扣的重要依据。同时用户定制的信息以及依据这些信息提供的相关服务也将被显示在页面上。用户可以定制的信息有很多，例如用户可以选择所在城市的机场，经常要去的城市的机场、宾馆和汽车出租公司，甚至包括对座位的位置的定制。
实时消息 是指将一些个性化的消息及时的通过各种手段传递给用户。实时消息也是实时个性化服务的一种，因为它不是将所有信息传递给所有用户，而只是将特定信息传递给提出过需求的用户。这样，一方面特定用户可以及时得到自己的想要的消息，另一方面也避免了对其他用户的骚扰。实时消息可以通过电子邮件、电话或者寻呼机等多种方式进行传递，用户不必一直与因特网连通。例如，Yahoo!的财经频道提供一种实时消息服务：当一只股票的价格的波动超过一定比例时，用户就会接收到Yahoo!发来的提醒消息。联合航空公司的网站也通过多种无线手段提供实时消息服务。接受了这种服务的用户会收到网站自动发出的关于航班状态比如晚点或航班取消的提醒，帮助用户调整自己的日程。
特色推荐 是电子商务站点向用户推荐他们可能感兴趣的商品或服务。它与用户定制的区别在于用户定制是用户主动并且明确向站点提出需求，而特色推荐是站点根据各种数据包括用户主动提供的数据和交易记录等数据经过分析得出的用户需求。这种需求可能是用户已经明确表达出来的，也可能是网站推断出来的用户潜在需求，特色推荐技术最近几年内在电子商务站点上得到了相当大的发展。电子商务站点以往提供的实时个性化服务往往是基于用户在注册时提供的明确表达的信息。而现在电子商务站点可以通过一些实时监测的技术来分析用户的行为特征，这些行为特征包括购买意愿、购买能力和购买频率等。通过这些用户无法掩饰的行为特征，电子商务站点可以推断出用户真实的购买偏好，从而更加准确地向用户提供实时个性化服务，即特色推荐。
在提供实时个性化服务的过程中，有一个环节经常被忽视，那就是成效分析或者反馈分析。提供了实时个性化服务并不是服务的终点，相反，是服务的一个新起点。如果不进行定期的成效分析和顾客意见调查，电子商务站点的实时个性化服务水平就不可能得到提高。如果你提供了一项并不受顾客欢迎甚至讨人嫌的实时个性化服务而没有进行反馈分析的话，那么站点的商业形象就要大受影响。成效分析通常可以根据下列数据和信息进行分析：经过特色推荐的商品的购买率是否得到了提高？同类产品中，经过推荐和未经过推荐的销售比率是多少？实行实时个性化服务后，站点的盈利水平是否得到提高？在对反馈信息进行商务智能分析之后，所有这些问题都能得到妥善回答。
环节4：合理地区分顾客
尽管个性化服务有很高价值，但实时个性化服务通常只能在顾客上线的时候才能提供，也只有在此时，实时个性化服务才能发挥较大的作用。另外，实时个性化服务是针对个体顾客的，如果电子商务站点想针对某个顾客群组织大型的市场活动，很明显，它是不适用的。另外，如果购买决策来自多位决策者，或者需要经过多个销售环节，它也表现得无能为力。因此，下一步，我们应该通过商务智能来区分顾客并增强营销能力。我们先进行一些比较宽泛的区分，然后再进行细分。
根据最佳顾客进行区分 的管理层早期对顾客群也没有一个总体的认识。他们不知道哪些顾客经常光顾他们的站点，也不知道哪些顾客给站点带来了更多的利润，他们更不知道不同顾客群的消费热点是什么。但及时地运用商务智能系统进行了顾客分类数据分析。
在2000年初开始进行顾客分类数据分析的简单试验。它根据顾客最近访问本站点的时间将顾客大体分为三类：积极顾客、半积极顾客和消极顾客。针对那些已经很长一段时间没有进行访问和购买的消极顾客，利用电子邮件的方式与他们联系，向他们提供有折扣的商品，希望能够让他们记起曾经购物过的并恢复访问的热情。结果，相当一部分消极顾客的反应积极，大概有25%的消极顾客开始重新回到购物。又钓回了他们。
于是开始应用商务智能系统进行更为复杂的顾客分类并因此进行更加准确的市场营销。它开始分别统计每个的顾客最近访问时间、顾客平均访问间隔时间和顾客购物金额。这些数据分别被赋予不同的权值，然后经过商务智能系统的计算和分析，为每个顾客得出一个综合价值。
“公司寻找那些最重要的顾客群并提供最好的服务。对那些不是十分有价值的顾客们提供次一等的服务。” 市场营销副总裁斯科特·卡尔说道，“我们对一个170天前下过订单的顾客和一个352天前下过订单的顾客的营销力度是不同的。公司的市场行为不是坐在会议桌前想出来的，而是以商务智能为基础得出的正确决策。”
在2000年春天，又进行了一项试验。卡尔和他的部下们，将前一阶段根据顾客最近访问时间、顾客平均访问间隔时间和顾客购物金额得出的数据进行统计，找出了3万个得分最高的顾客，也就是重要程度最高的顾客。然后将30000名顾客分为两组，其中10%的顾客作为对照组，另90%的顾客作为另一组。对占90%的那一组通过电子邮件进行了一次市场推广活动，对照组没有收到促销邮件。统计结果非常令人惊讶！经过一个月的时间，那些收到电子邮件的顾客的购物金额平均比没有收到电子邮件的顾客高了40%。
下一个问题是控制这种活动的频率。当然进行这种市场推广活动也应该适可而止。点击流和交易数据提供了一个调整的依据。活动组织得太少，用户可能会忘记你的站点；活动频率太过频繁，用户可能会感觉受到骚扰从而不愿意与你交易。
是电子商务站点应用商务智能的先驱。应用商业智能，它走出蒙昧，开始获得更多利润。它的母公司，Cyberian Outpost，2000年第一季度的销售额超过了6480万美元，几乎是1999年第一季度的两倍。同期网站的运营成本也下降了50%以上，从销售额的27%降到了%。顾客的忠诚度也得到了提高，对老顾客的销售额从1999年第一季度的43%升到了58%。每笔交易的平均成交金额上升到了280美元，从单位顾客身上获得的毛利从29美元上升到了37美元。同时，吸引单位顾客的成本从104美元降到了47美元。面对这些成果的取得，斯科特·卡尔将之归功于对顾客认识的加深，组织了更有针对性的市场活动，实施正确的决策，提高顾客忠诚度。一句话，因为公司应用商务智能系统对顾客数据进行了正确的分析。
挖掘数据矿脉 电子商务站点有能力收集到大量的复杂的顾客数据，这些数据包含着越来越多的信息。通过这些数据，电子商务站点不仅仅能够知道顾客约翰·多伊（John Doe）是一个通常每年买一个电子设备的35岁的白人男性。还能通过在个人电脑的Cookies文件、注册信息、在线调查、技术支持，以及顾客信用报告等一切能让公司更多了解顾客的资料，了解到关于顾客的几乎一切信息。每一块数据都包含很多个不同的属性。
面对着大量的日益复杂的数据，想从中过滤无关的信息，分析得出能够应用于市场操作的商务智能愈发困难。数据挖掘技术应运而生了。数据挖掘技术能够对数据进行总结、查询或者多维分析的技术，通过这些技术，我们能自动分析出大量数据中的本质联系并依照联系对数据进行分类，而用普通的数据分析技术就很难达到这一效果。但是这还远远不够，数据挖掘还会利用人工智能技术来进行知识发现——即从大量的数据中发现普遍规律。
一般的数据调查分析需要先有一个推测，然后来验证这个猜想是正确的还是错误的。而数据挖掘在形式和方法上更加灵活。它对数据的分析并不需要有一个恰当的推测，只要数据在那里，数据挖掘就可以找出数据间的联系和数据的总体特征。数据挖掘最早应用于财务咨询公司作为风险管理的工具。电信公司们用它来分析顾客变化，零售商则用它来进行市场和产品亲和力分析。
数据挖掘在电子商务站点上有什么作用呢？它可以用于复杂的顾客分类数据分析。比如，一个电子商务站点利用数据挖掘技术发现通过Excite@Home来到本站点的顾客倾向于购买更多的商品，那么这个电子商务站点就可以考虑在Excite@Home上多刊登些广告。数据挖掘技术提高了电子商务站点对顾客根据一些很细微的差别进行分类的能力。比如利用数据挖掘技术可以发现那些在站点逗留超过5分钟的顾客购买商品的可能性是逗留没有超过5分钟的顾客的300%，电子商务站点就可以根据不同的逗留时间对顾客进行分类。
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eBay：建立更好的拍卖机制
eBay 建立了用于分析由网站产生的大量数据的商务智能系统。它正利用这个系统向它上千万的用户们提供不间断的拍卖服务。这些用于分析的数据都是动态产生的而且数据量非常巨大。eBay会员们每天新增4200多个种类的拍卖品，数量超过50万件，从陶器到计算机，琳琅满目。这个网站每个月吸引15亿次点击，同时进行拍卖的商品通常超过400万件。
通过不断地数据分析，eBay不断努力建设商务智能系统，希望能够变得更加智能化。举例来说，eBay公司希望能够分析和比较英式拍卖与荷兰式拍卖这两种竞拍方式成交率的高低。英式拍卖是有意购买的买家们出价，价高者得；而荷兰式拍卖的方式是商品有一个给定售价，然后价格不断降低，最先出价的买家将购得该商品。
不同拍卖方式的成交率也不同。通过对此的了解，eBay能够对会员们精确调节它的服务以获得最大的交易成功率。并在网上拍卖业务的快速增长中获得最大的收益。“我们在一个竞争非常激烈的市场中运作，不断改善竞拍环境，提供最好的竞拍体验是非常重要的。”eBay的首席信息官鲍勃·桑古德斯（Bob Sanguedolce）如是说，我们的电子商务智能战略“将使我们能够把我们的不断变化的用户群和它们产生的巨大交易量变成推动我们不断了解用户并不断完善社区建设的动力。”
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环节5 ：点击流数据分析
顾客从进入一个电子商务站点，到离开这个站点的过程中，所浏览的所有页面、滞留时间、点击的链接和广告都会被按顺序地记录在网站的日志文件中。这就是点击流数据。
点击流数据和传统商业企业利用摄像机记录的顾客数据类似，但是它的功能更为强大，能提供更多关于顾客行为特点的信息。
一家传统的商店可能在商店内部安装摄像机，记录顾客在商店内部的行为规律。比如如果把鞋子柜台摆放在皮夹柜台旁边，妇女是否更倾向于去购买鞋子；或者如果我们在商场竖起标牌来比较两种钓鱼器材的不同的时候，男子是否会更倾向于购买其中的一种。安装摄像机的确可以捕捉到许多关于顾客的信息，但是它无法得到顾客的个人信息、交易纪录、消费水平等用摄像机无法捕捉的数据（摄像机无法告知谁是你的顾客）。商店无法利用对某些带有明显购买倾向的顾客提供特别的促销信息。它也无法告诉你顾客在进入你的商店之前，是从哪一个商店来的。另外，用摄像机只能记录成千上万的顾客中的一小部分的行为。用摄像机观察到顾客的行为后，也不能立刻根据顾客的特点开展促销活动，因为分析结果的得出有一定的延迟性。而这些不足之处，点击流数据分析都可以克服。
在电子商务站点中，访问者留下了许多点击流数据：从哪个站点进入了本站点？浏览了哪个页面？逗留时间有多长？接着又去了哪个页面？在达成交易前，顾客在网站中的浏览路径是什么？离开本站点后去了哪个站点？这些数据对改进网站的设计，提高网站的亲和度，甚至增加电子商务站点的利润有重要的意义。对点击流数据进行分析的电子商务站点可以很容易地找到哪个广告、哪种商品或页面引起了顾客的共鸣。
让我们分析几个电子商务站点对点击流数据进行分析的案例。一个体育站点对顾客的点击流数据进行了分析。发现许多顾客具有相当高的忠诚度，在一天中会登录许多次来查找所喜欢的球队的比分。根据它们在网站上留下的数字痕迹，网站可以把它们按照查询这些特定的球队的次数或者在浏览特定球队相关信息所花费的时间分成若干组。
多伊，是居住在加利福尼亚的一名30岁的独身男性，他经常访问某一体育新闻网站。为了参加棒球社团，他进行了注册并提供了一些个人信息，包括他的电子邮件地址、年龄、住址的邮政编码、性别和年收入。进一步分析发现虽然他住在加利福尼亚，却喜欢纽约扬基这只棒球队。
根据这些分析结果，站点可以认为多伊是纽约移居者。因此向他推荐带有纽约扬基队标志的棒球帽或者纽约大都会歌剧院棒球队的运动衫。另外，通过带有人工智能的发信程序还可以自动向多伊提供一些促销信息（当然是在多伊同意接受这些促销E-mail的前提下），诸如：冰冻保鲜的百吉饼，订阅《纽约人》杂志，以及一些特殊的旅行线路等。
Savvy在线也利用点击流数据分析解决了许多网站经营管理者提出的问题，这些问题包括：
在顾客形成交易前，点击频率最高的页面是哪一个？
哪一个广告的点击率最高？
给站点带来最大利润的顾客在站点上经常有何种活动？
那些购买了利润率最高商品的顾客的访问路径有何特点？
如何判断对顾客进行交叉销售或者向上销售（推销更好的产品）的最佳时机？
如果顾客放弃购物，他的访问路径有何特点？
解决了这些问题有助于站点采取如下的行动：
调整页面位置和链接所在的位置，改善页面的友好程度。
在一些容易吸引顾客的站点发布广告，提高本站点的广告命中率。
根据顾客的特性进行分类，为黄金顾客们提供最佳服务。
促使顾客沿着最容易产生购买冲动的路径访问站点。
在恰当的时机，对恰当的商品进行交叉销售。
找出降低顾客的消费热情的页面或者购物流程。
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的案例
是介绍消费者到相应的广告商的在线市场先锋。它专注于建立一个沟通消费者和广告主的网站。通过这个网站，消费者能够快速方便地找到在上刊载广告提供特定货物或者服务的广告主，并由此形成了双赢局面，成为因特网上最受欢迎、访问量最大的20个网站之一。发现它所拥有的海量顾客信息是一个巨大的商业机会。它决定建立商务智能系统来分析这些海量信息并同合作伙伴们分享这些信息。
利用点击流数据， 分析浏览相对于购买的比率来了解顾客们如何购买和何时购买的信息，并使用商务智能系统来发现那些能促进在线交易过程的手段。通过分析网站流量数据，能够做出更好的商业决策。在特定的顾客进入网站的时候向他们提供适合他们需要的产品。
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另一个应用商务智能分析点击流数据并将结果应用于营销决策中的电子商务站点是。这是一家在旧金山注册的经营保健用品的私人公司。它最初主要通过对顾客的交易记录的不断试验和分析来获取商务智能。计划对点击流数据也进行商务智能分析。
利用交易记录，已经把它的顾客群分成了几十个类别。分类的依据包括：顾客购买的商品，顾客是否接受促销活动，顾客购物的平均间隔时间。它还根据顾客的最近购物时间，购物金额，甚至顾客的因特网接入商来对顾客进行分类。事实上，顾客的因特网接入商的确影响了顾客的购物行为和购物金额。
根据这些顾客分类，进行了针对性很强的市场推广行动和促销活动。比如，对那些在本站点购买了隐形眼镜的顾客，在产品使用寿命到期之前都收到了网站的提醒电子邮件。“这个活动得到了顾客的积极的响应。”的顾客关系总监查克·德雷克（Chuck Drake）说道。站点还能因此解决顾客的烦恼和痛苦，比如：糖尿病试纸的购买者可能被提供一些其他和糖尿病治疗有关的产品。德雷克说：“商务智能系统告诉我们顾客们的购买模式如何，这对我们的财务数据预测非常重要！”
在进行了基本的交易记录分析的基础上，又开始根据更为大量和复杂的点击流数据进行分析，为站点的自动营销管理和实时个性化服务提供决策依据。当然还要将点击流数据和交易记录数据综合起来进行分析。德拉克说：“处理数量如此巨大的点击流数据的确具有相当的挑战性，当然，效果也是非常显著的。”对这些数据处理的程序是：利用数据仓库和数据挖掘技术对点击流数据和用户的个人信息等数据进行处理，得出一个包含顾客基本信息和购物历史的文件。然后再利用个性化智能引擎分析每个顾客的个人文件，得出更为深入并具有可操作性的商务智能。在这个过程中，还需要结合其他的一些信息，包括注册信息、站点通过线上调查得到的信息等。由此得到的数据包含丰富信息，对此的合理分析将意味着网站到底是盈利还是亏损。由于它的巨大信息量，没有几家网站能够完全利用它的巨大价值。
环节6 ：利用外部数据充实自己的网站
一旦某个顾客在电子商务网站上进行了几次购物之后，电子商务网站就能够采集更多的信息来增强对顾客的了解。电子商务网站还能够从第三方得到这个顾客的数据并附加在数据库里面该用户的资料中。通过对这些附加数据的分析，可能会得知，一个购买了历史书籍的顾客通常也喜欢购买古典音乐的C D碟片，因此网站就可以向他发送促销古典音乐CD碟片的电子邮件。
诸如历史交易这样的数据对于建立能够持续盈利的网上业务模式非常关键，它能帮助电子商务站点推行有针对性的“一对一”市场活动。不论是通过E-mail，传统邮政信件，或者顾客下一次访问网站时提供具有针对性的网页内容，网站能够把整个顾客基础群体都按照性格特征划分为各个小组。这样，网站就能更好地了解到底是什么人购买了什么东西。外部数据分析还能帮助站点分析出顾客的重要程度从而决定哪一类顾客是站点下次市场推广的重点目标。
总之，一个简单的规则是：拥有越多的数据，就有可能通过越加复杂的数据挖掘或分类来分析出更多的商务智能。使用第三方数据来充实自己的数据库，我们能够发现以前无法探测的细微分类。有些时候，这些第三方数据还得花钱购买。当然，您可能会通过一些商业运作或者合作关系来获得它。比如，美国航空公司和联合航空公司已经认识到第三方数据这个信息源的重要性。在它们看来，结合顾客个人信息、飞行里程数以及通过紧密合作的信用卡公司得来的信用卡资料的综合分析对市场推广有非常大的帮助。
环节7：商务智能的优化
如果一个电子商务站点能够对历史交易数据、点击流数据和在线调查得来的偏好信息等数据进行综合分析，它就可以对商务智能进行优化。英迈集团就是正处于这一个阶段的公司之一。
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英迈集团
英迈集团，年销售额超过290亿美元，是世界上最大的计算机产品经销商。它的顾客主要是电子产品超市和零售商。随着因特网的发展，电子商务的兴起，顾客们很可能会直接从厂家的电子商务站点购买所需要的商品。英迈集团及时地改变了自己的经营战略。
英迈集团建立了技术领先的商务智能系统——WIP （Web Insight Platform）。这个平台可以对电子商务过程中产生的不同类型的数据进行分析得出商务智能。它可以随时向公司管理层、销售人员、市场营销人员提供一个关于网站经营情况的综合分析报告。管理层也非常重视这个报告，因为该报告可以让管理者发现潜在的盈利增长机会，改善与顾客的关系，推行有针对性的市场举措，甚至提高内部的运行效率。
WIP项目的数据来源主要包括四种不同类型：
1. 点击流数据 顾客在英迈集团的公司站点上的消费行为数据，主要包括浏览了哪些页面，浏览的顺序，在特定页面上的行为（浏览或购买）等。
2. 销售数据 各种交易记录，包括从其他渠道销售的数据，如合作方、直接销售、网站销售等。
3. 客户反馈 主要是指通过客户服务中心收集到的关于顾客的偏好、使用的数据。
4. 基础设施数据 主要是指系统的运行效率，电子商务站点服务器的访问量，服务器的稳定程度。
通过对这些数据的分析，英迈集团成功地运作了一个非常智能化的商务系统。在此基础上，英迈集团能够在以下方面取得更多的竞争优势：
点击流数据分析 通过点击流数据分析，英迈集团获得了大量的广告销售信息。公司管理层能够跟踪分析那些大客户的点击流数据。这样，他们找到了这些顾客们最经常浏览的前25个页面，比如大型电子商店的网站。他们还能够准确地定位那些客户最经常购买产品的前几个网页。英迈集团将这些情报提供给自己的供货商，促使它们在这些页面上发布广告，或者在这些页面上列举更多的产品促销信息。
一对一的市场营销 通过综合分析交易记录和客户服务中心的数据，英迈集团提高了市场营销活动的针对性。客户服务中心的工作人员在与客户进行通话的时候，可以参考从WIP得到的该客户的交易记录数据。比如说，通过交易记录，工作人员发现当客户购买了显示器的时候，通常也会购买电缆。于是工作人员在处理顾客针对显示器的问询时，购买电缆的图标会在屏幕上闪烁，这样就提示了工作人员，在销售显示器的时候同时也向客户推荐电缆。
调整系统运作以妥善处理交易高峰。通过综合分析点击流数据和交易记录，使英迈集团能够在站点被访问的高峰时间，做好必要的准备。通过对一个星期的单击流数据分析，英迈集团发现顾客通常在星期一和星期二浏览网站，研究对比自己想要的商品。而星期三会出现一个购物的高峰期。接着在星期四和星期五顾客又开始浏览。根据这条信息，英迈集团优化了它们的信息基础设施。在每个星期三集中了较多的人力和物力，保证站点的稳定，防止顾客下订单时出现超时或其他错误。在一周的其他时间，公司则主要致力于页面内容的丰富，帮助顾客更好地理解、对比商品。
英迈集团的商务智能系统还能处理一些其他的应用。比如：如果某个顾客只是经常浏览，而并不购买商品。站点就可以推断出他对商品存在一些疑问，可以主动去询问、解答。如果顾客对产品价格不能接受，那么站点就可以适当考虑一些特殊的折扣或者进行促销活动。
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在电子商务中应用商务智能的益处
在电子商务站点的日常管理中应用商务智能后，这些公司发现它们可以发展得更快，在竞争中占据了更有利的位置，提高顾客的忠诚度。让我们再来总结一下商务智能为电子商务站点业务发展所带来的竞争优势：
提高个性化服务水平 通过电子商务站点收集的各种客户数据，商务智能系统可以分析出关于特定客户的信息，利用这些信息，电子商务站点可以更好地提供符合客户需求的个性化服务。
提高企业决策水平 通过数据分析，商务智能，电子商务站点可以根据市场变化、用户特点和对手行为更快地做出相应的反应。将单击流数据和交易记录结合起来进行分析，不仅可以得到关于市场和客户行为的特点的商务智能，还能够根据这些商务智能，通过建模来预测市场和客户的未来发展趋势，从而制定正确的发展战略。
提升客户价值 通过对相关的客户数据分析，电子商务站点可以得到客户群体的消费偏好、消费水平等数据。使用这些以事实为基础并经过正确分析得出的商务智能，电子商务站点可以更好地了解了客户，利用更有针对性的市场营销和智能广告来更多地提供那些最能盈利的产品和服务。
改进客户服务水平 掌握了大量的商务智能，电子商务站点的销售人员、技术支持人员以及客户服务中心工作人员能够更有策略和效率地为客户服务，增加客户对站点的好感，促使他们一次又一次前来消费。
优化和完善网站 通过对浏览者和购买者的浏览、交易数据分析，网站更好地布置网页和链接以便能够在增进流量，而客户或广告商也会对这些网页有更好的评价。
归根结底，应用商务智能，电子商务站点可以更好地了解客户，建立与客户的良好关系，提升站点对客户的亲和度。毕竟在电子商务中，客户忠诚度是最重要的盈利因素。
关于个人隐私保护的问题
电子商务站点已经开始通过分析收集来的用户个人数据来获取更多利润。这些数据既可以帮助站点改善运营方式，也可以帮助用户更好地享受网上购物的乐趣，看起来几乎是完美的。但是从用户隐私的角度来看，电子商务智能无疑是一个潘多拉魔盒。许多通过收集、挖掘和销售消费者信息获取利润的商业数据库已经遭到了消费者的强烈抗议。有了前车之鉴，电子商务站点也认识到，保护顾客的个人隐私权问题，保持站点的商业形象，对企业的长期发展具有重要的意义。
很明显，保护客户的个人隐私权和应用商务智能进行个性化之间存在着一定的冲突。顾客一方面希望电子商务站点能够提供更符合其自身特点的服务，另一方面，他们又不情愿泄露自身的特点。目前电子商务站点解决这个矛盾的方法是让顾客自己决定是否向网站提供特定的信息，而站点则向顾客保证这些信息不会被用于其他目的或为他人获知。电子商务站点在收集信息前，要向顾客发出征询，而且详细地解释这些信息被收集之后的用途。顾客有权利随时查询自己的信息被利用的状况。即使电子商务站点出于更好地为顾客服务的良好目的（比如顾客订阅促销信息邮件时），转让或出售这些信息，也必须征得顾客的同意。
在保护个人隐私问题上，许多欧洲国家走到了前面。例如法国很早就建立了一个国家信息系统自由委员会，这个委员会的主要职能就是处理消费者信息安全问题。法国法律规定商家在截获顾客数据之后，必须通知对方。而公司必须向顾客提供查阅功能，修改和更正已经被收集的信息。
根据欧洲国家处理个人隐私问题的经验，美国的电子商务站点也应采纳它们的某些具体做法。只有恰当地处理用户个人信息，尊重用户的隐私权，电子商务站点才能提高顾客的忠诚度，确保自己的长期发展战略得以实现。
第3篇
信息大使
第9章 电子商务智能外网
“要提供的不是客户数据，而是客户智能。回报是巨大的。”
——弗兰克·科利特
苏黎世美国保险公司电子商务解决方案董事
消除障碍，引进透明化。
过去，一个公司对自己的商业模式总是讳莫如深，总是把自己的信息情报严加看管，惟恐泄露只言片语，让客户得到后增加砍价能力。它们更怕，一旦泄露信息，会促使客户投向了竞争对手。
因特网使得这种情况有所改变。B2B电子商务正在重建那些古老的商业规则。客户和商业伙伴要谈定一个它们最满意的合同，它们越来越要求更多的能自主决定的信息，这迫使公司业务趋向透明。我们可以看到，越来越多的公司把电子商务智能放在公司的外网上，提供那种透明度。就像公司授权给员工使用信息一样，现在它们更民主化，把内部信息扩展为为信息大使。客户（通过专门对客户的外网）、供应商和商业伙伴（通过专门对供应链的外网）都可以得到全面的信息。此外，许多商家提供一种收费网络信息中心，我们称之为“信息经纪商”。在第10、12、13章中，我们将详细介绍这些不同种类外网的细节。
本章中，我们把这些外网看做一类，首先分析把商业伙伴纳入共享信息，并因此创造出商业智能外网的力量；其次考察信息共享模式从书面报告到当今智能外网的变迁和演化。在略述该种系统的风险和回报后，最后分析获得出成功的关键因素。
从交换产品到共享信息
2000年网络股的下跌和随之而来的网络幻象的破灭，把公众的注意力从直观的B2C残渣转到了不易直观但市场更大的B2B交易上来。富有盛名公司的失败，使B2C这棵玫瑰花枝凋零。同时，总裁们开始害怕被归类为“亚马逊”族的B2C，似乎更焦急地要成为“思科类”的B2B。对每一个人来说，思科公司已经成了一个典范，它不仅87%的订单通过网站完成，并且大幅度地降低了核心业务部门的成本，如供应链和售后服务等。
因此，过去几年里，媒体、产业分析家、咨询公司和商家大造声势，都把注意力集中在如何通过因特网实现交易环节的自动操作。诸如：
任何进行网上行销？
如何进行网上采购？
如何实施一个高效的电子采购系统？
其中的焦点一直是怎样让因特网理解现行的商业程序并能运行良好。当公司大谈电子商务智能时，它们就是在谈怎样才能使那些商业运作过程更有效率、更聪明。也就是探讨一个更好的、目标定位更明确的市场推销策略，以及对客户实际需要有着更深刻理解的系统。
到目前为止，人们对电子商务智能潜藏的巨大利益少有关注。电子商务不只是用来与客户、供应商、业务伙伴进行交易，同时也是一种智能的共享信息的方式。此外，根据普华永道公司的调查，现在仍有60%的公司没有用外网把自己的运营与重要的商业伙伴连接起来。当然，它们中的大部分计划在两年后建立起来。但仍有12%的公司声称暂时无此项计划。
与客户、供应商、商业伙伴共享信息势在必行
B2B 相互作用的特征与B2C的大相径庭。以戴尔公司这样的个人电脑生产商为例，对最终消费者来说，从网上购买电脑，最要紧的是能够买到正合所需、配置合理的机器。当然，交货速度、价格及质量保证也在关心范围之内。一旦交易完成，最终消费者无需了解有关购买行为的更多的信息。现在来看看一个大公司采购经理的情况，他将从一个生产商订购货品。他不仅需要了解有关产品的价格、质量、交货速度等信息，还要保持与生产商的信息交流。关心诸如：多少电脑被人订购了？客户得到的服务是否与合同一致等问题。对B2B业务来说，监控与供应商的相互交流是最根本的问题。因此，信息共享自然成了一项基本和标准的要求。
大量信息共享 与投资网上B2B潮流相一致，生产大量的数据也成为潮流。从前，个人之间通过电话或传真机交换的信息，越来越多地被加工成数字化方式存储。提供的任一产品或服务，达成的逐笔交易，某个产品的销售下滑，某个合约的完成等信息，都被加工成数据记录。销售商保存了越积越多的数据，包括了它们与客户的活动。这些数据对客户来说可谓无价之宝，为能够很方便地提取数据分析，许多客户因此而打开钱包。
许多公司虽然仍保持传统的购销模式，尚未发展B2B商务模式，但至少在因特网上看得到它们。它们的客户已经开始要求公司开办网站，在一段时间内向客户提供诸如按部门或产品分类的采购信息。
透明化的需要 公司之间交往的透明化或者说开放，实际是信息大使萌芽阶段。这一领域的先行者正把它们的数据库面向外部，使用网络平台。让它们的客户用网络搜索器就可以获得并分析它们需要的数据信息。“你必须对客户越来越透明。”佛雷德瑞克·狄博恒（Frédéric Tiberghien）如是说。他是一家叫VediorBis的大型临时雇员代理公司的总裁，整个2000年，它们都在实施和建立一项为几十家客户服务的电子商务智能外网。“我们认为这是我们区别于竞争对手的一个方式。我们要让客户的忠诚度增加。通过采用电子商务智能这一工具，我们看到业务发展还有极大的改善和发展空间。当权衡实施这一策略的收益和风险时，我们认为最好还是与客户一起共享信息。”
整个价值链运营的需要 在新经济中，同一价值链上每家公司都缺乏一个能快速行动并运作良好的决策信息环节。大部分企业仅关注自身所需，实施电子商务或电子商务智能的策略改进自己的运营水平它们的商业伙伴也步步相随，实施同样的策略。为了获得更高的效率，供应商需要行动更快速。而要反应迅速，供应商必须掌握它们的客户的所有信息。一个公司要改善运营能力，不仅要考察自身内部的要求，同时要兼顾商业伙伴那边的要求，比如怎样改善它们之间的运营配合水平。在一个商业生态系统中，如果每个参与者都改善了对方的运营环境，显然大家都能得益。
增强竞争力的关键 优良服务是培养客户忠诚度，获得客户认同并留住客户的关键。创造一个互动交流的环境，与客户的关系方面完全透明化，对任一行业来说都是非同寻常。为了降低成本并更好地控制自己的运行，越来越多的公司想更好地理解并处理与它们的供应商的关系。比如两家公司提供同样产品，其中一家能够提供全面的客户信息咨询系统作为附加服务的一部分，它的产品必将成为客户的首选。竞争就从价格的层面转换到服务价值的层面上。
让我们看一个例子，一家大公司的设备经理正在寻求优化其电子产品的采购系统。在此，我们分析电子商务智能对两个公司实体开展B2B 电子商务所带来的全方位的变化。包括得到认同、搜索和发现、定价、支付、货物运输、提货和最后完成。如果必要，还包括发生纠纷后的解决等。
为了使订购的货品能够更及时和经济地运送到其公司，设备经理决定考察一些商业网站。一年前，设备经理通过集中采购，然后分发到其12家子公司的办法，有效地降低了成本。但是，最近的员工满意度调查显示，员工对订购的一些关键电子货品，如电脑、计算器等迟到的抱怨越来越多。在这项调查中，有几个员工说，它们把物件的迟到看做是管理层对它们日常工作所需缺乏重视，是对它们的一种漠视。一个员工评论道：“如果连开展工作的基本工具都不给我，管理层还怎么能期望我工作有成效？”高层管理人员显然注意到了这项调查中反映出的问题。结果，设备经理被要求重新评价她的集中采购再分发系统，因为该系统造成了外地公司办公物品的经常短缺。
最近几家主要的电子产品经销商推出了B2B外网，其功能是改善对偏远地区分支办公机构物品供给效率的新途径。该设备经理全面考察了三个经销商的网站。第一家经销商的网站很简单，是那种通常的样子：公司简介、公司新闻、投资者关系讯息，还有一些重大合同信息等。没有提供什么特别的讯息可以对那位采购经理的工作改进有所助益。就这样，就因为它们简陋的电子商务智能，这家著名的电子产品经销商名字，被设备采购经理从其简短的供应商名册上一笔勾销。
第二家经销商的网站相对高级一点。客户可以从上面看到其经营产品的全部经销网点。甚至可以比较某些型号产品的价格。比如，采购经理可以在网站上分别比较40种电脑和52中不同计算器的价格。然而，尽管能够看到这些价目对照表，但这位采购经理所关心的问题还没有解决。价格信息是很重要，但对采购经理来说，该公司的产能和预计的交货期等信息也与价格信息同等重要。
第三家经销商提供了一个可称为最完善的网站。它不仅能让客户比较不同种类产品的不同价格，更重要的是，它提供了一套客户所需的商务智能全面解决方案。客户可以研究、分析、追踪任何它们所关心的重要讯息。例如，当比较两种品牌的电脑时，设备经理不仅可以比较价格，还可以比较以下更多的内容：
经销商当期存货量。
预计的交货期。根据目的地，对12个办公地的交货期。
某个产品客户反复定购率的统计数据。这是体现客户满意度的强指标。
过去几批货物的交货时间统计（按月、产品、所在地、产品价格范围、运输时间等统计）。
经销商每种产品的月销售额。这个数据使设备采购经理了解她是否需订购热门货。
客户打分。当然，作为客户都不愿花时间给那些高质量的产品分级打分。但通常它们对质量不好的产品总要品头论足一番。这种非正式的指标也很有用，提醒了设备采购经理，不要订购那些质量不好的产品。
提醒服务。设备采购经理还可订购一个免费的电子邮件提醒服务。根据过去给某地公司某项产品采购频率，计算出恰当的间隔时段，到时自动提醒采购经理。这样就可以解决外地办公物品短缺的问题。
下了订单后，设备采购经理每时每刻都可以追踪订单的进展状况，可能的出货时间等。此外，她还可以跟踪发票和付款的情况。有这些信息后，就可以大大减少、简化可能产生的争议情况（如错发了物品，错发了物品的数量，没有发运的物品等）。这些都是不可忽视的又占用时间的琐事。
拥有了这些数据信息后，设备采购经理感觉自己在做决定时，能够买到对自己最重要、最合适的产品。她最后之所以选择这家网站，是因为经销商不是仅提供了一个“预制”的报告，而是好像事先就知道了她喜欢什么、关心什么、什么对她最重要似的。既然已经有了10余年的采购经验，她知道，虽然低价格可能对一次采购来说是很重要的信息，但及时供货、质量，甚至产品的原产地（为了攻关的目的），都可能对另一次采购意义非凡。
这家电子产品供应商赢得了争夺采购经理青睐的商战，不过是略施小技而已：一套丰富的采购决策支持系统及根据客户浏览需要而构造的灵活性。
数据共享模式的演化
对许多公司和它们的客户来说，多种信息大使改善运作方式的模式，早已存在。传统上，交换信息的方式通常有书面报告、电子文档发送或者电子数据交换（EDI）。
书面报告
直到今天，许多提供给客户、供应商及商业伙伴的信息，仍然采取书面报告的形式。这种方式产生的问题很多：
数据达到对方通常有严重的时间延误。
印制大量书面报告成本高昂，所以只对一小部分人提供。
书面数据是静态的，因此也是有限的。
最后，我们需要采伐更多的树木，这就增加了对环境的压力。
必须注意，提供静态的电子文件（如PDF文件）与提供“预制”的书面文件具有同样的局限性。当然，如电子文件不被打印出来，可以适量减少对树木的破坏，也许这是个不同之处吧。但在纸面上的、屏幕上的报告，都无法加以修正、更新或改变，也就是静态的。因此，限制了商业客户对它的灵活使用。
电子文档传送
传送有关客户活动的电子文件或提供磁盘也有其固有的局限。比如，准备电子文件或磁盘是一项劳动密集型的劳动，其数据也是截止至送达给客户之日。用这类信息，还牵涉到客户重复安装并转换成自己的系统能兼容的形式、重新编辑信息的一项工作。
电子数据交换
另外一个经常使用的信息交换系统是电子数据交换（EDI）。EDI的早期形式可以追溯到20世纪60年代。通过一个专用的网络专线把两家大的B2B公司的数据相连通，就像两家大公司间的数字隧道，用来为像根据每月预计新产车辆预定车辆之类的信息交换。
EDI的一个显著便利在于，它解除了像发送传真、寄文件、重新录入数据制备电子文件等手工活。但是，EDI也有如下的问题：
EDI是专用系统且价格昂贵，使得它仅适用于高端市场，如高端生产商。
由于是在公司间数据传输专用的，是点对点的相互数据传输系统，因此不适合建设成信息中心。
通常都是静态、定时的数据传输，牺牲了信息传输的灵活性。
通常被用于纯粹的运营上，传传输那些支持运营方面的数据，如自动重复下订单等，但不传输专供分析的数据以改进运营。
总体来说，尽管EDI有优点，但它却昂贵、笨拙，不太适宜复杂多变的商业环境。以电子商务智能外网形式的网站，对EDI有根本的改进。不再搞物理数据传输，不需要装备、维护桌面软件，只需要提供获得及时数据的路径。
电子商务智能外网：明日之“自动取款机”
电子商务智能外网是建立在向客户、供应商、商业伙伴提供不间断的、灵活多样的信息，并在提供获取信息的特别路径的前提下，同时也包含了一个理念：作为一个企业的业务智能系统，但不去揣测每个使用者的需求。这个信息系统是开放的、自助的。就企业间或商业伙伴间的相互作用来说，去揣度一个客户或供应商在某一个特定时点上对什么信息感兴趣是极其困难的。这取决于客户或合作伙伴在当时的具体情境，下的一系列的不为人所知的变数（如该供应商市场推广战略或该客户新的采购政策等）。
电子商务智能外网是一个入口，一个能够深入企业的信息系统，一个能够代替以书面或电子方式预制的各种各样的数据报告。外网是整个公司网站安全的一部分。当一个商业伙伴登录进入后，它不能仅看到那些针对它们需求而剪裁合体的信息环境，它们还能够查询、分析公司的数据库。因此，电子商务智能就是信息的自动存取机，像银行的自动取款机（ATM）一样。当你去影院时，发觉自己忘了带钱，不必去找到你开户的银行在当地的营业场所，到柜面上取款；只要去一个通用的自动取款机那里，自助提取所需要的现金。它的好处是在最短的时间里满足你的需求。那些提供外网的公司，它们也不需要“营业场所”，不需要客户服务系统的人每天24小时都守在电话旁等候客户的随时查询。
电子商务智能外网增加了一种数据互动服务，这恰是EDI系统进行数据交换时所不具备的功能。智能外网同时使得公司能够整合极具个性特色的技术，并快速适应变化的商业环境。例如，就像亚马逊公司在消费品领域做的那样，外网可以根据登录进来采购经理的名字，即时提供他过去30天所做过的采购记录。这可是份温馨的问候。
VediorBis公司几年来，为它们几家大客户，提供了一种类似EDI系统的信息工具，称之为临时办公室。因为这一系统试用下来就颇受欢迎，十分有用。该公司主管市场和电子商务的总裁罗伯特·维索（Robert Vesoul）决定在2000年建立新的、网站形式的电子商务外网。原因之一是，商务智能外网可以从时间、费用、故障等方面大大减轻VediorBis公司在装备、运营“临时办公室”系统的负担。1999年底，在公司主持召开的，有40家客户的人力资源部经理参加的会上，“临时办公室”系统成了一个焦点。客户大约安装了5条“临时办公室”专线，因为使用下来效果不错，客户还想多安装一些。但当听到具体数字时，罗伯特·维索大惊失色。客户要求再增加200条。一套“临时办公室”就有许多数据盘片，安装起来费时费力。“它们说，‘是的，它是个好系统，我们有200个分支机构都对它很有兴趣’”。维索回忆说，“把那么多的软件都安装好，耗资巨大。你非得到一个地方，安装全部软件，调整软件参数，让它与客户端的系统工具一起运行；此外，还得搞好培训。”
现在回应这类问询，维索手里有了更好的王牌：VediorBis公司即将推出的外网。它可以让VediorBis公司的日子过得舒坦一些，公司客户也同样得益多多。
风险与回报
锁定风险
把自己的数据仓库向客户、商业伙伴敞开，让它们通过信息大使得到需要的信息，你就能：
通过差别化获得比竞争对手更有利的地位。
帮助客户节约成本。
减少客户服务系统接听电话的人数。
改善客户满意度。
巩固客户的忠诚度并“锁定”。
减少制作书面或电子文件，然后再传送给客户这方面工作的成本。
创造新的收入流。
享受作为一个前瞻性科技先导者的愉悦。
正如前所说，电子智能外网的理念与电子商务智能内网的理念相类似。二种方式都是以信息武装工作人员，让它们自我服务，自己做出最好的商务决策。信息大使概念的美妙之处在于，许多公司都可以先通过实施企业内部电子商务智能网获得经验，避免犯错，加快新产品上市的速度。基础的技术架构和商务模式业已成熟。开发电子商务智能外网是整个电子商务智能连续系统的合理延伸。将电子商务的功能从过去向客户发送报告升级到客户自己可以进行特别项目查询和全方位、多视角的分析。
有许多事例证明，许多实施电子商务智能外网新潮运动中的先行公司，把它作为一个增加附加价值的服务，为公司赢得了客户，并产生了丰厚的回报。尽管电子商务外网的发展还处于早期，但很快被公司的首脑们纳入优先发展的名单。布兹·艾伦（Booz Allen）和汉密尔顿（Hamilton）最近的一项研究显示，客户外网和供应商外网是今后三年里网站建设领域中最大的一块。在北美洲，对客户外网在企业中的普及率将预计从目前的不到40%增长到超过70%，对供应商的外网将从目前不到35%上升到超过60%。
随着外包服务业务的不断增长，信息大使正进入到该项业务中。根据外包合同的服务协议，设立电子商务智能外网，使合同双方都能监控合同的执行情况，共同分析合同执行中产生问题的根源，信息交换更加充分和有效。随着外包业务和服务协议飞速增长，信息大使也日渐成为根绝外加工业务欺诈、行骗行为的有效手段。
大力完善自身
实施信息大使策略，既提升了公司内部运作环节，也使业务进程更顺利。可以设想一家办公设备供应商的例子。如果没有信息大使，它们要处理客户订单数据，销售员必须花部分时间手工输入客户订单明细。但它们本来就很忙，赶路拜访客户，总是匆匆忙忙。这种烦琐的录入工作常常被这样或那样的事务所打断。它们不可能按严格要求把这项事务做得很好。
应用新的系统，如果这家办公设备供应商的客户能够通过信息大使，有一个安全、专用的路径进入到销售订单数据库，它们可以发现可能的数据错误，如写错了地址，拼错了合同人的名字，订单的数量错误等。这时，客户通常总会大声抗议，让销售员及时纠正错误。客户对录入数据混乱、残缺情况的抱怨，使经理人员可以向销售员高谈阔论，要求它们对订单数据录入勤勉尽责，不出差错。使用信息大使的最终效果是公司高质量的数据库，运行良好的工作秩序，以及业务的拓展。
挑战
发起电子商务智能外网，对一家公司来说，是一项勇敢的举措。考虑到与之相随的风险，公司文化和经营理念也必须发生变化。任何拟建设信息大使的公司都会首先想到，客户或许会利用它们得到最新的信息，从而对自己不利。比如，使用信息大使的某客户在检查自己的历史订购数据时或许会发现，自己从某个地区的订货过多，其实可以把该地区的存货调配到另一地区，减少新的订货。供应商销售收入由此下降，但短期的销售下降是值得的，它可以换来客户的满意度，最终留住客户。
透明化意味着一个公司的缺陷、小漏洞和不合理的工作程序等都暴露无余。两家公司几十年来建立起来的业务关系也可能出现新问题。信息大使打乱了许多过去习惯的做法和规则。混乱和问题的出现不可避免，同时回报也是显而易见的。正如朋斯卡物流公司高级系统分析师汤姆·纳瑟所说：“生意取决于你的袖口”。
商业数字化潮流是不可抗拒的。客户和商业伙伴都渴望获得信息。在网上做生意，对各行各业来说，很快就会成为一种像日用品那样稀松平常的事情。大家能力的差别在于，是否能提供给客户一个获取数据的路径，使得它们能够自己深入分析如何节省费用，提高效率等。数字化交易产生的数据需要整合、处理成信息和情报。
格里姆·米勒先生（Gilmer Minor）是Owens & Minor医药经销公司的主席和首席执行官。该公司运营着一个成功的电子商务智能外网，称之为“智慧网”（WISDOM）。他道出了建立电子商务智能外网的发人深省的理由：“顾客确实拥有了很多信息——这应该看做是它们合同的副产品。”
要有多强大的功能
与此同时，公司也要努力确定提供给外部用户的外网功能究竟需要多大的问题。基础性的信息报告是必不可少的，但是不是应该把它扩展到可以进行特别查询或全方位分析的层面上？增添新的功能，似乎也意味着增加了日常一般运行管理费用，意味着更高的计算机软硬件开支。越复杂的功能可能也导致信息大使支持咨询电话的增多，这也增加了成本费用。特别查询和全方位功能的设置，非常有可能使某些人利用系统对公司进行诈骗。
信息大使另一个不愿碰到的事是网站速度可能比通常网站慢。性急的外部使用者进入特别查询时，久久不见回应，顿生厌烦，称之“对地狱的查询”。这些用户，已经习惯于像雅虎（或其他类）的搜索引擎在几秒内给出查询结果。如果你的系统不能达到类似的速度，它们可能大失所望。解决这个问题，最好的方法就是让客户来推动信息大使网站的建设和完善，当然公司本身在建设信息大使时也要考虑到客户这方面的需求。
建设信息大使最好从基本的报告信息库开始，让最终用户使用鼠标点击几下就可以得到预制的信息。特别查询功能是比基础信息查询高的中级阶段，需要花费更多的时间去掌握。很多外部用户对能否娴熟使用该功能信心不足。可是对任何一公司来说，都有一些外部用户是“超级用户”，它们过去已经使用过电子商务智能软件，如果只提供简单的功能，它们会表示不满和失望。在任何情况下，对外部用户群也好，对内部用户群也好，都希望有一个合理的功能进阶，由简入繁，逐步升级。
通过代替分析数据置换竞争
苏黎世美国保险公司提供商业保险，Owens & Minor公司经销注射器、外科手套、导尿管等，赫茨租赁公司经营租车业务。几年前，这些公司的首脑们肯定会嘲笑开展外包数据业务，即请其他公司进行数据加工服务业务的想法。今天，这种事确实发生了。这些公司都被信息大使模式的强大引力吸引过去。现在它们正在与客户探讨以网站方式进行数据加工服务的前景。不仅需要制作与苏黎世保险，Owens & Minor，赫茨租赁交易合约产生的信息数据，还包括替其他公司加工业务信息数据。
创意是这样的：苏黎世美国保险公司的一个客户——顶点国际公司，以一定的条件与另一家保险公司签订了合同，顶点国际公司把签订的权利和政策条款数据提供给苏黎世保险公司。然后，苏黎世美国保险公司把这份第三方合约索赔数据，连同自己的合同一起，放在自己的风险智能数据库中收藏起来。对顶点国际公司来说，其价值是作为客户，其享有的权利和政策有了二个数据源。顶点国际公司也可能把数据也存储在自己公司的电子商务智能网上，同时用苏黎世保险作为外部数据库提供者。对苏黎世保险公司来说，好处是为该客户数据信息提供单纯的分析服务，相对于其他保险公司，占据了有利的战略地位。
苏黎世保险公司主管电子商务的董事弗兰克·科利特解释说：“譬如说，一个客户在我们这里为员工买了赔偿和一般责任保险，在另一家保险公司买了汽车责任保险。我们可以把它们的汽车保险数据纳入到风险智能库中，然后给客户提供一个综合他全部保险项目的保险报告。在保险行业里，只要客户投了保，我们就可以共享信息。这是我们的惯例。”
赫茨租赁公司也在走同一条道路。政府是它们的一家大客户。政府同时与四家租车公司发生业务，但政府自己并不搞数据库的维护管理工作。赫茨租赁公司有能力提供网络服务，让客户有途径检索分析与赫茨公司发生的业务，这在谈判中意义非凡。现在，赫茨公司已经把它的信息大使深化一步，计划是让政府规定，所有与政府发生车辆租赁业务的出租公司，把与政府合同的数据信息都提供给赫茨租赁公司。然后由赫茨公司整合数据，同时给每家租车代理处一个路径登录赫茨公司的外网，便于它们分析所有的合同信息。显然，赫茨公司新增了一项收入，同时在竞争中获得了竞争优势。
“它们说这是个好主意，因为它们不想再建一个IT部门以便从不同的租车公司收集处理信息。”赫茨租赁公司的IT董事戴维·沙普兰德说，“这对我们相当有利。这意味着它们与我们互相深入，不可分割，建立了更好的业务关系。”
开展ASP服务
ASP全称为应用服务供应商，这项业务很快就在电子商务领地里占据了一席之地。这些公司为客户提供开展企业电子商务应用服务，范围相当广泛，从后台部门的存货控制、财务、人力资源数据管理、办公自动化软件到前台部门系统，如销售管理自动化、重大市场推广活动的管理等。客户可以通过因特网获得、修改自己公司的数据。ASP的价值在于它使客户从维护内网的繁重工作中解放出来。它们需要高薪雇佣员工，以防将来找不到值得信任的、技术可靠的技术人员。国际数据公司——一家专门的分析公司——估计，到2004年，ASP的市场将达到78亿美元。
那些被电子商务外网概念提起兴趣的公司，担心自己维护和管理的能力（尤其是面对所有客户的外网，需要7天24小时的全天候开放）。但是应当看到ASP运营商能为电子智能外网提供一个方便的选择方案。公司可以通过定期向ASP传送数据（或干脆外发特定运营系统），或者把有关的数据移植到ASP站点上，那么ASP就可以承担电子商务智能外网的运营和系统支持等工作。
掌上信息大使
信息大使的下一个潮流是拓展无线网络服务领域。在有些业务领域，传递数据信息的速度至关重要，因为速度即金钱。不少公司已经在开发向客户提供即要即得数据服务手段，不论客户身在何处。它们寄希望于具备网络功能的电话或其他手提无线装置，准备用它们作为传输工具。生产这类器具的科技正飞速发展。开发商将挖空心思，克服尺寸方面的物理极限，让小小的无线装置具备越来越多的功能。
通过网络功能电话上电子商务智能外网，不可能有像台式机一样性能的信息互动功能。一些有限的数据交换功能可能是预先设置后嵌入的。一个信息大使可以预先配置广播、报警功能，按预先设定的数值，向客户的移动电话通报。例如，当某个产品销售收入超过10万美元后，信息大使就及时给销售经理发送信息提示。通过预先设入的查询功能，销售经理也可以通过电话进一步挖掘数据，进一步了解订购的那家公司，销售代表是谁等信息。
苏黎世美国保险公司正在考虑如何拓宽它们成功的风险智能外网，比如开发无线接入服务。苏黎世美国保险公司在伊利诺伊州绍姆堡总部的高级项目经理埃伦·菲里西诺（Ellen Feliciano）展望说，迅速通知重大事件服务将是给现在使用风险智能外网客户的额外“红包”。例如，给客户广播报告恶劣天气可能造成的损失，会使保险客户迅速行动起来防止损失。
菲里西诺同时相信把风险智能外网扩展到提供无线接入服务，相对那些已经在自己的电子商务智能外网方面正在赶超苏黎世美国保险公司的对手，又取得了一些竞争优势，领先了一步。“我们对此非常感兴趣，因为它确实是下一步的发展方向，也正和我们所需。”
成功的要素
公司准备开办信息大使时，以下几条须谨记在心：
1．它是互利合作性质的。
2．它必须安全，功能突出。
3．创意独特，卓而不群。
4．对新兴业务要准备充分。
5．达到一定的规模。
把它建成互利合作性质的 对客户和商业伙伴打开你的数据库大门，有点像吹干洗后的脏衣服。公开有关你客户的数据，可能有令人难堪的错误和遗漏，如客户公司的CEO名字拼错等。建立信息大使的先行者们都成功地解决了这一问题，并有良好的影响。让客户为与自己有关的数据的质量也做些贡献，对双方都有好处。客户通常是随和的，与人方便。毕竟，哪家公司数据质量上没有丁点儿问题呢？促进合作，改善数据质量的总体水平，大家都能从中获益。
苏黎世美国保险公司有亲身体会。它的风险智能系统的用户，对能有机会修正数据的错误和遗漏表示热烈欢迎。在苏黎世美国保险公司推出外网之前，它们提供给客户数据软盘，如果其中有错误，也是个把月之前的事儿了。然后客户等到修正后的数据盘，还得要好几个星期。“按以前的月度报告系统，如果数据错录、漏录，客户至少要等45天才能看到报告并进行检查。即使重新修正，还得再等待一个月客户才能拿到。”菲里西诺说。“现在，它们发现了一个错误，它们打个电话来，下个工作日就被修正，或者它们自己登录上网，自己将数据修正。”
让它功能强大，安全可靠 在新经济中，只有客户自己才能看到属于自己的私人信息是至关重要的。要选择采用安全性能好的技术保证这一点。安全技术必须保证电子商务智能外网对攻击有抵御能力。最后才考虑让你的重要客户是否会抱怨把它的资料与其竞争对手方在一起。
在数据登录速度的需要与选择合适的软件工具、基本建设周期之间选择一个平衡点。切忌因小失大。
加里弗里亚的Ventro公司在利用信息大使开发B2B交易时，公司领导层在此问题上发生了争论。“一个观点是：放到篮子里就是菜。但是，即使这个观点是错误的，我们也不想因分析论证延缓了工作进程，当然我们也不想因赶速度而使终端解决方案粗糙难用。我们必须确保这是项从战略方位考虑的投资。”
富有创意，卓而不群 建设信息大使涉及到很多与建设电子商务智能内网一样的基本程序。征求用户、客户的反馈意见，比如哪些数据是它们最常用的，并把传送信息的报告制作成简单易用的格式，同时构想哪类信息对哪些客户价值最大。
VediorBis公司的电子商务智能外网有一大批很确定的客户：那些通过该公司雇佣临时工的公司。此外，还有批不大确定的客户：临时工。通过向临时工开放外网，并进行网上培训。VediorBis公司还希望临时工增强对公司的好感和忠诚度，因为它们是公司最有价值的资产。“我们把临时工看做是很重要的客户，”罗伯特·维索说，“我们要建立临时工的忠诚度，开展声势浩大的活动推销我们的临时工，给它们创造有利条件。吸引临时工到VediorBis公司，并一直与我们合作。”
准备充分，这是一项新业务 尽管利益很大，但开办外网对一家IT公司也是一个新的挑战。至今为止，IT公司已经开发的大部分应用服务是为内部用户（如自己公司内部不同的部门或员工等）。可是，外网使IT公司进入到为外部客户传送、经办软件应用的业务之中，这些外部用户大部分都是公司的核心客户，不能有任何闪失。建立外网不仅意味着在现存的业务程序中或现存的业务关系中插入新的软件，还意味着公司还需要专门的人才。IT公司需要与系统集成商、应用系统提供商（ASP）或外网服务提供商（ESP）紧密合作，在它们的帮助下，培养自己的能力并顺利实施应用服务的推广。
达到一定的规模 建好内网后，用户会蜂拥而至。这也是外网建好后的景观。实际上，用户增长的速度甚至会超过内网系统用户。客户和商业伙伴会拎着现钞，踊跃要求公司提供路径登录。
商业保险公司苏黎世美国已经把它们的风险智能外网升级，首要任务是让系统支持的同时在线人数从50户升级到250户，这个升级是因为该公司在2000年春天经历的痛苦。在此之前，当时苏黎世美国保险公司还不是保险行业应用外网的典范。很偶然，在春天里的某个星期一，发生了网络超载的实际例子。大量同时在线用户迫使苏黎世美国保险公司关闭了系统。“我们现在完全知道需要多大的规模，”科利特说，“如果我们早就知道，一定会在开始时多花点钱。”
小结
电子商务智能外网适用于公司与全部外部客户的相互交流，包括直接客户、经销渠道伙伴和供应商。从根本上说，它适合各行各业。信用卡公司可以与它的信用卡用户更好地沟通，银行可以与企业客户更好地交流，电信公司可以给大客户出具更智能化的账单。
外网也正迅速成为企业间相互沟通的方式。1999年，Business Objective公司有150家客户都实施了商务智能外网，而在1998年，仅有两家使用。因特网正逐渐地取代商务午餐和冷餐会，成为信息交换的媒介。
在接下来的几章里，我们将考察在客户维护、供应链及新的网上交易等方面具体的电子商务智能外网实践。也同时研究，一个公司怎样通过把自己转变成信息的销售商，从而创造新的商业机会。
第10章 客户服务外网
有了外网，我们的客户似乎与我们的联系更加紧密，时间也更持久。它能够创造忠诚度……甚至远远超过忠诚度。
——罗伯特·维索
VediorBis公司市场和电子商务副总裁
在乡村高尔夫俱乐部或五星级饭店用餐招待客户当然还很有用。长期以来，在世界级的高档餐馆一顿精美的牛肉生切片，欧洲海鲈鱼，烤扇贝等山珍海味是赢得客户的有效手段。但是，这些客户，越来越青睐一份信息快餐，而不在意美味佳肴。
信息正迅速成为满足商业客户胃口的佳品。随着客户开始要求有业务关系的商业伙伴提高透明度，提供它们所关心的基本信息，比如已完成了多少业务量，跟哪些部门合作的，以什么样的价格成交，每次间隔多长时间等。客户的预期已经提升，它们不再满足于收到书面形式的报告或电子数据表格，而且这种预期还会再提高。提供获取信息的渠道，通过客户维护外网获得信息，公司可以让客户节省开支，降低成本。
透明化可能会带来些麻烦，因为有些公司会想，让客户对订货情况一清二楚的话，可能会减少收入。确实，在尽可能使客户价值最大化的竞争中，没有公司乐意客户削减订购产品或服务。但该业务的开拓先锋认识到，通过在技术上的领导地位和实施信息透明战略，能够建立客户的忠诚度，赢得新的业务，其意义远远大于微小的收入损失风险。
在专业化和个性化生活的加速进程中，许多经理已习惯于得到即时的信息。今天的经理，好像都乐于用手指在敲击键盘之间，完成日常的数据的更新，包括销售、存货在内的业务数据程序。从个人的角度看，它们也希望通过因特网知道诸如股价、航班、休闲剧目、比赛比分等即时行情。那种第二天清早从报上查找股票报价和棒球比赛战况的日子，已经一去不复返了。
鉴于多样信息对于经理个人和公司的利益都有着直接影响，因此下一个待开发的业务是建设更好、更快、互动性更强的与商业伙伴的信息交换。快速、准确的获取信息，日益成为维护、满足一个有巨大价值客户整体计划中不可或缺的部分。能够提供这种信息营养的载体就是电子商务智能客户维护外网。在从保险、金融服务到电信等行业里，许多有预见性公司通过向客户提供即时信息服务，获得了很大的竞争优势，也实现了不断增长的收入流。
比利时电信，就是用外网给大的公司客户传送账单信息，它们称之为“账单管理”。该应用服务软件向客户提供合并的或者灵活分解可供检查的电话账单。客户可以研究、解剖账单，加深对账务费用的理解，从而查找可以节省的费用的手段。账单管理项目，最早是1999年底推出，代替了比利时电信原先向客户提供的大堆文件数据的手段。“客户对该项目的满意度非常高，”比利时电信IT业务分析部主任科恩·弗穆伦说，“当它们对自己的话费有了更清晰的了解后，就可以更好地控制话费。而且它们对自己公司全部话费有个总体观点，就可以深入挖掘、分析数据。”
例如，比利时电信提供的信息可以让公司在对内部各个岗位的功能进行分析的基础上，确定各个岗位必须打出多少电话。利用这个信息，可以更准确地制定下一年的成本预算。它们能够看到一个主要用电脑而很少用电话的分析员的话费，与一个每日需打几十个电话销售代表的话费间的显著差别。移动电话也是一样，它们可以比较那些使用公司提供的、账单由公司直接支付的员工的话费，与每月需要先自掏腰包然后申请公司报销员工的话费差别。
其实，这个概念并不是全新的。一直以来，供应商总是向客户提供一定形式的信息提要，比如书面的账单发票，以传真或邮寄的方式递交给客户，标明客户订购了什么物品，什么时候订购的，价值多少等信息。但是，这类发票信息价值绝对是单一的、平面的。因为即使一年的发票堆积在采购经理的台面上，它也不会自己自动处理分析，让采购经理找出节流的办法，或发现新的、更有效的采购工作程序。在一家规模很大的公司里，许多经理都可能收到同样的发票，但最终都散落在高层或低层的各部门里，放进抽屉一无用处，或全部弃置处理掉。公司无法从整体上对从一家重要供应商那里采购的情景有清楚的了解，尽管它们会收到密集如雨点般的书面报告。一个主管多个部门的高级采购经理可能不得不中断自己的工作，来收集、综合、分析包含在那些文件里的信息。
客户维护外网的出现让那些工作程序显得古老而笨拙。确实，一个运作良好的客户维护外网向商业用户提供了一个获得信息的便捷路径，用户也从而可以分析自己与该网站的所属公司的所有业务来往。另外，外网具备制作标准分析报告的能力，能让客户全公司相关人员共享信息，也能让业务伙伴查询、分析数据库。
在这一章里，我们将首先考察以客户为中心的外网对开办公司和用户方的共同好处。然后，总结三家成功实施外网公司案例，从中吸取经验教训。
一种双赢的关系
建立客户服务外网能够真正实现公司和客户之间的双赢。共享信息也讲策略，在运行外网时，主客双方建立各自的防火墙至关重要。
外网主办方的好处
从主办外网一方公司的角度看，外网的客户关系管理主要是在三个方面：赢得客户、巩固客户关系、维护客户关系并且上升到新的水平。由于在原有的基础上增加新的服务内容，显得自己与众不同，公司在争夺并赢得新客户方面增添了新能量；在充分信任的基础上，达成伙伴合作关系，增强了与客户的关系，也提高了客户对公司的忠诚度。
赢得新客户外网解决方案创造了为客户服务的新水平，为信息供给方的核心产品创造了与其竞争对手产品差别化的因素。因此，它是宝贵的行销武器。像比利时电信这样的电信公司，采用“账单管理”外网，作为差异手段，对付对手的竞争。这样，在争取大的企业客户的订单时，就会减少对价格因素的依赖。
建立与客户伙伴关系 与客户共享信息创造了与客户的伙伴关系，超越了简单的供应商/客户关系。所有的B2B关系都会时不时会遇到一定程度的矛盾和摩擦——如果客户与供应商有“透明”制度的话。客户需要确信双方都能够完全看到过去都曾发生些什么，什么时候发生，为什么会发生。外网的共同基石是真实的事实，使得各方有充分的选择信息，扩大做决策的余地，不再为合同中有关服务水平的条款而争执不休。
增加转换成本 正如已开通客户维护外网公司发现的那样，信息的需求是巨大的，而且还在不断增长。它们可以提供给客户不可或缺的信息，培养客户忠诚度。客户不断地得到丰富且极有价值的信息，外网逐渐也成了它们工作内容的一部分，无形之中提高了客户转换的成本。
降低了成本 开通客户维护外网的公司通常能降低客户支持成本。因为不再需要一个庞大的客户服务机构处理客户信息查询和投诉等事项。客户自己也可以通过网站获得支持。其费用与配备专门电话语音服务或一些服务人员的费用比较起来，微不足道。专门的人工接听处理客户服务，通常要花费几美元，而通过网站解决，只需花费几分钱。
先发优势提高了竞争地位 在信息共享发展的关键时刻，首家把客户维护外网推向市场的公司，就会从一群竞争对手中脱颖而出，占据有利地位。客户维护外网的外部用户很快把外网看做与它们业务伙伴开展业务的首选要素。先发优势又一次在此起到了重要作用。媒体和投资机构都是被新闻牵着走的。在一个领域最先介绍外网的公司，总能在本行业的杂志或会议上得到免费的曝光（参见13章Owens & Minor公司的例子）。第二家把外网推向市场的公司受到的关注，如同第二个登月的人受到的关注——大部分记住还是内尔·阿姆斯特朗（Neil Armstrong），而不是布兹·奥贝德林（Buzz Aldrin）。
带来新的潜在收入源 如果外网对客户价值极大，就可以对进入者实行收费制。这样就创造了一个新的收入源，数据仓库从一个成本中心转变成了利润中心。仅管，外网对大客户们通常提供免费的服务，但可以按一定的价格在市场上发展大量的中小用户（12章“信息经纪商”将进一步探讨这个创意）。
外网使用对客户的好处
供应商或商业伙伴得到使用外网服务的权利，实际上在同时就获得了巨大的潜在效益。它们可以：
监控服务协议的执行。
能够快速、自助地获取信息。
充分利用外网服务设施的价值。
衡量公司的运营状况。
现在让我们逐一来分析。
监控服务协议的执行 在错综复杂的商业关系网里，一旦签署了采购合同，就要严格按照合同内容来处理与各方关系，这对客户至关重要。采购经理通常有责任和权利决定所签署合同的大小。通过使用外网，客户方的采购经理可以追踪合同的履行情况，监控供应商是否严格按照协议规定的项目以及水平履行相关义务。
能够快速、自助地获得信息 有了客户服务外网，静态的书面报告或电子数据表就过时了，因为这些形式的信息数据通常都太滞后，且不能进行灵活自由组合的分析。现在，作为客户，在任何时候，只要直接到供应商的信息数据库去挖掘，就可以得到最新的数据信息。例如，一位编辑，他有一本书放在网上销售，他不愿等待拿到销售商的月度或每周的销售报告。相反，他想知道每天的销售进展信息。另外，他还希望能够从不同的侧面分析销售数据：哪个州销量最大？购书者的都有些什么特征？一周内的销售为何从热转淡？要找出上述问题的答案，他可以直接使用外网，而不必拨打销售或服务热线。
充分利用外网服务设施的价值 有了商务智能外网提供的增值信息，作为用户的客户，可以更好地利用这项服务，提高本公司的智能化水平，由此也优化了与供应商的关系。第9章里，我们讨论了VediorBis公司，向其150家最大的客户推广客户维护外网，“临时办公室”在线外网帮助接受VediorBis公司临时雇员服务的公司，检查费用开支、临时雇员的资质和其他特别信息。只要进入VediorBis公司的数据库，就可以信手掂来这些信息。一家大公司的人力资源经理可以轻而易举地浏览临时雇员项目上的支出。这方面的数据需求频率很高，过去由专门的部门来做，现在有了外网就能一目了然，使人力资源经理游刃有余，找出减少开支、提高效率的办法。此外，经理能够提高临时雇员的效率，使其有更高的产出。
“我们的客户问：‘怎样才能完善自身组织结构？怎样才能从临时雇员身上得到更高的产能？怎样才能改革自己内部机构提高效率？’”VediorBis公司营销和电子商务副总裁罗伯特·维索说，“我们的客户要求取得更多的信息，为满足它们的需求，我们需要电子商务智能。”
衡量公司的运营状况 外网不仅让客户知道自己正在使用的一个具体产品或服务的特性，还可以让它们把自己的运营状况与市场其他公司进行跟踪比较。为此，外网把客户的数据综合在一起，汇总成一体，与外面的市场信息进行比较，并提供对比结果。如此一来，客户可以马上意识到自己该在哪方面需要加把劲，哪里需要追加投入资源。
下面，我们考察三家公司的实例。它们都建立了客户维护外网，并与客户一起实现了双赢。它们是：苏黎世美国保险公司，一家大保险公司；Instinet，一家电子产品批发公司；万事达卡公司，一家信用卡公司。
风险与回报：苏黎世美国保险公司的案例
苏黎世美国保险公司是一家商业保险公司，总部在伊利诺伊州的绍姆堡市，年收入达62亿美元。似乎是为了证明了它们给客户提供客户维护外网的价值，它们把外网命名为“风险智能”。该外网最初的目的主要是满足客户迅速获得信息的需求，在很短的时间里，它变成了具有战略意义的第一步，现在为公司销售和市场营销获得成功起重大作用。
风险智能系统为客户提供有关索赔、保险的数据资料，还具备提供报告和分析的功能。风险智能系统在1998年底开通，以取代一个叫“风险经理工作站”的系统。该公司原来通过这个风险经理工作站为风险管理客户提供一套专门的办公桌面应用软件，每月向它们邮寄一次存有关索赔和保险数据的磁盘。因为支持该项目的费用很高，实际上，在风险经理工作站上，公司是亏钱的。现在，风险智能系统收支平衡。
现在风险智能系统可以给客户提供仅滞后一天的大容量重要信息，在过去如果提供同样的信息量，需要45天时间。现在它能够提供超过100种的现成报告，如索赔汇总、索赔详情、损失时间，并显示信息滞后时间以及历史情况和未来趋势。据介绍，以前的风险经理工作站只能提供6种报告。现在，可能获得的数据的广度和深度都得到了扩展，相互交流和发送的速度也都得到了加强。
风险智能背后的推动力量是对及时数据的需求。苏黎世美国保险公司的客户平均都承担了百万美元甚至更多的保费。因为保费直接关系到公司的损失，风险管理经理在想方设法降低保费。通过识别风险或改进工作条件——就像降低工作台的高度减少背伤一样——消除或减少风险的发生。由于及时得到有关损失索赔的数据信息，风险控制经理可以很快觉察到风险的趋势，采取措施避免大量类似的损失重复发生。
“我们的客户要求尽可能及早知道损失的发展趋势情况，迅速作出改进调整。因为损失可能已经达到它们的底线。”弗兰克·科利特说，，“如果一家制造商在生产流水线上发生了类似人体背部肌肉紧张，气血不通的小伤，通常需要很长时间才能意识到。但是现在，只要事情一发生，它们就得到了报告，知道事情是怎么发生的，有多严重，与之相关的费用是多少。它们即刻能察知远在堪萨斯城或其他地区工厂出现的小毛小病。”
正如背部肌肉紧张可能提示需要买些升降椅，超常的交通事故频率意味着需要进行驾驶员培训，频繁的火灾警报提示要立即检查大楼的电力线路。在商业保险中，一个有关历史和趋势的综合分析报告，有多方面的用途，可以有效地降低保险支出。
苏黎世美国公司开始为很小范围内的客户提供外网服务，在1998年底，该系统推广到20家客户。在小范围的试用，清楚地表明客户对及时数据的热衷。不管它们多长时间上一次网，哪怕是一个月才上一次，它们都希望能看到截止到前一日发生损失的数据和最新的趋势情况。
客户还希望能够从不同的侧面来查看索赔信息。苏黎世美国公司为满足这一需求，开始尝试提供30种报告。在试验阶段进一步检验了这些报告，经修改补充，正式推广时确定下来。例如，“滞后天数”报告写明针对一项具体的损失，苏黎世美国公司花了多少时间完成理赔。报告会告诉一个公司的风险经理，什么时候发生了工伤，员工是什么时候回到工作岗位的，苏黎世美国公司的理赔速度有多快，什么时候索赔事务正式了结等。小范围试用时还发现，客户对个性化定制的报告有浓厚的兴趣，希望公司能够根据自己的情况选择个性化定制报告。今天，苏黎世美国公司为客户提供300多份定制报告。个性化定制报告正成为苏黎世美国保险公司和其他外网的特色菜，起到了关键作用。因为它们能帮助客户提高其内部工作环节的效率。例如，定制报告及时顺利流转到客户内部的各有关责任部门。
客户通常喜欢合乎需要的，同时能自主和随意制作报告，而不愿意发一个标准的要求函给客户服务代表，因为那可能需要不少天才能得到回音。报告来了后，可能并不完全合乎客户的期望，或者，当时决策需要提供支持的时间已经过了，不再需要了。有咨询功能的电子商务外网提供自助服务，对公司和客户都有好处。
客户被“网罗”的速度大大超出苏黎世美国保险公司的预期。过去有125家公司200条专线使用苏黎世美国保险公司的磁盘和风险经理工作站软件，现在风险智能系统的用户飙升到400家公司，1000条专线。“原因是那些公司认识到每天获得信息的价值。”科利特说，“我们过去常常与财务总监和风险经理打交道，当它们看到我们的报告后，它们想让其他有关的人也能同时看到。”客户上网量的攀升让苏黎世美国保险公司难以招架，它们原来估计只有250家客户需要，这个数字很快就超过了。有一家公司竟要求50条专线。苏黎世美国保险公司原先的技术配置很快饱和，不得不添加硬件服务器，软件操作系统也从微软的视窗换成了IBM的UNIX版本。“我们完全低估了需求量，”科利特说，“我们在那时候应该多花些钱买服务器。”到2000年底，科利特估计有1500到2000个用户使用风险智能系统。由于在北美的成功，苏黎世美国公司的母公司，一个年收入高达450亿美元的苏黎世金融服务集团（Zurich Financial Services Group），开始在全球范围内向客户推出风险智能外网。
除了能够帮助苏黎世赢得业务，风险智能系统还有降低成本的功能。苏黎世美国保险公司不需要制作索赔数据软磁盘分发给客户，也不需要再培训使用风险经理工作站的用户和支持该系统后台服务的员工。科利特估计该系统在第一年将节约成本40万美元。该系统也创造了很好的收益：单位用户每年平台使用费5000美元，个人用户每年250美元。尽管科利特和他的队伍体会到了网站系统的简单易用，但网站也引起了争论的问题。比如，怎样设置防火墙就是一个巨大的挑战。大约有1/3的客户都对其内部使用的人进行了限制，这就造成了一些安全的网站也无法登录。苏黎世的IT小组也不得不围绕着防火墙问题忙得团团转。
另外一个惹人心烦的问题是回应时间。客户打开一个报告需要一分钟，苏黎世想把时间降到10 ~15秒。为了改善系统的运行速度，又投资了100万美元添加软件和硬件。“我们把过去的45天时间提供信息数据加快到只需一天。可是，因为打开某一具体的报告需要的那一分钟，客户逼着我们加快，再加快。”
经验之谈
客户解决方案要考虑到用户量的迅速增长。外网证明下来比预期的要成功是一个好问题，只有在系统对用户量急剧增长准备充分的时候，才能带来利益。
安全列重要性之首。在建设过程的开始就要注意解决安全问题。
该项服务的价值达到一定的程度，就可以按一定的价格收费，系统运营就可以收支平衡，甚至会变成一项盈利的业务。
用钱证明：Instinet 公司
在投资银行界，金融机构都管理着数以亿计的资产。Instinet是路透集团下面的一个分支机构，它们于2000年初投资建设了客户外网：固定收益债券电子经纪服务网。这个新的系统为最小交易量达100万美元的债券交易商提供服务。有了该项新的服务手段，Instinet作为一个增值服务的电子通信网络，包括电子商务智能客户维护外网，目标在扩大其核心竞争力。
Instinet对固定收益证券的探索，给债券交易带来了电子化的一面。不像Instinet其他最大的业务股权交易，债券交易传统上靠电话和人工执行。通过把电子媒介引进到债券交易中，Instinet的想法是用技术来满足市场对效率和透明化越来越强烈的需求，让世界范围内的专业投资者能够进行在线交易。B2B电子经纪实现了现场的、实时的交易，让客户有更大的控制能力。但是同时，它不能被作为客户合谋操纵市场的工具，因为那种行为是债券行业的大忌。Instinet设计了一套后台系统，可以处理全球范围的24X7 债券交易，能够进行实时的统计和操作。它在交易程序系统、安全系统投入很大，以确保交易的保密性和匿名执行。Instinet因此也把注意力集中到了电子商务智能上来了。
2000年后期，Instinet将外网推广到其分布在美国和欧洲的60家客户，700个用户。 债券交易人可以自行报告、分析自己的交易活动——报盘的输入，报盘的接受，最新价格，交易的规模，付出的价格，流动性，交易仓口等。还可以查看汇总的市场交易活动水平，作为自己运作水平的衡量基准和检验尺寸。
外网取代了过去不灵活的系统，Instinet的经纪人准备好电子数据表记录客户的交易，然后，用电子邮件发给它们。让客户能够自助服务，把Instinet经纪人从繁重的数据输入工作中解脱出来。“以前那种方法简直太麻烦了。”邓坎·琼斯顿-瓦特说（Duncan Johnston-Watt），他是伦敦的Instinet固定收益债券交易技术的执行董事。“解决的办法就是给客户提供电子商务智能，让客户可以随心所欲使用数据，还可以根据自己的需要，把自己的系统与商务智能整合在一起。幸而向客户提供了这个价值绝大的系统，否则我们就得无休止地给客户用电子邮件发送大量数据，或花大量的时间在电话上。交易变成了劳动密集性的工作。”
交易商们对这类信息的需求很高涨，因为债券市场从电话交易发展到了电子交易。“它们想得到我们有的任何信息，”琼斯顿-瓦特说，“投资银行对信息表现得很贪婪。我们想最好是让它们自己有加工信息的能力。这是一个很简单的思路，但结果却使我们受益匪浅。”在Instinet内部，有大约200个员工也像客户这样通过外网登录相同的数据库，它们是经纪人、销售员、市场营销人员。外网让经纪人可以比较方便地监控客户的活动。
经验之谈
为客户提供额外的信息，能够增加客户的交易量（本例中的债券交易）。这对公司和客户都是双赢的策略。
让客户直接取数据解放了员工。因为那些数据最终是属于客户的，探索让客户能够直接获得数据的办法，就减少了服务支持的人手。与客户间的互动越是信息密集型的，客户就越应该与数据有最直接的链接。
系统不需特别复杂，但一定要给客户带去实在的价值。简单的智能化就有非同一般的意义。只有在简单的基础上才能构建复杂的系统。
计划建立外网时要考虑让内部员工和外部客户都能用。客户支持部门的员工就可以用同一工作流与客户讨论数据。
贷其可贷：万事达卡公司的案例
另一个成功运用外网改善客户业务的案例是万事达国际信用卡公司。1999年中期，它们开发了称之为“信用咨询家”（Quality Advisor）的系统，目的是让让其会员银行监控自己的运行操作，同时对客户进行分群体的特殊的分析比较，让信用卡使用者创造的收入最大化，并且控制产生问题的业务领域。
该系统创造了一套预制的报告和非常有用的客户定制的报告。“信用咨询家”的用户可以使用它登录万事达卡公司多功能的数据库，追踪自己公司运行操作的纪录。它们可以查找多方面的信息，如使用信用卡的机器终端运行速度，与客户发生争议造成退货的比率，以及与此相关的退货总额、退货比率的政策和授权、特殊的电话授权达成交易的百分比、交易失败的原因、信贷风险、补充账户余额和设立债户等。1999年，万事达卡公司处理了54亿笔交易，金额达7270亿美元，因此它们有足够多的数据流要分析和利用。
由于业务领域与数据库技术密不可分，因此加需思·福西（Gareth Forsey），万事达卡公司特许权运作业务的副总裁，为会员银行提供了极有价值的信息产品。“信用咨询家”结合了交易程序系统数据和通过顾客调查取得的信息，提供对持卡人和商家活动特征的内参分析。银行用户自主决定，比如需要55种预制报告中的多少，或个性化定制多少报告。“系统的基本目标是让它们理解业务程序，分析业务程序，衡量业务发展的数据，帮助银行提升它们的运作表现。”福西说，“我们已经建立了系列的最优化模型，向银行展示哪些地方不工作了，那些地方需要改进，如果改进了，在财务上会有什么样的收益。银行都有很高的积极性改进自己的日常运作。”
消费者常常对信用卡中的某项费用提出质疑，因此退账业务（chargebacks）是银行业务中一个极重要的部分。万事达卡公司保留了与退账有关的大量资料数据，“信用咨询家”的会员银行能够检查自己的业务，确定系统中的薄弱环节，比如通过比较同类银行的汇总数据。尽管都为退账备有大笔现金，但许多银行没有在研究如何减少退账方面花大本钱。福西说：“通常有个临时的规则确定如何、何时可以退账，但不少银行基本上未花精力研究，充分理解该机制中的过程。结果是，它们退了不必退的，又搞了一些不该有的程序。”万事达卡公司自己对一家大银行退账数据信息的分析表明，如果它们修改退账的程序，每年可以节约的成本在150万美元到230万美元之间。在另一事例中，万事达卡公司配合北美银行查明了发生在连锁煤气站的黑卡付费问题，当问题被从千头万绪中分离出来并得到改正后，每月为该行节省成千上万美元的多余支出。
在12个月里，“信用咨询家”中的核心成分——运营表现评估项目，促使银行客户改进工作，为全球客户共减少损失亿美元。万事达卡公司也从中得到了极大的好处。随着信用卡交易各环节的改进，直接提升了个人持卡人和万事达卡公司22 000家会员银行的满意度。“信用咨询家”通过数据分析，塑造了质量和诚信的品牌，大大增加了其市场穿透力。福西说，如果发生问题，持卡人通常责怪万事达卡公司而不是让它们恼火的银行。自从银行和万事达卡公司的员工使用了“信用咨询家后”，它们对了解消费者实际的业务需求，远超出初始的预期。
经验之谈
为客户提供对比其自我表现与运作标准的能力，意义极大。比平均水平低的表现或其他显著的差异，都会激发客户迅速地检查并完善业务流程，这通常又能为客户节省大量费用。
客户维护能够带来新的业务。因为万事达卡公司的“信用咨询家”让银行更好地控制它们签发的信用卡，提高了工作流程的效率，最终提高每一张签发出去的信用卡的价值。向银行提供越多的信息，越能增加发卡的数量，最终变成业务量增加。
小结
如何最有效地处理客户关系？客户维护外网能在这方面有特别的价值。对你的外网兴趣最大的客户，是那些最大的、利润最丰厚的客户——你已经与这些客户有了大量的信息交流，比如通过昂贵的电话，EDI，电子邮件，书面报告，传真等。
外网起源的推动力在哪里？也许是从IT团队或者从业务管理层那里。但不管它起源于哪里，在市场中取得首要地位，对提升倡导实施这一先发战略的具体个人和特定部门的地位是显而易见的。
第12章 信息经纪商
每个公司都拥有属于自己的数据，或数据中蕴含的信息，这些都可以转变成一种收入的来源。关键是如何去寻找市场，按照保密隐私的原则，与客户的业务需要联系在一起。
——安德鲁·克莱因
万事达卡公司系统拓展部副总裁
信息作为企业核心业务产生的副产品，要具备商业价值需经过加工。很多公司保存的信息对其他公司有很大价值，可以带来很好的收入流。经过恰当的汇总和整理，妥善处理好隐私和安全问题，信息也是公司合理配置资源的一种资产，也可以像其他商品一样售卖。随着因特网经济的持续发展，商业竞争压力的加剧，信息本身正日见演绎成一种通货。
公司正在寻找新的途径把自己打造成所谓的“信息经纪商”。那些已经投入时间和金钱，且创造成熟的电子商务智能系统的商家，只要拥有高质量的数据和良好的安全性，就可能向其他的公司推销它们的信息。它们把自己的数据库变成了利润中心，从而在行业里出人头地。它们提供的信息可以帮助其他公司，使之更具生产力，更有效率，成本更经济，更好地把适当的产品推销给适当的客户。很自然，在这一过程中，开展信息经纪的公司，开辟了新的业务关系种类，为它们主要的业务赢得了更多的订单。
尽管这种新的业务方式还处在起步阶段，但在不少行业已经引起关注。毫无疑问，在未来的几年里，这种发展将进一步深化，且速度加快。巡视一下你的公司，看看有没有什么第三方大感兴趣的信息资产隐藏在某个角落或就在你的鼻子底下？尽管信息经纪商模式并不适合所有的公司，但有前瞻性思维的经理正努力创新性地使用他的数据。如：
一个药品零售商卖处方数据给药品生产商。
一个保健组织卖诊疗数据给药品生产商。
一家超市卖数据给食品生产商。
一家油料公司把油气站销售数据卖给石油公司。
一家汽车出租公司把汽车运行情况数据卖给汽车制造商。
一个批发商把推销给最终客户手段的数据卖给生产商。
一本杂志把详细统计的读者的情况数据卖给广告商。
设计和环境
信息经纪商外网出现有两种形式：有些是刻意设计的有些是因为情况所需或者灵机一动的产物。
设计成为信息经纪商
像Acxiom，Experian，. Nielsen，Polk和Dun & Bradstreet公司，它们都是数据提供商，其主要业务是出售有关商务和消费者的信息。它们的存在已经有些年头了。这些公司就是经刻意设计而成立的信息经纪商的例子。
现在，这些老牌的信息经纪商已经迅速地把业务转移到因特网上。
举一个例子说，地处亚特兰大的国家数据公司是一家专门从事销售与保健产品及电子商务相关的数据的公司。该公司每季度的营业收入达到亿万美元，雇员超过6000人。该公司在保健业务方面提供了若干个电子商务智能操作系统。其中有个系统叫“智能问答”（Intellect Q&A），该系统能够让保健产品的经销商、研究人员、营销和广告方面的专家，以及医药公司等，通过因特网登录公司多层次的零售药品处方数据库。一个叫NDC的健康信息服务公司，购买了包括36 000家药房的24亿份药方信息，涵盖了220 000种药品的使用情况。NDC说这些数据可以帮助营销决策人发现新的市场，跟踪消费者，描述它们的偏好。
实践证明，不仅是那些销售额达数百万美元的公司才对信息经纪商感兴趣，小公司也可以成为数据经纪商。比如，有家在美国德克萨斯州奥斯汀的小数据提供商：Hotdata，向花不起大钱的中小公司提供适合它们的信息。Hotdata 先从Experian， Polk和美国邮政服务（ Postal Service）以及其他经纪商那里获得消费者的信息，然后每月只收取20美元的信息费向中小公司提供服务。Hotdata公司的产品包括了用户和统计的信息，让订户在做营销推广决策时增加一些精确性。这家公司时时跟踪着潜在客户不断变化的电话号码和地址。
对于上述类别的公司，外网是它们把信息传递给它们客户的一个较好的办法。因为它们反对建立复杂的专用工作站，而是主张让客户用计算机通过因特网打开它们的数据库进行自助式服务，同时它们对客户的处理也很灵活。客户现在可以通过向信息经纪商寻求各种问题的答案，或者直接在信息经纪商的服务器储存的数据库里挖掘最新的信息，解决问题。这个系统不必因为获得正确的数据而不断进行前台和后台的通信。例如，在市场营销业务中，一个典型的市场营销客户可能使用不同的选项，如“列出某一城市所有销售收入超过100万美元公司的名单”。他会根据反馈的信息是否合乎自己的需要来决定筛选条件，如果筛选的范围太广，他会增加限制条件，如果范围太少，他则会扩大筛选的条件。具备自助式在线查询的功能对双方都有好处。另一个需构造的功能是以微小的收费迅速提供初步查询信息的能力。用户——不管是公司客户或一个具体个人用户——能够在网上进行简单的快速查询，自助式获取信息的方法将是终极得益的解决办法。让我们来看一个电信业务领域里的例子。
Qualiope公司的案例
在欧洲，政府管制的放松为350家电信运营商打开了电信市场的大门，它们之间开始了残酷的竞争。当价格压力越来越大，有些高端客户又把费率打乱。电信运营商要让自己表现得与众不同，只有靠产品质量和服务水平。但是，衡量一些电信服务质量的指标却不那么简单。
Qualiope是欧洲一家新的信息经纪商，通过网站，它们提供一种新的服务，叫Callmetrix，内容是通过点对点从电信运营商收集信息，衡量电信运营商的服务质量。借助其分布在全球的50家信息探测网络，分别对60家运营商进行每日3次的模拟呼叫。通过这种手段获得的数据全部自动输入到数据库，它们的客户就可以通过电子商务智能获得这些数据。那些客户就是电信公司自己，它们把信息经纪商当做一个对自己系统网络独立的、第三方的考察评估，同时也把它看做管理自己通信费用的一个手段。Qualiope 通过电子商务外网实现客户对信息的独家获取，让客户通过外网自助服务获得数据并能够根据客户限定的任何问题给出快速查询结果。
最近，有一家银行业的潜在客户，问Qualiope 公司的CEO是否有能力提供一个真实的标准，去衡量在全球主要证券交易所所在城市（纽约、东京、伦敦、法兰克福、巴黎和其他城市）上市的电信运营商的运营表现。这是Qualiope过去从未被问到过的问题，但它们很快就给出了答案。有一家运营商——尽管其客户均不知道——但却比大部分其他知名度很高的公司运营表现更好。
因环境而生的信息经纪商
第二种类型的信息经纪商是那些因为环境所需而灵机一动出现的经济商。它们原本不是专卖信息数据的公司。它们是这样的公司：意识到自己就坐在“逝者如斯夫”的信息数据流旁边，而这些流逝的数据对其他公司来说具有不可估量的价值。它们已经从像Lexis-nexis那样的公司处汲取了经验，于是决定对外销售它们的数据库。我们可以看三个例子，它们把公司的现成信息资产转换形式，变成了一种收入流：Peapod，一家在线杂货连锁店；赫茨租赁公司，一家著名的车辆租赁公司；多业务数据来源公司，是万事达卡公司和对称资源（Symmetrical Resources）公司合资的一家市场研究公司。
Peapod 公司的案例
从主业中分离出来最后转变成信息经纪商模式的典型代表是Peapod公司。这家公司设在伊利诺伊州的斯克基市，经营着网站，是家网上杂货商店。像许多网络公司一样，为寻找生存的支点而苦苦挣扎。2000年第一季度，营业收入2500万美元，但同期亏损1270万美元。在高层领导关于公司现金流和差异化的头脑风暴会上，它们想到了一个主意：把Peapod变成信息经纪商。
1999年，Peapod开办了一项服务，叫“消费者指南”（consumer directions），为消费品生产商在线提供消费者行为信息。“消费者指南”使用它们从商店的消费者购物行为中收集来的数据，经加工后提供给消费品生产商，生产商利用这些数据决定最优的产品配比，销售网点的布设，网络广告，利用个性化的技术开发定制产品、产品推广以及理想的媒体广告组合等。“消费者指南”还利用公司的数据，为一揽子食品订户提供个别的研究项目报告，这些订户包括可口可乐、高露洁、卡夫食品、莎莉、金伯利克拉克、雀巢、罗尔斯顿等知名公司。
“我们从会员商店里收集来的有关消费者的购买和消费行为数据是很广泛的，” Peapod的合伙创立人安德鲁·帕金森（Andrew Parkinson）说，“当把它与我们具备的一对一因特网媒体能力结合在一起时，对消费品生产商来说，那是一项非凡的研究、推销和广告。”
赫茨租赁公司的案例
赫茨租赁公司，地处巴黎，每年大约营收1亿美元，出租17 500辆车给1400余家公司。现在它们也开始收集有关车辆运行表现的数据，打包整理后卖给汽车生产商。赫茨租赁公司现在拥有一个数据库，除了含有其他信息，还专门记录了租给客户车辆的维修保养数据。因为大部分车辆都是常年出租的，所以公司收集的数据实际上反映了不同车辆及其组件的优劣情况。比如，赫茨租赁注意到某一型号的车辆，在行驶达到20 000英里时，容易出现水泵方面的问题。因为人们总是对租来的车没有对自己的车那样爱惜，赫茨租赁公司有充分理由认为，在这种“高强度测试”条件下汽车暴露出来的问题对汽车制造商来说很有价值。在20 000英里水泵出问题，对生产商来说，可能意味着水泵系统有问题。这类能够迅速发现的隐情价值无限，特别是在召回制度情况下，可能导致生产商耗资巨大。在这个过程中，赫茨租赁公司会得到制造商的好感，从而会带来其他的业务和租赁机会。
多业务数据来源公司的案例
万事达卡国际公司不愿让它的数据闲置，它与对称资源公司合作。对称资源公司是一家在佛罗里达的市场研究公司。它们以一种独到的方式，在保护商家和持卡人隐私的前提下，把信用卡交易产生的数据出售给商业公司，创造了新的收入流。万事达卡公司和对称资源公司的合资公司叫多业务数据来源公司。该公司给商业用户提供关于美国消费者如何花钱的深入、归类汇总的信息数据。对称资源公司的员工与万事达卡数据库的专家们紧密合作，把这一超大型的数据库经营得井井有条，富有效率。
多业务数据来源公司充分利用了万事达卡公司的专家们已经采集到数据库里的商业数据。这些数据包括了万事达卡公司55万持卡人一年里在美国各处消费交易的数以亿计的详细数据。例如按商号、产品、消费金额或其他方式分类的信息。可以想像，这些信息等于给出了消费者的连续的动画图像（万事达卡公司的数据不包括姓名、住址等持卡人的私人信息）。万事达卡公司深厚的技术功底和在开发大型数据库的行业先导地位与对称资源公司统计方面的灵活性相结合，其交易数据解决方案成为别具一格的产品线。
把万事达信用卡交易数据与西蒙市场研究公司的数据结合起来，多业务数据来源公司编制了关于美国消费者的34种数据集群。西蒙公司是对称资源公司下属的单位，执行对33 000个美国成人有关购买行为和媒体偏好，生活方式等方面的统计调查研究。西蒙公司收集的数据涉及消费者阅读的杂志，经常消费的商店，采购频率，喜欢的电视和电台节目，休闲生活，采购的产品——8000个品牌，超过450个商品种类。
比如数据集群“大卖场消费者”、“大型家电消费者”、“冷酷大采购消费者”，就各代表着不同的消费群体，它们与40余种零售商品的销售密切相关，包括服装、消费电子产品、计算机、旅游和经常选择的媒体等。“冷酷族”群体，其中有高出平均比例的书报杂志读者、因特网用户、也包括品牌虔诚者，它们不太会冲动采购。它们喜爱的商店有香蕉共和国（Banana Republic）、巴诺书店（Barnes & Noble） 和电路城（Circuit City）。
通过应用电子商务智能外网——“商人顾问”（Merchant Advisor），多业务数据来源公司把数据按流通渠道、地区、全国范围提供给商号，并对它们的客户行为深入分析，同时让商号在了解自我的表现的同时，知道如何与对手竞争。竞争对手的数据当然也是有保护的：某一个具体的商号只被允许看到它自己的表现和整个行业的数据。数据可以回答以下问题：
怎么样的消费者主导销售额？
它们阅读什么杂志，我们可以在什么杂志上做广告？
它们看什么样的电视节目？
客户还买其他什么产品？在哪儿买的？
什么样的消费者不是从我这儿，而从竞争对手那里购买？
多业务数据来源公司的董事长和CEO比尔·恩格尔（Bill Engel）说，商人顾问系统的与众不同之处是严格使用可靠的数据。万事达卡公司的系统还自动匿名跟踪持卡人在各种购物场所的交易行为——药店、旅馆、航空公司、服装专卖店、餐馆、大卖场，甚至居家便利店。它还跟踪消费者采购的渠道——在商店里，电话或邮购，当然也包括网上采购。只要交易是通过信用卡完成的，它们全收集。
通过把交易数据与消费者统计特征、生活方式、消费媒体的偏好链接在一起，商人顾问系统把过去传统的市场研究调查统计方法大大向前推进了。过去依靠一些统计特征，如收入、年龄、地理位置等。而现在建立在交易基础上的数据更为精确，商家可以改进自己的营销方式，专门对准特定的群体。
小结
成为信息经纪商是创造新的收入来源和建立与各种新型客户关系的绝好机会。一旦公司确认数据质量成熟，且可以供人使用，就考虑把这些数据在外网上提供，但要兼顾隐私、安全、易用和能够可扩展升级。
发现数据
即使你的机构不是专门卖数据的，你也许想开发售卖已有信息的业务。你的机构正储存的信息，或许可以卖给行业内或其他行业的公司。你需要检查一下自己的数据仓库，看看哪些有市场价值，可以卖给新的客户。
保证隐私
正因为把一个数据仓库变成信息经纪商会是很有利的创业，在设计建造过程中必须特别注意保证隐私，注重安全。如果你的业务保存了客户的详细记录——姓名、住址、电话号码、收入、婚姻状况和其他，那些客户当然不希望你原原本本把它们的信息卖给他人。但如果你把信息汇总去掉隐私的部分，这样的有关客户总体和全面情况的数据对第三方了解消费者行为大有用处。
注重安全
需要建立一个安全的系统，确保信息数据的买家只能看到他应该看到的。如果你的信息经纪内容里包括两家相互竞争的公司的产品和购买人的情况，必须保证一个订户只能看到与自己有关的交易数据，而不能同时看到他的竞争对手的交易数据。
多业务数据来源公司自己能够随意采集信用卡和统计数据，详细记录消费者在美国数以千家商店的消费金额。它们努力保证签约的零售商只能看到自己的数据而不能看到其特定对手的数据。当然，交易数据解决方案汇总数据给相互竞争的公司，让它们对整个市场的概况有个了解。
简单易用
必须注意把系统设计得简单，通过网络浏览器就可以使用。因为终端用户可能未经专门分析软件使用的培训。它们希望能够提供预制的报告得到它们需要的信息，而不想在网上翻来翻去。当它们对你的信息经纪系统要求水平提高后，它们会提出需要定制的、分析性强的材料。
可以升级并且准确
一个信息经纪系统必须能够传输有良好数据扩展性的、表现良好的以及准确的数据。终端用户花钱不菲上网查询，不会欣赏让它们可以喝杯咖啡的长时间等待，特别是现在的因特网搜索引擎能够在几秒内给出搜索结果。数据必须是清洁而准确。一个公司如有几个独立的数据信息库，且相互分离，不成为一个整体。这时首先需要把内部的数据库整合有序，然后才能对外销售数据，否则事与愿违，得不到好的效果。
第13章 供应链外网
在医疗用品这个行业，供应链外网成为我们有别于其他公司区的标志。它使得我们有很强的竞争力。
——C唐·斯托勒（Don Stoller）
Owens & Minor公司是一个在全美著名的医疗用品公司，总部设在弗吉尼亚州。一天，有个消息就像一把手术刀一样刺向公司，直入肌体。这个公司最大的客户，也就是Columbia/HCA 保健公司，在履行了和Owens & Minor公司签订的5年合同的4年以后，中断了和Owens & Minor公司的联系。这样一来，Owens & Minor公司就丧失了跟这个田纳西医院的大生意。结果是惨痛的。顷刻之间，亿美元的收入——这个数字大约相当于公司年收入的12% ——就灰飞烟灭了。
1998年的春天，对这个公司来讲是祸不单行。另外一个大客户Kaiser公司，也削减了和Owens & Minor公司5000万美元的生意。几个星期之内，公司发现，在经过116年的兴旺以后，在公司财务上出现了多达4亿美元的亏损。
“这对我们是个巨大的打击。当我们失去这笔生意的时候，我们担心自己能否重新振作起来。”Owens & Minor公司的董事会主席和CEO格里姆·米勒回忆说。同时，该公司受到银行和华尔街的压力，开始考虑大量裁员，关闭工厂，缩小规模，以此来填补亏空。
但实际上，公司并没有这么做。相反，就像让一个病入膏肓的病人使用一种实验性的药物一样，Owens & Minor公司冒险地启用了刚刚兴起的电子商务智能技术。开始这个实验之前，公司的IT部门已经在考虑这么做了。这个想法就是，建立一个供应产品的商务信息外网络，它们把这个网络叫做“智慧”（WISDOM，也是英文Web Intelligence Supporting Decision from Owen & Minor的缩写）。Owens & Minor公司有4000个客户和1200个供应商，它们向一些公司出售商品，或者从另外公司购买自己所需。Owens & Minor公司的管理层期望，通过这个“智慧”网络，这些公司能够得到一些信息，并且对这些信息进行分析。这样，公司就可以从中受益。
过去Owens & Minor公司每年的销售额是32亿美元。公司的资本巨大，一旦受损，数额也不小。公司期望，通过更好地处理存货、成本、配送时间等，它的商务伙伴们能够从它们看到的信息里得到真正的价格底线。结果公司成功了。
就在Columbia/HCA和Kaiser公司这样两个灾难性的损失发生几个月以后，Owens & Minor公司开展了一个实验性的项目。10个客户和5个供应商，包括医药巨人强生（Johnson & Johnson）公司和金伯利克拉克公司，很快就接受了这个实验项目。突然，这些贸易伙伴可以得到自己以前从来不能得到的信息。医疗用品的购买人忽然发现自己在购买商品之外，还能够从Owens & Minor公司的资料库里得到一些报告。这样，它们就可以对自己以前的交易进行评价，以便在今后与供应商进行讨价还价。供应商可以对自己的生产进行更好的管理，在配送、存货、广告等方面进一步开发；并且进一步扩大销售，更好地抓住客户。
到2000年3月之前，已经有60个客户和6个供应商在Owens & Minor公司的“智慧”系统上注册。这些客户支付少量的注册费用，这样，Owens & Minor公司可以以此来支付其人员和运行“智慧”系统的费用。通过这个外网，Owens & Minor公司建立起了自己的竞争优势。这个优势是对手不能在短时间内所能轻易就赶上的。它搜集了公共信息，在属于旧经济概念领域的医疗用品销售行业创造了一个轰动效应。这个系统促成了新的商机，在经济上为濒临危险境地的病人恢复了健康。
“它真的是拯救了我们，”米勒说，“我们感觉到这些工具真是太棒了，太有效了。有了它，我们可以再次生意兴隆。结果真的是这样。我们又捞回了那4亿美元的亏损。现在，我们每年的增长是8%~10%。”
Owens & Minor公司的故事非常有戏剧性。这个故事生动地显示了公司外网所具有的力量。在这一章，首先我们将分析产品供应链外网的商机；然后，我们将对一些供应链的基本概念进行评论，并且探讨信息供应链（它和公司物质形态的供应链处于平行位置）的观念。我们将对朋斯卡物流公司和英迈集团这两个公司进行案例分析。最后，我们将讨论从供应链的外网到数字市场的自然发展，研究一下Ventro公司是怎样通过系列B2B的电子交易来系统使用电子商务信息的，包括 Chemdex和其他电子交易系统。
供应链外网创造的商机
供应链外网是一种商务信息外网。它把公司和供应链上的所有合作伙伴连接起来。供应链外网的目的在于，提供一个得到信息的机会，这样就使物质材料沿着公司的商务生物系统顺畅和高效率地流转。所以，这种外网络不仅专门给运营材料的供应商（比如，纸夹子和电脑供应商）提供信息，而且提供给生产材料的供应商（比如原材料、化学材料等的供应商）。 另外，它们还沿着销售链条提供信息。正是这种销售链条将公司和它最终的客户（比如批发商、零售商和代理机构）联系起来。
我们在建立客户供应链外网的时候，观察到有下列一些共同的东西值得讨论：
有用的信息通常是另外一项工作的副产品。
通常，信息的天然占有人要么没有信息分析系统，要么根本就不是它真正的主人。
供应链外网对采购有帮助，也有利于提高后勤效率。
供应链外网有助于找到市场资源，发现市场商机。
有用的信息通常是另外一项工作的副产品
Owens & Minor公司的业务模式是建立在产品的批发之上，而不是零售。它主要的客户是医院。这些医院通常参加集团购买网络，并且直接和生产厂家订立合同。Owens & Minor公司从批发中心发放产品，另外它们也给批发中心支付费用。公司的观点是，这种做法能够在一定的时间里高效地发售完所有订单中的订货，这样就使医院能够减少它们的库存；同时保证，在所有的时候，医院里总有足够的医疗用品来治疗病人。这种大大减少库存的能力不仅仅使医院的资金得以盘活；更为重要的是，它使医院将以前的库房变成了每个晚上挣500美元的房间，用来安置垂危的病人。
在给医院提供医疗用品的过程中，Owens & Minor公司搜集到了宝贵的信息。这些信息事关医院从各种不同的供应商那里购买商品的方方面面。在Owens & Minor公司的案例中，关键就是要认识到，公司在为它的操作过程设计流程的时候所搜集到的信息，对医疗产品供应链上的其他环节是非常宝贵的。我们相信，大多数的公司实际上都是坐在金矿上，但它们通常还没有意识到这一点。
信息的天然占有人要么没有信息分析系统，要么根本就不是它真正的主人
有件事应该是不言而喻的，那就是，在没有Owens & Minor公司的帮助的情况下，医院应该知道它们在买些什么。但是，虽然很多医院近期花了巨额投资用于医疗保健技术，从CAT扫描仪到远距离外科手术技术，它们的信息系统还是没有实现完全的自动化。这就意味着，医院的采购部门不能在病人诊治的过程中，就已经把所有该病人可能用得到的药品或者器械都采购好了。
另外，医院很少单独采购医疗用品。相反，它们总是凑在一起形成集团购买，以便在面对供应商的时候有更强大的讨价还价的能力。这样，即使某个医院有完整的信息系统，它也只能用来分析自己过去所购买的商品。这当然是不够的。通过找到很多供应商的办法来寻求更有利的合同条款，或者在购买集团中监督服务标准协议的执行情况，是这个网络中的所有医院都会进行的活动。这个网络正在和网络本身的供应商一起运作。也就是说，在集团购买的情况下，这些信息的天然占有人不是医院。它是信息流转的中间环节—— 批发商——在这个案例里，就是Owens & Minor公司。
另外再举一个例子：因公司业务而出差。关于因公司的业务问题而出差所花的费用这个信息的天然占有人不是公司——单独的飞机票记录很少被保存在公司的数据库里。航空公司也不知道所有个人的飞行记录，除非在自己的飞行线路上。相反，作为航空公司和个人之间的中介的旅行社却知道这个。越来越多的，在先前只能扮演中介角色的一些公司，现在意识到自己所拥有的信息的独特价值了，并且开始使用电子商务信息外网，来把这些信息转化为“电子中介”。
供应链外网对采购有帮助，也有利于提高后勤效率
和没有使用外网的公司比较起来，一个使用了外网的公司在采购的时候，会得到更多的信息，这样，它就会做出正确的采购决定。比如，使用了供应链外网的机构一眼就可以看出，同一个团体中不同的医院是否从不同的供应商那里购买同一种类型的手套。通过把这些采购集中到一个供应商，这个医院就可以得到更多的折扣，这样就直接降低了购买成本。同时，这也减少了去供应商那里谈业务的次数—— 当然有时为了发送货物，跑这些路是必要的。通过实施供应链外网，降低了Owens & Minor公司的成本，并且使得这个公司比竞争对手有更大的空间提供批发服务。
医院也能使用这个系统来分析订货的执行率，同时寻找供应商和产品的问题，并检测Owens & Minor公司服务标准合同的执行情况。医疗产品供应商能够分析自己的库存量，来提高生产和销售。
供应链外网有助于找到市场资源，发现市场商机
医疗产品的供应商能够使用外网来寻找更多的信息，看看它们的产品在不同的医院的使用率，以发现新的市场机会。比如，一个医用绷带的生产厂家可以通过分析有关购买趋势的信息，来识别出哪些医院对某种新的产品最感兴趣。然后它就可以相应调整它的市场开发和产品销售计划。另外，通过研究某个大的范围内每个医生、每张床位和每个医院的平均消费率，供应商也可以使用Owens & Minor公司的资料库，来测量不同领域内相关产品的市场进入情况。此外，它还可以相应地修改它的销售机构和投资计划。
产品供应链的基本知识
Owens & Minor公司对“智慧”系统的运用是供应链外网的一个事例。这个外网将产品供应链的几个环节联系起来。在我们详细地探讨供应链之前，在我们再看看供应链，研究这种供应链在因特网经济中的形成。
过去，“供应链管理”这个词用来描述一个“过程保护伞”，这个过程是关于生产和操作的：产品被生产出来，被组装起来，并且被运送到客户那里。从结构的角度，供应链就是一个复杂的关系网，公司利用这个关系网来和贸易伙伴保持联系，来寻找原料，生产和发送产品。
供应链委员会是一个设立在匹兹堡的贸易组织。这个组织将供应链简化为4个基本过程：计划、寻找（原料）、生产和发货。这样4个过程包括组织供应和需求，寻找原材料和部件，生产和组装，储藏和存货跟踪，订单记录和订单管理，不同渠道之间的发售，以及最终发送到客户。
在传统的供应链管理过程中，那些过程被认为是建立在预定的数量和公司营业增长状况基础之上，其中所获得的利润也被认为是特定的。当生产性公司进入21世纪的时候，这些观念被重新评估，以应对日益兴盛的商务潮流，在下面几个方面尤其如此：
客户期望更加迅速、更加一致连贯的服务和服务方案，而不要强迫它们将从不同生产商那里得到的货物混杂和凑合在一起。
销售、服务和客户联系不再是互相断裂的生产过程。它们之间的界限越来越模糊，组成了一个有弹性的产品服务整体。
当高质量的产品不再稀罕的时候，重点强调到了服务之上。持续的、有弹性的和“用起来方便”的服务，包括支付款项、发送货物和产品记录，成为供应商品的关键环节。
品牌逐渐成为生产性公司的主要能力。比如，有些公司没有室内生产设备，但是可以成为运动鞋工业或者因特网硬件工业的领袖。
在生产过程中，“劳动”不再被认为是完全同质的投入。人力应该被当做一种重要的和有差别的财产。在服务行业，这一点已经被认识到。
生产和销售安排已经具有世界性。这就意味着，供应链的任何环节上的增加都必须被安排在全球业务的基础上。
显而易见，这些趋势要求改变传统的模式。预定的生产数量和利润的估计不再有效，不可预知的客户要求和导致“生产起来储存”的模式失败；另外，一直在努力以便提高的需求计划现在也必须得到调整。这样，即便是在产品随着生产周期流转的时候，这个需求计划也可以提高或者调低。有一个经常会出现的挑战，就是在需求下降的时候，也使生产保持有利可图；另外如果需求上升，也不会超过供应链的能力。
传统模式上的这个基本问题是，在供应链的商业伙伴中缺少过程的一致性和整体性。这个系统中的资料互不一致，或者陈旧，这样就使得这个系统处于一种机械反应的、救火式的杂乱模式，没有充分的信息和一致性。计划不是被当做一个紧密联系的系统，商业伙伴之间也没有分享信息。
供应链最优化
为了重新塑造自己，使自己具有竞争力，很多公司都在建设电子供应链——也就是供应链以电子方式存在，公司的商业伙伴可以进入网络。它涉及到在生产行业使用新技术，从而应对电子商务的新的格言：“不管什么时间、什么地点，都以最低的价格给予客户它们所要的”。
有些公司，比如i2和Manugistics公司，它们提供电子供应链管理产品；同时，在一个扩大的供应链中，它们向生产厂家、批发商、零售商以及其他任何企业提供获取和分享在产品需求和合同执行方面的信息的机会。有了这些系统，生产厂家能够提高自己应对预料之外的产品需求和供应条件变化的速度，另外保持自己在销售和利润方面可靠性。这种系统努力追求零库存的目标。通过这么做，它们可以降低库存成本、生产成本和销售成本，进而增加供应链的弹性，使对竞争条件变化和市场变化的快速反应成为可能。正如艾伦·格林斯潘（Alan Greenspan）所言：“信息已经成为库存的替代物。”
电子供应链使生产过程自动化，将生产过程流畅通顺。其方法是在这个过程的不同步骤之间进行“生产层次”的细致的信息沟通。因为它们的效率和弹性，电子供应链系统使越来越复杂的供应关系的创造成为可能。
这种越来越深入的互相联系和多层次的供应链导致更加复杂的信息关系。这些关系不是仓促的报告和分析所能包含的。但是，当这个系统整体的透明度得以提高的时候，从“全部信息供应链”所得到的综合的信息也能够搜集到，得以存储。那么，电子商务智能系统可以被用来执行更加复杂的分析，而不仅仅是简单地用于提高效率。
为了获得竞争优势，供应链中所有的商业伙伴，包括原料供应商、生产厂家、批发商、零售商和消费者，都越来越多地要求得到电子商务智能系统所提供的细致而准确的分析。这里，存在一个和客户关系管理（CRM）系统有意思的类比。和人非常相似，电子引擎在客户关系管理中提供了实际的建议；同样，供应链系统也在原料来源和规划方面做出了真实的决定。但是当这些系统在做出基本的和真正的决策的时候，它们在本质上是操作性的，而不是信息性的。也就是说，客户关系管理系统个人化引擎（personalization engine）和供应链管理系统（SCM）最优化引擎（optimization engine）都是有效的、“聪明”的操作系统。它们都不是商务智能系统，因为它们都没有能力把它们的资料和整个企业的资料结合起来，在它们之间进行比较，形成报告，研究它，另外还和其他伙伴进行分享。为了得到完全最优化的CRM或者SCM系统环境，操作性的和信息性的系统都是需要的。
要获得竞争优势，传统企业是存在机遇的。其方法是提供他人所不能提供的独特的信息系统——关于资料分析、财政、业务管理服务和其他增值服务的系统。那些最早取得一席之地的人给竞争者的进入制造障碍。它们通过对新的商机迅速予以反应，从而使自己的利润最大化。它们通过提供一种供应链的完全行情而使供应商之间的关系更加深入。
Forrester研究所调查了50个公司，其中大多数表明，到2002年之前，它们将扩大自己公司外网的功能。这些外网使供应链中的成员从链条的其他部分看到了分析性的信息，即使在企业资料计划系统层次没有一个统一性。这些系统可以被用于如下方面：
降低成本 一个供应链电子商务职能外网能使公司分析自己的采购情况。这样，公司可以发现可能的合并采购的机会。通过确定自己的采购重点，减少不必要的产品型号的多样性，公司就有机会提高总体购买量，同时减少单位支出。
提高采购和供应决策的质量 供应链上的成员可以对信息进行分析，从而在选择供应商和供应链伙伴的时候做出明智的决定。这不仅仅建立在价格的基础之上，而且还考虑到先前记录的信息，包括交付迟延、质量问题和用来解决纠纷的时间。
发现新的市场机会 一个电子智能外网允许信息从最后的客户那里沿着供应链传播，这就给予第二层次的供应商（second-level supplier）以宝贵的机会，以便看到它们的产品是怎样得到使用的。比如，一个消费性电子产品的生产厂家有机会进入由一个电子产品链所操作的外网。这个生产厂家可以使用这个系统来分析自己产品在不同地理区域或者人群中的占有情况。这个电子链的运营者可以提供更加有秩序的信息。通常，这些信息只是从工业分析服务机构那里得到的，比如这个生产厂家为生存下去所必须具有的最低市场份额。
提高销售渠道生产率 一个电子商务智能外网络系统可以被用于使发售系统更加有效。比如，通过自己的销售商网络，哈利·戴维森公司每年销售价值超过20亿美元的摩托车及其零部件。这个公司的北美发售商中有超过340人可以在网上使用“HD Net"。这是一个给销售商提供关于销售、库存和送货信息的系统。这个系统使销售商根据先前一个季度和其他发售商的表现，为自己的表现确定基准，并且最终帮助哈利·戴维森公司售出更多的摩托车和零部件。
对生产质量问题做出快速反应 在今天复杂和多层次的供应链环境之中，产品缺陷经常需要沿着供应链追踪，以此来改正。比如，在航空客运行业，一个信息供应链计划正在启动。这个计划将使得在一个长达20年的时间里，一架飞机的每个零部件，直至每个单独螺钉和螺母的最初供应商都能够被识别出来。发生事故的时候，这个信息将使得特别的问题能够很快地得以识别，如果必要的话，在其他飞机上将进行一些改变。
从路面到“桌面”的朋斯卡物流公司
和很多公司一样，朋斯卡物流公司认为企业供应链外网能很快成为公司财产清单上的一个不可或缺的项目，尤其是随着商务运作进一步趋向透明化，客户期望方便地得到安全的资料，并且，客户的这种期望得以高度认真地对待的时候。当朋斯卡物流公司在开展一个外网项目的时候，它正在吸取内部电子商务智能系统建设中所得到的经验和教训。一些客户已经与朋斯卡物流公司有了运输和物流业务，这个外网将使得这些客户得到和分析这些方面的信息。在许多客户的供应链中，朋斯卡公司是一个基本的部分。它保证了发送货物这个环节运行流畅，比如，在福特公司和它的零部件供应商之间， Kmart公司和给它提供商店里出售的货物的公司之间。
“如果没有外网，许多大门将会朝我们紧闭。”朋斯卡物流公司的资深技术副总裁彼得·史密斯（Peter Smith）在俄亥俄州的海滩森林说，“当然也有些客户冲我们摇头跺脚，对我们的外网很生气。但是如果你没有外网的能力，更多的客户会离你远去。因为你不可能专门按照某个客户的运营业务的方式来开展自己的业务。”
2000年中期，朋斯卡物流公司准备在开展一个实验性的外网项目。它们对网络安全给予特别注意，防止遭到攻击，确保客户不能通过其他账户进入信息库。通过这个系统，客户不再依赖朋斯卡物流公司来提供运输和发送周期的细节。
朋斯卡物流公司的资料从运货卡车上经由从卫星传送到桌面电脑。在那里，客户可以得到这些信息。这样，就在事件的发生和客户通知方面大大地缩小了时差。在掌握了充分的信息以后，客户将发现，从路上发送货物来应对一些事情将更加简单易行，比如碰到库存用尽，或者使一辆运货卡车多来一次的事情。这就是说，这个系统提供了更大的弹性和效率。
客户们可能会利用在外网上搜集到的信息来降低成本，但是这并不一定就意味着，朋斯卡物流公司的利润将会减少。当客户利用这些信息来对交付迟延之类的问题有更加清楚的洞见的时候，朋斯卡物流公司可以更低的成本提供相同的运送服务。
比如，一个制造洗衣机的公司可能用朋斯卡物流公司的服务来把它的机器发送到零售商那里。朋斯卡物流公司通过与卫星相联系的送货卡车所提供的部分信息得知，在货物完全卸载以前，卡车在到达地点所等待的时间。看到这些资料，客户可以推断出，比如，某个商店总是要求所有的供货商在同一天发送货物，但是这将导致在货物运送到达的时候，会有供货商等待的长长的队伍。这是因为，这个卸载地点是呈瓶颈状的。有了这个信息，客户就可以对出卖货物给那个商店的实际成本有更加清楚的认识，并且可以利用这个信息来重新进行价格协商或者协商发送时间。
客户也可以在资料中看看以前的交易记录，检查是否存在操作上的缺陷，从而改进不足之处，改正错误或者不一致的做法。朋斯卡物流公司的管理人员相信，在运输行业里具备这种分析能力的企业中，它们是首开先河。作为一种销售工具和客户关系的维护手段，这种能力的具备也很有裨益。这个外网不仅对朋斯卡物流公司的客户产生了强大吸引力，吸引它们来继续使用朋斯卡物流公司的服务；而且，这也给朋斯卡的竞争者制造了障碍，它们不仅索价必须低于朋斯卡物流公司，而且必须提供和朋斯卡物流公司一个档次的服务。因而，这个系统打消了“尝试着”从其他公司供货的想法。
经验之谈
我们可以从朋斯卡物流公司学习到一些东西。下面就是总结出的几条经验：
顾客的要求正变得越来越多。只要看看今天社会给人所提供的多种可能性，你就可以理解，为什么你的主要的客户总是要威胁着要背弃你——除非你在两星期之内能建立起一个供应链外网。
通过给你现在提供的产品或者服务附加一种信息服务，你的客户和供应商将很难投入他人的怀抱。
商务新视窗：英迈集团
在计算机技术领域，英迈集团是一个公认的庞然大物。作为一个高科技产品的批发商，这个公司每年在100多个的国家里，和技术解决方案提供商发生近290亿美元的业务——平均每天的交易额达6000万美元。蓝色巨人IBM、康柏、惠普和微软都通过英迈集团渠道发送巨大数目的PC机、企业服务器、软件和服务。
现在，英迈集团正在进入为客户提供下一代服务的阶段，即商务智能系统。这种系统对于在新经济中成功运营商务非常关键。尽管其电子接口上所提供的信息量很大，但是，当它们接触这些渠道的时候，一些重要的提供商却不能准确地找到它们的商品到了哪里。世界正变得越来越电子化，对英迈集团的商业伙伴来说，信息缺乏的影响也变得越来越大。“这些客户有非常高度的危机感，”英迈集团公司的信息主管（CIO）盖伊·阿布拉莫说，“当它们需要的时候，我们就给它们发送重要的商务信息。这很重要。”
任何时候当你打开软件、PC机、打印机或者其他计算机设备，你会被要求对生产厂家或者软件出版商进行“注册”；或者在电脑屏幕上出现一个令人讨厌的对话框，要求你填一个表格，然后寄出去。所有的这些都是因为最初的生产厂家没有别的办法找到谁购买了产品，另外这个产品是怎样被使用的。英迈集团正在发明一个新一代的电子商务智能外网，将它作为自己产品的一部分提供给客户，用途是向公司的供应商提供高级别的信息。
“现在，给我们的客户提供关于销售情况的完整信息，这样使它们看到自己的PC机到达销售阶段以后，都发生了什么事情，这是我们义不容辞的责任。”阿布诺默说，“这对它们制定库存计划和生产计划是很重要的——帮助它们理解，什么产品卖到了市场上什么地方。直到现在，我们在提供这种信息方面做得还不够。”
英迈集团的想法是给客户外网介入的机会。这样，客户可以接触到关于它们产品销售的专门的信息。它们现在还想进一步向客户提供从多方收集到的资料。这种资料尽管不是很细致，但是可以对一个公司的市场份额做出很强的暗示。英迈集团的目标是以一种非常及时的方式提供资料。根据阿布拉莫设想，一个电子商务智能外网将带给英迈集团一种超过对手的竞争优势。他说，英迈集团的对手都没有这样的解决方案。尤其是，当向提供对供应商特别有价值的信息的时候，英迈集团也同时打开了一个新的收入源。
经验之谈
我们可以从英迈集团公司学习到一些东西。下面就是总结出的一些经验：
如果你不是直接销售你的产品，而是通过销售商或者代理机构的话，一个供应链外网可以给你提供可靠的信息，搞清你的产品是怎样被使用的，而不必依赖客户注册的繁琐方法。
供应链外网可以是在经济上独立的，如果它们“根据价值”出售信息的话尤其如此。比如，市场份额资料通常只有从专门的研究服务机构才能得到。
数字化市场的兴起
今天，大多数工业行业和市场都有一个显著的特征，那就是复杂性：有很多互相联系的主体，在这些不同的公司之间有很多稳定的关系。客户从不同的供应商那里采购；同时每个供应商也把自己的产品出售给不同的公司。和简单的公司对消费者B2C的商业关系不同，在销售商之间的关系经常是经历了几年的时间才建立起来的。这个复杂的关系网可以一种简化的方式描述出来，如图13-1所示。（实际上，在最初的供应商和最后的购买人之间，有很多中间商。这个数目在各个不同的工业行业有所不同。）
图 13-1 P250
图13-1 今天，电子商务使传统的购销售系统更有效率
供应链外网加强了图表中的连线，同时并不直接打断这个工业行业里现存的各种关系。（它只是通过一种间接的方法，也就是通过提高效率和竞争的方法。）
在数字化市场，经常也被说成是在线市场，或者网上交易市场，外网这个概念得到进一步延伸。这个方法是用一个共同的中轴，如图13-2所描述的那样，把某个行业里很多的公司组成的供应链结合在一起。
图 13-2 P250
图13-2 在线市场使用因特网来实现更有效的商业模式。
数字化市场意图改进传统的供应链，实现规模经济，并提供单个公司所不具备的大量选择机会。客户可以在这个网络的一个中心地点寻找最佳的价格和最快的发货，而不是打很多电话给供应商询问，或者翻阅3个月以前所出版的目录，或者费力地在各个网站上搜索。同样，供应商也有另外的方法来运送产品，它们也有更多的未来的客户。它们可以节约销售人员和沟通顾客的人员。
1999到2000年间，每个行业里实际上都如雨后春笋般涌出了数百个电子化市场，覆盖了能源、健康、食品服务、化学、汽车等行业。一些市场主体还把不同的、呈垂直方向的市场结合起来：比如，VerticalNet公司运作了56个特定行业的网站，用来为贸易、信息和行业（从交通、通信、制造到公共事业和高科技行业）沟通提供一个B2B的网上社区。
许多大公司也加入了这个队伍。比如，通用汽车公司、戴姆勒·克莱斯勒公司和福特汽车公司在2000年早些时候达成一个协议，以把它们的网上采购场所转变成一个电子市场。这个市场被称为Covisint。它们把它说成是“世界上最大的网络虚拟市场。”在其他行业里，各个行业的领袖们也在筹划建设相似的交易场所，如货物批发业、零售业、健康保健行业和家居设备商店。这些成百上千的数字化市场的兴起本来是为了应对一些少量的订货的，但是现在，它们正日益从传统的行业巨人那里抢夺市场份额。
根据加纳集团的估计，到2002年前，会出现7500~10 000个独立的交易场所。但这些场所中究竟有多少能独立存续下去，另外有多少将会出现，或者有多少会被其他公司兼并，只有走着瞧。
Forrester研究所发现，很多购买者和供应商都正准备投身于网上交易。在2000年早些时候发表的一篇研究中，这个分析公司说，它对70个公司的调查显示了对这种正在崛起的商业模式的担忧。但是同时，对网络交易的参与也可以预见会急剧增长。
因为自身的特点，电子化市场使巨大数量的交易信息得以发生。这些信息能够被保存起来，进行分析。另外，当网上交易空间里激烈的、适者生存的竞争展开的时候，很多市场主体希望自己和其他主体区别开来，其方法就是提供一个供应链外网的增值服务。它们也希望用自己的信息资产为杠杆，给商业伙伴提供一种快速的网络方法，来分析供应商之间的成本、发送时间、库存能力、大额商品折扣和其他因素。对于使用电子商务智能外网的供应商来说，关键性的问题包括下面的一些：
谁在购买我的产品？
我有在别的渠道进行销售吗?
我的拳头产品和滞销产品是什么？
和我的竞争对手比较起来，我的价格怎么样？
我能怎样利用这个智能系统来提高我的销售、市场和生产运营？
同时，购买者可能对下面的问题感兴趣：
我的公司的一些部门在供应商X那里共花了多少钱？
和它的对手比较起来，供应商X的价格怎么样？
这个供应商一般的发货时间是多少？
从竞争性的供应商那里，我们的回扣率是多少？
这种竞争性的数字化市场中存在着疯狂的争斗，目的在于给既有的和潜在的客户提供最新的和最好的信息，使之在成熟的数字化市场中成为商品。这种争斗被Forrester研究所称为“特征作用比赛”（Feature Function Race）。即使是数字化市场的先锋们每天也都在学习，这些数字化市场未来将成为什么样的。
“很可能，现在我们对B2B的认识不少于其他人，但是对于3年以后我们能知道些什么，现在我认为极有可能只知道个5%。”Mountain View公司的大卫·佩里（David Perry）说。1997年，Mountain View在加利福尼亚州成立。它为生命科学、医疗用品和其他商品提供一种数字化市场。
根据Forrester的研究，有三种交易模式：集市模式、拍卖模式和交换模式。
集市模式将用于出卖的商品集中到一起，同时也将购买者集中起来。
拍卖模式允许潜在的购买者为购买商品而互相竞争，或者允许潜在的客户为其他客户“出价”。
交换模式允许成员在公开的市场上购买和售卖商品。
因为快速变化的信息量非常大，也因为必须建立必要的安全系统，就使得建立一个电子市场的电子商务外网的工作更加复杂。这些信息来自客户，同样也来自供应商。很多在电子交易中发现的复杂关系都会导致产生更大规模和更复杂的资料；但是在特定的供应商或者购买人那里，它们为公司最好的表现提供了很多内在的机会。
供应链外网正被广泛地认做是网上交易的一种必要的增值服务。分析师预测，在将来，网络拍卖的价值将会降为零，交换需要集中于附加服务。这些服务将会提供完全的解决方案，以及某种显示盈利的方法。
“从信息中提炼出市场的运作方法，这将很关键。”Ventro公司的首席工程师皮埃尔·塞姆克（Pierre Samec）说，“我们的很多资料有着巨大的价值——它们对供应商和购买者及其重要。它们不只是希望得到这些信息——它们是在要求得到这些信息。”
当然，如果没有这些信息的话，也会有竞争性的数字化市场。为了存在下去，数字化市场需要调用全部手段来留住大量关键的买家和卖家。正是这些商家给这个网站提供足够多的选择机会来维持公司的业务。
根据Ferrester研究所对大约50个电子市场所进行的调查，在雄心勃勃的数字化市场中，数据分析只是其中的一个增值服务。很多市场也在计划建设信用和支付待选方案，跟物流计划和销售建立联系，跟财务分类账和企业原料采购计划结合，履行合同，在市场参加者之间解决纠纷，在货物发售之前进行检查。
领导交易模式：Ventro公司
Ventro公司是一个提供网上交易服务的公司。它试图通电子商务信息系统，来增加交易能力。1997年，这个公司最初是作为生命科学交易场所Chemdex而建立的，有130个多个客户加入。随后，它向其他的电子商务市场扩展，也经营特殊医疗需要、医院用品、加工工业设备和食品服务。Ventro公司2000年第一季度的收入大约3000万美元，公司管理人员引用经济分析师的估计说，到2002年末，它应该能够实现盈利。
现在，Ventro公司正在投资建立电子商务智能系统，使它成为保持自己领先地位的一个主要组成部分。公司的首席执行官大卫·佩里认为这对于网上交易至关重要。对通过Ventro公司的交易进行报告和分析的能力，应该能够提供一种竞争的优势。根据公司管理层的推理，这种优势将吸引供应商或者顾客，而不是把它们都赶到竞争者那里。通过资料分析，贸易伙伴将能够认识到成本的节约和收入机会，这样也给供应链带来更好的效率。
“我们的业务可以预测是有领先优势的，另外我们的生意也肯定有前途，”佩里说，“商务智能系统是我们领先优势的一个方面。”
Ventro公司的数据仓库建于2000年的中期，为内网和外网所共享。它的交易资料来自企业资金使用的申请、订单记录、收入账目、可支付账目和购买情况。对电子商务智能系统更加感兴趣的是供应商而不是购买者。“一个供应商可能想要弄清楚在过去的三个月里某个客户购买了什么，什么商品最受欢迎，一般的订购量有多大。”Ventro公司的资深ERP系统主管亚当·利夫（Adam Lief）说，“这些信息可以帮助它们定价和安排库存货物。供应商需要弄清什么商品的行情走俏，什么商品不是这样，什么商品需要帮助，什么商品需要更多促销。如果供应商看到某个特别种类的客户将商品A和商品B一起购买，那么这个供应商的市场和销售部门将进行某种特别的市场开发，进行更好的市场定位，另外出售给那个部门。”在购买者方面，一位药材公司采购部门的经理使用外网，可能看到，公司的100名员工在以昂贵的价格少量购买一种烧杯，公司可以通过把这个订购集中起来，通过大量的方式以一种有利的价格购买，这样就可以节约经费。
电子商务智能外网的想法起源于顾客对Ventro公司所提供的资料的抱怨。Ventro公司的资料采用纸面电子发货单的形式来搜集关于商业行为的资料。问题是，有些客户要求用纸张的形式，有些要求电子文档的形式，各个不同的公司对资料的制作有不同的要求。
“这就引起了难以想像的问题，”利夫说，“那时候，我们知道我们没有满足客户的要求。我们知道客户有自己的记录商业活动的能力，它们能够以自己的方式发布报告。这种情况对我们发生了很多次。这就是我们建设数据仓库的目的”。
经验之谈
从Ventro公司身上，我们可以学习到一些东西。下面就是总结出的一些经验：
专家们预测，在未来的几年里，大多数的生产厂家都将加入一个或者多个数字化市场。商务智能外网对这些环境直接适用，它们是电子商务市场需要提供的一个关键性的，可以和其他公司区别开来的标志性服务。同样，这也是网络市场运营者一个重要的收入来源。
不管你什么时候或者你是否决定成为网络市场的一员，把供应链外网络延伸到你的贸易伙伴将帮助你确认，在你向将来的商业模式顺利过渡时，你的系统已经安装成功了。
小结
供应链自动化软件有助于一个复杂、多层次的供应链中的成员中的信息沟通；这也有助于推进更加有弹性、更加有效率的生产和物流。
信息的流动性促进了“信息供应链”的诞生。通过企业电子商务智能外网，我们可以在一个比较高的层面上，全面地分析供应链。分析供应链的主要好处包括缩减开支，使采购和物流更加高效，对新的市场机会有更加深入的洞见，销售渠道更加高效。
供应链外网（它在供应商和客户之间提供了一种点对点的沟通）的自然进化导致了数字化市场的出现。这个数字化市场是供应商和客户交流的中轴，在这里二者可以相遇，并且订立合同。这些数字化市场引起了大量的资料。这些资料对所有的关系人都有价值：供应商、客户和网络市场运营商自身。供应链外网可以在在线市场的基础上建立起来，来给那些关系方提供一种信息，来把网络市场和平常的竞争区别开来，另外，也提供收费的增值分析服务。
第4篇 未来展望
第14章 电子商务智能系统的未来
预测是很难的，预测未来更是如此。
——约吉·贝拉（Yogi Berra）
电子商务智能技术发展到今天已经非常强大，并且在发展之中。大多数的大中型公司已经在整个公司或公司的一些部门开始运用这一系统。在更多的有进取心的公司中，电子商务智能系统已达到一定的水平。这样是为了让公司中的每个人能获取信息，并且使行政费用和培训费合理化。率先使用电子商务智能技术的那些公司（大约有上百家）不仅在企业内部广泛地运用这种技术，而且还把这种技术扩展到客户、供应商和商业伙伴。
我们已经讨论了电子商务智能技术所带来的经济效益，并且也已经了解了这些公司怎样通过这种技术来管理信息资产，最终使它们能够迅速决策，并且在竞争中获得优势，提高运营效率，开拓获取利润的新方式，并且发现获得新信息的机会。用一句话来说：我们已经看到公司把信息转变为知识，进而再从中获利。
现在，我们要来预测一下未来，尽管这带有一定的风险性。在这最后一章中，我将讨论如何看待电子商务智能未来的发展，了解电子商务智能是怎样变得与我们更为关系密切，且无处不在——在工作中、在家中、甚至在与政府部门间的交流中都存在。电子商务智能不仅仅让我们的业务变得有条不紊，而且它还可以通过信息管理的方法来管理员工，清除多余的信息储存。另外，我们将回到宏观经济的领域，来讨论商务智能系统是怎样带给商业更多的可预测性的。
身边的电子商务智能
首先，未来我们将看到，人们每天利用电子商务智能系统来处理日常事务。
工作中的电子商务智能
在工作中，我们将继续使用电子商务智能系统来处理重要的事务，比如销售跟踪、质量保证或者财务问题。我们也将开始为更加平凡庸俗的目的而使用它——比如，分析在我们的401（k）退休计划里的财产分配方案，为在过去的6个月时间里我们共招了多少员工制定一个报告。一眼就可以看出来，我们将能够用它来核查我们的工资、奖金、红包、员工股利，并且为我们所有的员工预测自己股票的价值。
简单地说，我们认为，为获取在工作中所需要的任何信息，我们都必须使用电子商务智能系统。使用电子智能工具，上面所列举的例子大多数都可以很容易操作。很多事情我们今天也在做，但是只是在纸张上操作（比如，制定平均补偿表等）。现在这些工作一般还不是用电子商务智能系统完成的，因为这些工作还不能列为企业的头等大事，不能跟营业收入追踪系统、销售人员信息系统、客户管理外网等事项相提并论。尽管如此，但是在上面的例子中，还是存在明显的商业机会。在未来的3~5年中，很多公司将开始使用电子商务智能系统来追踪工作所需要的任何信息。
为了避免过分乐观，我们不应该忘记，虽然我们在软件领域已经取得了令人难以置信的进步；但是就目前情况而言，电子商务智能技术仍然不是办公室里的任何人都可以得到的。今天，业内分析师估计，只有10%~20%的公司经理用上了电子智能工具。对我们中的一些人来说，未来将把电子商务智能系统全面扩展到我们的日常工作当中；对其他的人，未来将有接触电子商务智能技术的机会。
生活中的电子商务智能
现在，我们也来看看电子商务智能是怎样影响到我们的日常生活的。一些公司已经意识到了外网的作用，将它看成是将自己的产品和服务和其他公司区别开来，让客户进行自助式服务，减少公司客户服务中心的费用的重要手段。与此相类似，未来的客户服务外网将从目前的最大多数的B2B的环境中转变到B2C。现在，让我们来看一些例子。
当你收到电话费催缴单的时候，你从那张纸上得到了什么信息？老实说，不是很多。它是一系列打过的电话，一个总体的清单，一张标记有支付日期的款额。在收到电话账单的时候，如果你和大多数人一样，看看这个数字，估算一下它是否正确（只是基于你先前的支付的平均数），也许在一刻间你感到很沮丧。你把它放在一边，然后等到最后的时刻你才通过邮局寄上支票。有一些时候，你可能很有幸在网上能看到你的电话费账单。但即使这样，你对账单的分析也没有更多的变化，因为这只是一份静止的账单，你不能对它进行分析和管理，或者把它和以前的账单进行比较，也不能分析影响账单的一些重要因素，尝试分析不同的电话组合，比较其最后的结果。
如果你知道一些其他重要因素的话，是不是更好呢？比如，每分钟的费用数额（这样你就可以把它和刚在电视上看到的其他电信广告进行对比），或者过去12个月里的话费基本情况。或者，如果你家里有两部电话，哪部电话的话费更多？上个月里，话费最多的是哪5次通话？有了这些信息，你就可以对自己究竟怎样使用电话获得某种理解，另外对你跟电信公司的关系也有了某种不同的理解。为了获得这些信息，你将会愿意来使用一些简单的商务智能技术。这种技术和公司里所使用的和我们在第5章中所讨论的是一样的。你可以通过梳理这些信息，把它们制作成图表，把通话进行排列，按月或者按电话机来分割电话费用信息，或者把它和你的消费预算进行对比。一些电信公司现在正开始给它们的公司客户提供这种服务，这是电信公司获得竞争力的途径。未来，它们将必须给每个客户提供这种服务。首先这是为了使自己和竞争对手区别开来；随后，这将成为一种人人都必须做的投资，因为在一定时间以后，这种服务将会很普通。
谈到电话费账单的事情，如果我们每个月只是收到一张账单不是更好些吗？而不是现在这样情况：一张家里最主要的那部电话的账单，一张孩子的电话账单，一张母亲的手机费用单，一张是父亲的电话账单，还有一张是传真机的费用账单。即使不能够做到把这些账单统一为一张，但如果我们能够把这些电话单集合起来，这样我们就能分析出给远在英格兰的乔安阿姨打电话究竟花费了多少——不仅仅算家里那部主要电话线的费用，而且也要看看在手机上花的钱。但这样的一张账单也许永远都不会成为现实——尤其是当你从不同的提供商那里寻求不同的服务的话。但是未来我们进行这种分析却可能成为现实。就像我们看到B2B外网在逐渐兴起（包括作为一种竞争策略来分析商业对手的信息），我们也将看到同样的现象在B2C的环境中出现。很多公司都试图给客户提供一种分析信息的接口，其中包括提供对手的资料。客户们将会在这个过程中获益。
另外一个例子也一样，让我们来看看月末的时候你收到的银行账目单。从这个账目单中你对你的个人经济情况能够了解些什么？同样，也不多。但是，在这些单据的后面，隐藏着很多的信息。你应该能够决定你自己每个项目的开支，包括和去年的同一个月相比，你的花费有些什么变化。你可能想在一张图上给它绘制一个表格，或者看看基本趋势。你也可能想看看一些特别的消费，比如超过500美元的，或者超过2500美元的开支项目。在满足这种要求方面，商务智能系统是一个关键。因为它们在本质上是分析性的，同时也是个性化的。
这些信息交流只是分析性的，它们可以用于你的分析和理解。它们和你执行这些交易没有关系。今天，大多数金融机构为你提供网上进行简单交易的能力，比如支付、股票买卖，或者在账户之间进行电子转账。大多数的商务网站允许你使用信用卡购买商品。这种互动建立在交易的基础上。它意味着它们让你自己启动一个程序。除了那个简单的需要，消费者们也很需要对所有这些交易进行分析。今天，消费者已经实现了网上交易功能。将来，消费者将要从这些系统搜集资料。
确实，我们这里所说的信息互动也是个人化的，因为你的申明所引发的问题只和你的个人需要有关。你，也只有你自己能决定哪些指标和标准对你重要。很多系统，比如银行系统，能给你提供一些预定的指标，但很有限。因为你需要很容易地就能够进行各种查询，并且是事前设置的。只有商务智能系统能够提供这种不是经过事先设置的分析能力。
实际上现在还没有一个电信公司或者银行全面提供这些服务。大多数公司都努力在网上提供一种基本交易的个性化管理。将来，这些公司都必须使用电子商务智能系统，或者使用一种可以称之为“消费者智能”的系统来把自己和竞争对手区别开来。
让我们拿网上经纪商作为另外一个例子。除了某种交易的价格外，什么东西能把一个网上经纪商和另外一个区别开来呢？不是很多。不管你是通过E*Trade系统、嘉信证券系统还是 DLJ Direct系统来购买股票，你所买的股票其投资回报都是一样的。使用电子商务智能技术，公司争夺客户的战争将从价格游戏转移到信息服务的分析能力上。这种信息服务是基于客户的账户而提供的，包括上市公司信息、大盘分析、财政政策影响、投资组合的表现分析等。
电子商务智能与政府
电子商务智能的革命领域将不会止步于公司和消费者。很多政府和政府机构之间的联系也将采取电子商务智能的形式。尽管我们通常不这么认为，但事实上政府很多基本的功能体现在服务方面，是“管理我们的事务”，比如收入税和税收预扣、社会安全制度和在很多国家里出现的基本医疗和健康保险。政府也管理教育制度、军队和失业项目。在这些例子中，我们看到，政府对启动电子商务智能也开始表现出兴趣，以期对它的分支部门更好地传达信息，在政府部门间建立更好的关系，同时削减自己的运营成本。
现在让我们看看美国的社会安全制度和它的成本。美国政府正在定期给每个男人、女人和小孩发信，里面有它们以前的贡献和预期的利益。使用电子商务智能将使这些信息在网上能够直接得到，同时提供对这些信息的分析服务。这样不仅减少了发送这些信息的成本，而且也使得这些信息更加有用。比如，你可以不仅仅看到你自己的预期利益，而且可以进行假设，来预测在将来你所需要的收入水平，以及你的社会安全利益将怎样随着退休年龄的改变而改变。
除此之外，我们还以失业问题为例。这个问题仍然在给许多国家带来灾难，尤其是欧洲。现在来谈谈商务智能在政府部门的应用。政府鼓励劳动力从低就业率地区往高就业率地区移动，方法是提供一种网上工作机会的资料。申请者可以得到这些资料。另外，通过把这些信息和一个交易申请工作的交易系统结合起来，政府可以核实一个失业者是否在积极寻找工作和寻求就业机会。计算分析工具可以被安装在网站上，来帮助寻找工作的人来计算移动的成本和在一个新的地方居住下来的花费，这样，它们就可以明智地决定是否搬迁到一个新的地区去生活。
电子商务智能无处不在
在未来的日子里，我们不仅每天使用电子商务智能，而且将在越来越来越多的地方都使用它——在我们的PDA，也就是所谓的“个人数字助理”（personal digital assistant）上，在我们的电话上，甚至是在传呼机上。
无线智能
传统意义上，如果要使用电子商务智能的话，用户的面前就必须有一台和网络连接的PC机。这就意味着，利用这个信息系统的时间和地点被严格限定在一天中的几个小时里——也就是，当员工面对着它们的PC机，且这些PC机和网络连接着，并且不是在会议中或者正在打电话时。但是，用户对智能系统的需要却是无时不刻的。在办公室的时候得到充分的信息，然而在会议中、在车上或者在飞机中的时候完全与智能系统相隔离。这显然是不合理的。
在过去的几年中，我们已经看到无线设备（作为和国际因特网联系的一种途径）迅速为大众所接受。通过电话，我们现在可以完成一些功能，比如核查股票行情，订购一本书，或者核实一个航班是否按时到达。WAP技术的发展使得任何人都可以通过电话来使用国际因特网，而不需要一台PC机或者与网络连接。PDA，比如Palm Pilots，或者手提PC机，也帮助使用者在网上冲浪，检查自己跟人的约会，随时随地订购电影票。
无线技术、国际因特网和商务智能的接踵而来，将使得人们对信息的理解和日常决策过程产生了激烈的变化。今天，技术的发展已经可以做到，从一个无线的设备中使用电子商务智能，来获取信息。突然之间，商务人员们被解放出来，它们不必再整天坐在办公室的PC机前，才能获得正确的信息。它们可以在一天中的24个小时里执行电子商务智能任务，不管它们在哪里，只要它们能接收到一个移动网络的信号。
随着第三代服务，即3G（它把高速移动接入和符合IP要求的服务结合起来）的产生，将来的情况会更加精彩。这种新的捆绑式IP技术将使任何人都可以随时在网上遨游。速度比现在的用电话拨号的网络要快得多。这将给我们一个新的方法，来交流、接收信息、做生意、和学习。
让我们假设一个无线智能可能的使用情况，把它当做一个例子。
萨拉·怀尔斯（Sarah Wiles）是超级软件公司（Super Software）的一名销售员。在她去往一天中的第二个会议的路上，她查看了她的语音信箱，发现她的第二个会议取消了。在第三个会晤之前，她还有两小时的时间。因为交通阻塞，回家或者到办公室都是浪费时间。她拿出自己的蜂窝电话，使用电话里的微型浏览器，在无线的国际因特网上登入客户资料库。她进入了客户的资料，筛选出一些很有希望的并且就住在附近的客户。她发现了一个开车只有5分钟路程的客户。因为她的无线电子商务智能系统允许她进行事先没有设定的特殊查询，她可以对这些客户有360°认识，并且立刻得到将使得销售更有利和高效的一些信息。她准备去见她的客户，打电话看看她能不能顺便拜访一下，并且约好了见面的时间。这一天她不是只参加了两个会议，她的效率也可以从33%提升到100%。这就是无线电子商务智能技术在现实世界中起作用的方式。
这个例子并不是牵强的。值得注意的是，带宽的限制、信号的屏蔽使得覆盖面不全和小型设备的物理局限都使无线电子商务的应用被排除于主流之外。但这些局限已经开始在消解，很多的公司开始在探索在无线国际因特网上电子商务智能的布置技术。在第6章中，我们已经讨论了Innovex公司是怎样通过网络，将它们的销售和市场资料库发送给1200个销售代理的。它们的计划里，下一个步骤就是在无线系统里发布这些信息。
传统电话
在迈向未来的时候，我们不应该忘记传统的电话。随着语音识别技术和自然语言处理技术（natural language processing）的进步，语音成为电子商务智能系统的另外一个接入口只是一个时间的问题。这就意味着，通过一个普通的定式或者移动电话，你可以提出以下问题，比如，“谁是前三位的顾客？”或者，“我的公司的哪三位销售员超过计划最多？”而且只需要用你最擅长的语言来说就可以了。
语音一代的智能系统也关注其他问题的解决方案，因为计算机将会聪明地将答案也用语音的方式告诉你，但如果这时你突然命令它读取1000个顾客的名字，先前的答案就会被打断，电脑也可能会停止运行。
“语音入口网站”将会提供另外一种功能。你将能够根据要求来提取报告（“请现在就给我提交补贴报告，并且发送给我”），或者也可以提前预约（“……在将来的6个星期之内每个星期天的晚上都给我发一次”）。你也可以为更加复杂的问题寻求解决方案，比如，“将这个季度销售业绩排在前3位的销售员和后3位的销售员的名单列出来，看看它们在投诉电话、销售量和所取得的销售份额方面的情况。”这是个很复杂的问题，但是它的答案只涉及所管理的6个数据点，因此电脑还是可以很容易地从电话语音里识别出来。
处理过量短信息的根本原因
未来的发展会给我们带来大量的商务智能短信息。在本书的前几章里，我们已经解释了广播的概念和窄播的概念。当某些条件出现的时候，电子商务智能系统将自动地给寻呼机或者蜂窝电话发送短信息。广播系统根据公众对大事件的兴趣点，给广大的人口发布信息。窄播系统根据个人的订购，给它们发布有关特别事件的信息。今天，商务智能广播和窄播的基本的功能都具备了。将来我们将看到这些系统具有为越来越复杂的事件提供提示的能力。比如，我们今天能够说，“如果我们的表现比计划低10%的话，就通知我”；将来，我们可以很轻易地通过事先注册，得到更加有意思的信息，“在这个季度剩余的时间里，如果我们的表现比通常同样的天数内的表现低10%的话，通知我。”
关于未来可能会收到提示短信息的数目，以往的使用经验让我们可以对未来的情况有些猜测。每个人都喜欢“对特殊情况进行管理”，在问题出现的时候提供提示短信息。但是，经验表明，用户总是倾向于过量订购短信息。也就是，它们通常会定制大量对于不同事件的提示短信息，结果造成自己又被巨大数量的短信息所淹没。当它们为自己所收到的短信息所淹没的时候，就对这些短信息里的信息麻木了。简单地说，提示短信息尽管是个好事情，但物极必反。
解决这个将来存在的问题的办法就是使用商务智能系统，借鉴网络管理系统的经验。后者经常对很多网络事件进行管理和报告。实际上，在沟通网络中，当一个建筑工人检查一个光纤维视频电缆的时候，这个系统将实际上开动成千上万的警报，因为这个时候很多电脑、中转轴、路由器和交换机会提示，它们和这个连接的另外一端失去了联系。通过使用复杂的人工智能技术，网络管理系统进行“根本原因分析”（root cause analysis）来处理这种情况。这个“根本原因分析”的方法通过从不同的短信息和附加信息中进行过滤，直到它确定了一个根本的原因。不远的将来，我们将看到商务智能也使用类似的技术，来查找下面事件的根本原因：预期大幅度下调，应收账款超过90天，两个主要的客户支持系统业务量急剧上升，西部地区的利润大大低于预计。结果发现造成这一系列问题的根本原因是一个大客户遇到了一个严重的客户服务问题，因此这个公司没有及时支付款项，且取消了一个订单。
所有人的智能系统
今后我们将更加频繁地接触电子商务智能系统，通过更新的系统，比如网络、语音、无线接入，而且将有越来越多的人接触到电子商务智能技术。从商务智能技术里提取信息，将主要基于两方面要素：一方面是技术的，另外一方面是社会的。
在技术的一面，电子商务智能系统的销售商将需要继续努力，使电子商务智能更加容易使用。对于以此为业的人来说，今天的电子商务智能已经非常容易使用。当我们步入明天的时候，应该采取更多的措施来保证对每个人来说，电子商务智能用起来都很容易。这个系统的提供商应该抵制某种“肿件”（bloatware）倾向，就是在重要的客户的要求下，不停地增加附属功能，使这个系统越来越大，越来越臃肿和笨重，这对新用户或者初级用户来说就用起来就会越来越痛苦。
在社会因素的一边，公共教育制度/和公司的培训项目应该提供更多的培训，告诉大众如何来运用这种分析能力。当然信息还可能受两方面因素的制约：一是过滤条件，二是对信息的理解。一旦有了合适的信息基础设施，那么最主要的问题就是人们对数据理解和分析的能力了。
有意思的是，教育问题并不仅仅限于此。一个人数不多，但是却在逐渐扩大影响的学术团体，我们认为它将在未来的几年中成为主流。这个团体主要由一些心理学和商学教授组成，它们研究决策过程，教育人们怎样更好地决策。所有的电子商务智能系统的最终目标不仅仅是提供信息，而是在让人们做出更好的决策。如果我们把决策权交给了那些没有准备的人，这是一种冒险。我们应该把决策权交给那些已经得到很好的培训，知道怎样做出明智的决策的人。
但事情往往是矛盾的。大多数的经理都同意一个说法，就是：“我的工作就是做出决定。”但是很少有MBA或者其他的教育课程来教人们如何决策。更糟糕的是，大多数人不相信，获得决策能力需要经过特殊的培训。一些人对这个需要培训的说法觉得很奇怪。将来，这会得到改变。大致说来，如果一个公司不想使自己变得脆弱不堪，要想取得成功的话，它就不应该只是仓促地做出决定，它必须快速地做出正确的决策。聪明的、成功的公司将会是这种：它们投资建设信息系统，同时也投资建设自己的人力资源。
让信息来管理
很多公司使用电子商务智能系统来报告一种业务的处理过程。将来，我们将看到很多公司把商务智能运用到其他管理过程中，创造性地利用电子商务智能。
对决策执行的重新审视
在今天因特网的飞速发展的时代中，公司不能再浪费时间，来执行过去的几个年代里盛行的“监督者监督监督者”的政策执行模式。当我们步入未来的时候，我们将看到很多公司开始给员工更多的自由，给员工比过去更多的决策授权。为什么会这样？因为信息的力量能够提供政策执行机制。这种机制比今天使用的传统方法要优越得多。
传统上，很多公司经常做出极其细致的决策（比如采购、旅行、赔偿等）。这样是为了事先设想每个具体的可能的例外。这样，导致公司的政策手册比美国宪法还要厚得多。因为这个政策的复杂性，只有一些人能够对它们进行解释；另外，宝贵的管理时间就用在了处理些琐碎的问题上，比如：
鲍勃能够以比最低的飞机票价多50美元的票价，及时赶回家来参加他兄弟的婚礼预演吗？
我们能每年多给萨拉2000美元，而不是仅仅享受业绩出色的E18待遇？因为她是一个超级明星，可能被猎头公司看上。
很多公司用一些更加概括的大纲（比如：平均增长率应该是6%；只要有可能，员工们都应该坐最便宜的飞机）来取代100页的政策手册，并且采用这些条条框框的数据和纯粹的压力来执行。以后，公司将对信息采取开放式态度，这样，比如说一些经理将会研究和讨论彼此的旅行开支情况。当一个部门每天的花费超过预算的15%的时候，或者一天之中旅行的路程超过预计的15%的时候，系统将会自动给予提示。
结果，人们将比以前更富有决策能力。它们将在填写纸张和讥笑同事的官僚主义作风上面少花时间。人们将在做出决策的同时，也充分知道它们的行为将会被公开。员工们也由此会更快地行动，这样公司的弹性就会得到提高。
重新审视通过MBO
将来会发生的另外一个变化是对对目标实施管理（implementing management by objective，MBO）体系进行重新审视。今天，MBO体系是最受欢迎的管理技术。实际上，有数千万的人每个季度都在根据MBO体系得到评估和激励。然而，当我们看看大多数MBO系统是怎样得以实施的时候，我们就可以发现，MBO被写成了Word或者Excel文件。这里，它们很难共享或者集成。同样，我们也发现，对于大多数的部分来说，MBO是在每个季度的开头写出来的；在这个季度中间，它们被忽视了；然后在季度结束的时候又被重新评估。
结果就有一个很大的管理盲点：经理们不能够准确利用这个最重要的管理工具追踪业务进程。它们也不能很快地发现业绩出现问题的个人（谁的业绩比这个季度的预计要少20%？），或者迅速发现陷入麻烦中项目（为同一项目工作的人有着不同目标，是否造成了目前的进程比预计晚了20%呢）。
将来，MBO系统将和数据仓库和电子商务智能系统相结合。MBO不再是存储在一组不一致的Word文件里，它们被储存在数据仓库中。经理们将自动地每周更新报告，对员工的个人业绩和项目情况能够进行“切片”或者“切块”分析，这样它们将经常得到整个部门目前的进展情况报告。高级经理们也将能够看到不同部门和主要业务项目的目标管理体系的总体情况。
现在，在Business Objects公司里的几个部门中，这个技术已经得到应用。在它们的管理生涯中第一次，我们的经理们能够随时得到相关于最重要管理体系中的最新的信息。尝试新体验的经理们没有人再回来使用原先建立在文字档案上的MBO系统。相信在不太遥远的将来，我们中间所有的人将能够以这种新的方式来管理MBO体系。
一个“规范化”的世界
让我们退后一步，来看看这个“信息年代”目前的状况，就会看到我们已经取得了巨大的成就，但是却发现低效率的状况依然如故。在一定程度上，还非常可笑。信息被认为应该以光速流动；任何人，不管是来自尼泊尔还是巴黎的郊区，都可以很快地进行交流。但是现状却是世界范围内的网络经常堵塞，甚至还时时瘫痪，更糟糕的是还有很多不准确的信息，而且有成千上万，上百万的重复信息。当我们能够消除这些多余信息的时候，信息流，以及总体上的智能系统的效率将会得到很大的提高。
从技术角度说，将信息规范化意味着成功地发现并消除冗余。为什么这个很重要呢？因为冗余可能产生不一致。在信息系统里，不一致是不能被接受的。就是说，一个问题不能有两种答案。
想一想你公司的全部资料的数量，或者想想某个更大的范围，比如把整个国际因特网当做一个大的资料库来考虑。那么，很清楚，有无数的冗余信息和不一致存在。未来对信息的清理工作可能仍然进展缓慢，然而这项工作将变得不可或缺，从而也逐步让数据一致化，并且有效地在公司之间和国际因特网上将数据规范化。
大量的重复信息
对一个信息的多次复制创造了信息的很多版本。打一个有趣的比方说，在地球上有数十亿的人都有手表，这样的每个手表都对同样的时间信息——现在的时间——进行复制。以一种稍微有点不精确的方式，这个小小的信息被重新创造（你的手表上的时间从来都不是完全准确的），成为数十亿个时间。同样，当我们把时间改成夏令时的时候，数千万的人又需要在手表上做相应的调整。当我们旅行和改变时区的时候，我们必须重新设定手表、电脑、闹钟、PDA和电话上的时间。这是多大的浪费！如果所有这些设备都和一个完全准确的系统联系起来，不是更简单吗？根据你所在的位置，这个假设中的系统将把你的手表调整到夏令时间，并且根据正确的时区进行调整。将来的国际因特网（将会非常快，并且不管你在世界的哪个地方，都可以使用它）将极有可能帮助我们实现这个想法。你可能会问，我们真的需要这个吗？对手表和其他设备上的时间进行调整真的就那么复杂吗？我们的生活将会依赖于可能会出现故障的一个中央化了的系统吗？我们喜欢这样吗？当然不是。这就是为什么没有人对这感到担心的原因。现在的进程将不会改变，我们现在讨论这个只是打一个比方。但是，其他种类的信息复制在现实生活中是存在的，尤其是在商业领域。它们引起了真正使人感到痛苦的问题，我们应该谈谈。
比如，你认为你们公司总部的地址有多少次、在多少不同的系统中被复制了？它存在于你们公司所有的供应商和所有的客户的电脑系统中。另外，很有可能，自从这些公司为销售、客户支持、财务、订货登记、供应链、市场参考和其他目的而建立自己的资料库时起，它就被复制了很多次了。你们公司的地址也存在于电话号码本中，在销售地址的公司的资料库中，在政府和公共法律资料库中。
所以，每次你们的公司改变总部的地址，就有上千万的系统立刻出现了错误和不精确。因为在它们静止的系统和你们的系统之间没有建立联系，要把你们公司的地址信息进行更新，将需要几个月的时间，如果不是几年的话。我们将怎么样处理这个问题呢？我们应该采取国际因特网已经教给我们的方法——我们应该更多地使用超级链接，少复制一些。关于公司总部的信息应该由这个信息的自然拥有人，也就是公司自己来管理。每个需要这个信息的机构、供应商、客户、政府机构或者员工，都应该有机会用某种链接来参考这个信息。这个资料将不再被复制，另外它将时刻保持准确。它被保存在一个地方，被保存一次，并且只是一次。当你的公司改变总部的地址时，对所有的商业伙伴来说这条信息将被立刻更新，依然保持准确性。通过使用这个和信息的天然主人保持联系的链接，我们将我们的资料库规范化，消除了不一致，节约了大量存储空间。
让我们看看另外一个例子。想想国际货币汇率正在被复制多少次？以多少不同的方式？很可能有数百万次。每次一个金融分析师或者一个会计想看看一个以美元计算的价格相对于欧元是多少，他或者她都必须看看当时的汇率。他或者她必须把这个汇率输入电脑，或者进行计算。第二天，这个信息又过时了。这个问题的解决办法是什么？所有这些系统都必须链接到一个关于国际货币汇率的可信的资料源。这个资料源将是公开的，它的质量将有清楚的标准来证明。进入这个资料的方法将是标准化的。当然，这个系统需要提供实时的信息（也就是所谓的即时汇率），同时也要提供先前的信息。这样，通过国际交易获得的货币将可以容易地得到转换。方法是使用这个交易日的汇率，即使它是在几个星期以前或者几个月以前的都可以。这里，我们使用了不是和这个信息的天然主人相通的链接（因为这里没有清楚的天然主人），而是一个被信赖的信息中介。我们把它当做一种把信息标准化、消除多余储存、消除不一致和消除空间浪费的另一种方法。
公司虚拟信息世界
“虚拟信息世界”这个词语现在听上去显得有点理论化，但是你如果仔细想一想，就会发现在业务中的很多方面，信息规范化或者信息精简可以给你带来真实的商业利益。
检查你们公司资料库里多次重复的资料，一个个系统地检查。
通过把这些系统链接起来，把重复信息消除。
再看看在你的众多系统多次复制的数据中，哪些数据的来源是公司外部的？
考虑一下你如何能够把外部数据自动地链接起来，而不是在你们公司的资料库中重新建立这些信息。
通过以上步骤，你可以得到更多及时和精确的信息，另外也可以节约更多的空间。到现在为止，很多公司因为一些原因已经复制了不少信息：
没有完全可以信赖的资料源可以链接；在国际因特网之前，很多的想法几乎都是不可能实现的。
即使在今天，你也可能每天24小时、每周7天、每年365天地与国际因特网相连接，一是因为它太慢，而是因为其中的数据还不能完全相信。今天，在大多数地方，除非通过PC机上网，否则你就不可能与因特网相连。
在本地复制和管理一些信息，成本非常低廉。
今天，我们还没有那种随处所在、随时可用的网络。明天，网络连接不仅仅存在，而且通过空中传播，速度比那种我们现在大量采用的、通过有形的线路所得到的更快。那时，随处所在、随时可用的网络将变成现实。
Business Objects公司与UPS的合作
Business Objects公司的生产和配送部门，在1997年末就把这个概念加以创造性的应用。由于这个公司在世界各地都有客户，Business Objects把UPS（ United Parcel Service）作为主要的合作伙伴，来在世界范围内配送它的软件产品。一旦一项订单被记录在公司的订单记录系统中，很快公司就要求UPS发送产品，UPS就控制了这个发送的过程。这个方法运行得很好，但是我们的生产和发送部门经理菲利普•鲍曼（Philippe Baumann）却遇到了另外一个问题：如果一个客户或者发售商，比如说在日本，要求知道发送中包裹的随时情况，他能怎么回答？
这个要求被转到了UPS公司。因为让Business Objects公司来复制UPS公司的相关信息几乎是不可能的，因为信息本身非常活跃——当包裹沿着发送系统运动的时候，它每天都在变化。每次给UPS打电话的工作量非常大，并且非常慢。另外，要和一个远在日本的客户取得联系也不容易，因为双方都在用自己的第二语言进行沟通。Business Objects通过和UPS合作，建立了一个客户服务应用系统。这个系统通过国际因特网，把客户订单的报告和UPS发送情况的资料库链接起来。很短的时间内，当一个客户打电话来询问的时候，鲍曼和他的团队就可以通过在报告中查找订单的情况，点击一个按钮。这时，在UPS的屏幕上将显示此刻这个包裹的具体情况。在几秒钟的时间里，这个团队就能能够回答所有的问题。客户们也为能即时得到回答而感到高兴。很明显，我们不再需要复制信息，而是要把应用系统发展为一个为客户服务的外网。在这个外网里，客户们不需要打电话就可以得到同样的信息。这个工作已经取得了一些进展。
在技术上，这样的应用不是什么了不起的事情——实际上还很容易——但是对于我们的日本客户来说，它肯定是一个商务奇迹。它代表了一种很快火爆起来、很快就能挣钱的应用系统，只要你和自己信息系统中的一些资料的天然所有人联系起来的话。另外，正如电子商务系统所经常发生的一样，Business Objects最大的利润不是来自削减电话的开支，它来自这些机会成本的消除。它的员工不再需要给日本来回地发传真，相反，鲍曼可以把他的时间集中于更高附加值的工作，比如思考发送环节中其他可以节约的成本，从而给他的工作带来了很大的增值。最后，他的努力为公司的生产增加了两个百分点，把我们的软件开发利润从95%增加到97%。1999年，公司节约了大约500万美元。2000年，节约了大约700万美元。
爆涨和爆跌
你可以利用电子商务智能系统来帮助解决一个大问题。这个问题的解决也许价值百万美元，如如何对生意进行预测。在每个季度里，我们都可以看到一些大公司不像华尔街所期望的一样，收入和盈利都不尽如人意，结果是它们的市值失去了1/3到1/2。这个问题就是，电子商务智能系统在这个问题上能起作用吗？换句话来说，电子商务智能系统能对企业的经营进行预测吗？毕竟，企业经营上有很多因素内在地被认为是不可预测的。
但我相信，这个问题的答案是肯定的。尽管电子商务智能系统不可能永远消除人们所有的疑虑，但当我们继续看到很多机构都在使用电子商务智能系统，以期获得更加快速的信息（不仅仅从自己的分支机构获得信息，而且从销售渠道获取信息）的时候，我相信，这些机构将能够更快地看到问题，对这些问题的反应也将更快，从而对这些问题的解决也更快。一个季度并不是一个很长的时间，足以让企业的经营轨迹发生根本性的转变，而且大多数全球性信息系统都至少有一个月的滞后期。这样，在每个季度里，大多数的业务都有那么一两次机会来纠正错误和偏差，这样就可以避免企业经营上的“意外”。
按照Forrester研究所的说法，通过在这些系统中提高信息速度，将提高很多机构的灵活性。我相信，在未来的3~5年中，我们将开始看到，电子商务智能系统在对公司业务进行预测提供帮助方面，将具有实际的影响。简单地通过给某个机构中的每个人一个获取、分析和共享实时信息方面的能力（同时提供分析和决策过程中的培训），很多机构将能够检测到问题之所在，能够在这些问题变得不可控制之前予以处理，另外也尽量避免其影响，避免利润方面的损失，因为这种利润上的损失。反映到股票市场，就可能扩大到数十亿的市值损失。使用电子商务智能系统，“企业经营上有不可以预测性”的说法将变成老皇历。
小结
将来的几年里，信息将会得到更好地使用，企业和家庭使用信息的模式将会得到巨大的改变。在工作中，当数据存储和在公司内部传输的方式发生突然变化的时候，信息，并且随之而来的智能将无处不在。获得信息将不再是少数人的特权，而是所有人的都能得到的东西。这个崭新的、集体的智能将给我们的工作注入新的活力。我们现在很难设想这个方式到底将是什么。这种新的活力的注入将导致在管理和员工文化方面的巨大变化。最后，智能将会深入到家庭里，使消费者能看清楚，它们自己是怎样和诸多机构联系在一起的，比如银行、电话公司或者政府。
最后对本书读者的提醒
如果你现在还没有实施电子商务智能战略，那么现在应该开始准备起来了。你的竞争对手如果也还没有实施电子商务智能，但它们必然迟早会这么做，这只是个时间问题。如果你以更好的质量和更快的速度建立电子商务智能系统的话，企业的运营将更加有效，你对业务的理解也将会更加深入，另外你客户将享受更好的服务。最终，你将获得关键的竞争优势。
“战略”这个词是很重要的。我们已经指出的一点是，电子商务智能保证了企业战略的实施。在24个不同的部门使用电子商务智能，用的是7个不同的设计方案和5个不同的工具，这只是一个急就的方法。在操作应用中使用一个类似电子商务智能的工具，或者“收藏起来的”资料，也是一个急就的方法。但是，为了得到电子商务智能系统的真正好处，你必须战略性地对待这个问题。这不是为了将你公司操作系统中的问题像镜子一样反映出来，而是让你把电子商务智能系统作为一个巨大的整合剂来使用。
用电子商务智能系统来创造一个单一的信息平台，你有很多的机会。你可以把你们互不连贯的操作系统的资料联系起来，来为你们公司的所有人创造一个接入的单一路径。至于你们操作系统的设计是否还需要完善，或者你们公司的员工是否遍布全球，这些都没有关系。今天，使用电子商务智能来把信息转化成知识，转化成利润，在市场上取胜，就看你的选择了。
附 录 A
实施电子商务智能常见的几个误区
企业商务智能系统的实现完全不同于传统的商业手段。正因为这样，企业需要通过强有力的内部交流改变传统的思维定势，促使人们迎接这种改变。IT业和商业管理者都应该认识到这些常见的误区并有责任纠正它们，这样才能充分利用企业商务智能的商业价值。对于实施商务智能的常见误区有以下几个：
信息共享意味着失去控制权。
自助式服务对用户来讲是浪费时间。
IT从业人员不懂商业运作。
我们并不总需要所有的数据。
误区一：信息共享意味着失去控制权
很多人相信掌握并控制一定的信息是通向权力的关键，因此，他们积累大量的信息而只愿意拿出极少的一部分来与别人分享。他们可能会拿出一些尽人皆知的信息，而那些真正的见解，特别是那些与传统的商业实践相抵触的观点，却常常不被公开。好多管理者因此担心，应用企业商务智能系统就意味着他们失去对信息的控制权。他们会犹豫是否允许雇员或其他部门获知这些数据。这种现象在一些公司非常常见，而它们都具有相当闭塞和集中化的企业文化。
另一方面，共享信息、公开观点对于整个组织以及那些主动参与的人受益匪浅。共享数据的趋势不可阻挡，抵抗这种趋势的人终将落伍。通常情况下，他们会变成所谓“拒绝改变的前任经理”。在这个新的、日新月异的经济环境中，商业竞争日趋激烈，商业运作必须降低成本，提高质量，加快速度。若想让你的公司更能适应这个变化，必须分散机构，赋予员工权力使他们能做出快速的决定。公司内部需要开放并打破阶层感。令人高兴的是，即使在传统的保守的企业里，对企业商务智能的抵制也已经在开始消退。
误区二：自助式服务对用户来讲是浪费时间
管理者可能会认为商务智能会把成本从IT业转移到终端用户身上。“我的员工不是做IT工作的”是他们的一种观点，另一个普遍的观点是“我付给他们薪水，可不是让他们整天坐在那儿鼓捣数据”。企业商务智能确实使IT人员解放了出来，他们有更多有价值的时间。当然高级特殊查询和报告会占据管理层的一些额外时间。然而，这些时间花得值得。当管理者自己使用企业商务智能时，他们从这些查询和报告中得到的收益远远超过他们以前让IT人员做查询时的收获多得多。等待IT部门拿出报告来一般需要好多天，而且即使拿到了，这些报告也可能不是管理层真正想要的或者里面包含的信息已经过时。自助式服务意味着：
用户得到他们确切所需的数据；
用户在需要的时候立刻就能得到数据。
举例说明：一名管理者正在准备一次演讲，准备说服上级管理人员投资一个项目或者使客户信服该公司的产品比其他竞争者的产品具有更大的价值。假设他有这样的一个想法，比方说，X 产品的销售在办理直接邮寄服务的地区相对较好，或者平均电话支持解决时间在最近半年有所下降。
按照指定格式及时得到需要的信息的能力对管理者来说有极大的价值。考虑到大部分任务的紧急性，以前需到IT部门查询数据的管理者就不用在获得信息上浪费时间，也就不会失去做一次令人信服的辩论的机会。
如果管理者认为数据分析应该比某一行为更加优先，这意味着，他认为该行为成功的最重要前提就是更好地了解在特定的环境中所发生的实际情况。
商务智能基于一项非常基础的假设：商业用户对商业所提出的有潜力的问题的数量几乎是无穷尽的和不可预料的。所以，随着时间的推移，IT部门的员工不可能解决用户提出的所有问题。
然而，用户进行自助式服务并不意味着这是惟一的数据获取机制。事实上，所有应用商务智能的公司都提供一套由IT部门开发和维护的标准报告，并常以此作为更进一步分析的起点。
误区三：IT从业人员不懂商业运作
在很多机构中，IT部门和商业运营部门之间存在分歧。IT部门认为：商业用户有不切实际的要求，他们往往不去考虑具体实施时的技术困难，也不考虑在机构中实行统一标准的必要性。而商业用户认为：鉴于IT部门不懂商业运作及运作要求，IT部门帮不了他们的忙。
然而，加速发展的电子商务经济的压力把不时互相敌视的商界和IT 界拉到一起。实现电子商务策略需要这两部分的完全协作：一部分是理解商业要求的用户，另一部分是能实现新的技术平台的IT 界人士。两者缺一不可，否则就不可能成功建立一个商务智能系统。
通过向那些只是想解决本部门问题的管理者推广企业级的商务智能，IT部门能够帮助实现企业战略。比方说，货运及分发部门可能会误认为运用运行在个人电脑上面的小型桌面数据库就能解决本部门的困难了。对此，聪明的IT经理会指出，企业级的商务智能系统需要获取和分析数据，这些数据不仅是货运及分发部门的，与其紧密关联的制造和库存管理部门同样需要这些数据。因此桌面数据库系统是不合适的。
在大多数能实现成功的电子商务策略的高级机构中，IT界和商界之间的观点与目标前所未有地互相交融。根据1999年的《信息周刊》（Information Week） 杂志对375名商界和IT 主管的调查，电子商务的主动性来源于IT部门的管理。
而且，CIO（首席信息官）们被看做是商界先锋。他们把IT部门从消费机构变为盈利中心。在思科公司，CIO彼得(索维克（Peter Solvik）不仅负责思科公司的因特网顾客服务工具、局域网与广域网、商业应用程序、电信业务，而且领导着思科因特网商业组织。在他的领导下，Cisco Connection Online 网站年成交量超过40亿美元。在嘉信理财公司，CIO 唐(莱伯（Dawn Lepore）领导着嘉信理财不断进取，他把股票经纪业务转向在线运作。现在嘉信理财已成为在线经纪业务的领袖企业，莱伯本人也被提升为副主席。
当然，不是只有CIO这样的高层经理才能够得到这样的机会，在IT 机构的任何层次都有可能发生类似的转变。医药分销商Owen & Minor（在本书的许多章节中提到过）的IT部门的高级主管唐(斯托勒，被1999年6月14日出版的《计算机世界》（Computer World）中一篇名为“什么使IT明星们如此闪耀”（What Makes IT ‘Stars’ Shine）的文章誉为“IT 英雄”。在2000年初被同一出版物评选为IT界前100名领袖之一。
随着Owen & Minor外网业务的起步，这个外网开始向公司和客户们展现出实际的商业价值。唐(斯特罗尔的事业也随之蒸蒸日上。他数次被提升，定期乘着公司的专机来往各地，把他们公司的供应链外网演示给那些最重要的客户及潜在客户看。
误区四：我们并不总需要所有的数据
关于企业商务智能系统的更进一步的忧虑是它们不能被有效地利用。人们担心引入一项新的报告工具可能只会增加堆积在管理者收件箱的报告或者会使用户只为分析而分析。
英迈公司的CIO，盖伊(阿布拉莫对这个问题非常敏感：“一个好的商务智能工具的负面影响之一是你对研究这一新工具的兴趣超过了工作需要。这是‘什么是有趣的’和‘什么是有用的’之间的冲突。有一种可能的情况是，你的员工喜欢做一些有趣的报告，而不是那些对商业运作有用的报告。我有责任对分析过程做出非常清楚的定义，否则，我们会处于分析瘫痪状态，所能做的就是每天查看大量的数据。”
一份非常清晰的企业商务智能工具使用规范对于提高商务智能系统的工作效率相当重要。报告的数量不会增加，只有那些最相关的、最有概括性的信息才会被公布。
在大多数情况下，兴趣因素是短暂性的。当用户习惯于利用商务智能系统得到信息后，兴趣的作用就开始逐渐消失。之后，随着探索商务智能系统的兴趣和工作需要达到平衡，对商务系统的使用情况会自我调整。不过，部署商务智能系统的步骤必须按下面的顺序进行：首先，理解怎样用这种工具，这一般需要半天到一天；其次，理解那些可用的数据的意义，这一般需要一到两天。企业商务智能系统的价值就是它们能提供“正确的信息”来回答商业用户的问题。
总之，对一个机构而言，商务智能提供了改善企业文化的机会。用户能够访问信息，因此更加自主。信息民主化会分散机构、减少阶层感，达到一种更富进取精神的文化。然而，若想产生最大收益，就不能只靠IT一个部门实施。管理层必须把它当做运营战略的一部分来推动它的实施。
附 录 B
对收益的探求：证明投资的正确性
像任何项目一样，在整个企业范围内实施商务智能战略需要一定的开销。我们需要定量地衡量收益增减来判断决策效果。信息技术已经发展到成熟阶段，它应该会对账本最下面一行的数字（收入）有显著的贡献。管理层不会仅仅因为IT项目是最新颖和最伟大的技术就把巨额金钱往水里丢。
而且，企业商务智能只是一个公司的信息基础设施的一小部分。企业的各个部分都需要投入，可以想见，对拨款的竞争将是非常激烈的，更何况电子商务对硬件设施、软件、具备专业技能的合格员工的需求将耗费大笔金钱。
当商务智能刚开始在一个部门内开始实施时，一般来说，销售部门是首批用户。然而，当IT中心看到各个部门都成功地实施了商务智能战略，并且不同的部门选择了不同的商务智能解决方案和体系结构之后，它们理所当然地希望能更进一步，通过建立统一标准来在企业内部对实施商务智能系统的步骤进行规范化。因此尽管实施商务智能系统在部门级别或者一系列上下游业务中获得了显著绩效，IT中心仍然不得不证明规范化对整个业务的利益。这些好处表现在：
通过消除重复、多余的基础设施建设来降低管理和组建费用。
通过企业级别的大批量采购来降低许可证费用。
由于用户和管理员只需操作一种工具，可以降低培训费用。
使得在部门间和各种业务之间的员工流动更加容易，因为如果有共通的基础建设和信息环境的话，对IT 人员或者商业用户而言转换业务区域就会相对容易一些。
使IT 购置策略更简单。在当前这种企业间疯狂购并的环境中，IT中心必须准备应对突然的或者未曾预期的购并。内部标准化这种环境，就使得在购并的时候，这种商务智能战略可以非常清晰。而且，通过内部标准化进程，公司还会为购并积累经验。
商务智能收益定量化的困难
尽管实施商务智能所带来的优势能够列出长长的一份清单，但是IT方或者商业用户方（通常是双方）仍然经常需要提供详尽的关于实施商务智能系统的投资回报 （ROI） 分析。
计算实施企业商务智能系统的精确ROI并不是衡量商务智能系统价值的最佳途径。精算ROI 相当困难，这主要是因为大多数商务智能系统的收益是不可量化的。虽然如此，根据我们和一些做过ROI研究的组织的合作经验，我们给出以下建议：
一些收益是可量化的 可量化的收益包括在制作报告时节省的工作时间、卖给外部的信息、通过分析数据赢得更有利的合同所节省的成本。举个例子，曼哈顿大通银行实施了一套企业商务智能系统，使制作报告的时间从以月计降到以天和以小时计。香槟酒生产商Moet et Chandon把每瓶香槟的IT成本减半，降到了大约14美分。
一些收益可间接量化 间接量化的收益可以通过间接数据进行评估，如提高服务质量意味着招来回头客，细致的服务能带来新顾客。Owen & Minor公司的一个顾客把Owen & Minor 的以网络为基础的“智慧”外网商务智能看做是给公司另外带来4400万美元的商业收益的主要原因。在Allegiance Healthcare（一家医疗设备分销商），商务智能系统能够自动汇总每天的收入状况。这种无纸化的财务会计不仅产生了可定量化的收益，比方说，在24小时内或者更短时间就能发现错误，这样就节约了相应时间的价值；也带来了间接收益，比方说，促使管理跟上商业发展的脉搏，能及时应对变化。一个间接定量收益的例子就是在计量单位错误的情况下打折扣。产品的成本估计为每项10美元，结果意外的标价为每货盘10美元（1货盘相当于1000项）。第二天人们从日收入统计中看到降低了的毛利，就会发现这个错误。
一些受益不可量化 不可量化的收益包括企业内加强沟通、用户工作满意度上升，以及更多的共享知识等。并不能因为这些收益不可量化就说明它们不存在。因此，用ROI统计时，应该把直接和间接定量的收益结合起来对一个商业案例进行分析，然后再考虑不可量化的收益。
一些收益完全不可预料 一些收益来自有创造性的用户的发现，能获得巨大的节省。举例说明，西敏银行（一家英资金融组织）投资建立了一项商务智能系统来提高决策能力和加快金融进程。然而，用了仅仅一个月，在外汇部门就发现有幕后欺诈行为。银行采取了果断的行动，切断了数百万美元的国际幕后诈骗链，从而仅仅两个月，就在投资10万英镑后，为银行节省了300多万英镑。
投资回报的一个模型
当看到实施企业商务智能方案的投资分析的财务部分时，你应该仔细检查此方案的总拥有成本（TCO）。TCO包括建立和维持系统所需的硬件、软件、咨询费、人员成本，以及其他未来消费。有一点很重要，必须记住，那就是整个环境的结构对总成本有很大的影响。（举例来说，不甚完整的环境会消耗大量的劳力成本，它远远多于在软件申请执照的节余。）
然而，大多数情况下，人们检测企业商务智能系统实施的财务收益时，只关注TCO。一个商务智能系统应该被看做一项投资，只有这样，关键就不是看如何减少成本，而是看如何使获益最大。
尽管对总的企业商务智能的TCO给出精确数字的尝试通常是不切实际的，但是用一个比较简单的方法按照以下步骤就可以检测TCO 是否为正。
预期的可计量的收益。
尽可能的精确的定量描述预期的无形收益。
估计总拥有成本（TCO）。
应用下面的分析规则（如图B-1和图B-2所示）：
如果TCO < 总的可计量的收益（A+B），这个系统就是盈利的。
图B-1
见286页
图B-2
见287页
如果TCO > A+B，你必须估计那些无形的收益再做决定。这种决定其实具有很大主观性。然而，你必须记住，已实施企业商务智能系统的企业一般把无形的收益看得比可计算的收益重要得多。
这个模型很明显高度简化了，因此并不能提供一个真正的财务分析。做一个完全的分析，要根据相应使用时间的现金流入和资金开销折算出投资的净现值。机会成本也要考虑在内。
最终，一旦一家公司认识到在机构的各个层次进行更好的决策的价值和员工获得更多信息的价值，那么毫无疑问的，公司就应该全力以赴地以最好的和最有效的方式实施这个系统。
术 语 表
Analytic applications 分析应用程序
设计用来分析特定数据的软件解决方案。如财务分析或客户智能。这些应用就是所谓的“狱卒”方案，通常是用于某一个商业部门的特定数据分析需求。实际应用中，所有的套装软件都需要经过定制才能反映特定组织的商业模型。商务智能软件是分析应用程序的关键部分。
ASP（Application Service Provider） 应用服务提供商
用于表示提供并管理某公司的全部或部分软件应用的第三方供应商。相对于计算机产业本身来说，外部计算机服务资源由来已久，但是ASP这个术语是相对较新的。注意：计算机界也用ASP表示动态服务器页面（Active Server Pages），它是微软网站服务器的一个编程环境。
Balanced scorecard 平衡记分卡
由罗伯特·卡普兰和戴维·诺顿提出的一个管理过程。公司既用平衡记分卡来检查和改善当前业绩，也用于规划未来的战略。该方法从四个方面来对业务成绩做出评价，以此来协调个人、组织以及部门之间的交互。这四个方面分别是：财务成绩、对客户的了解、内部业务流程以及学习与成长。
B2B “business to business”的缩写
经常用来表示促进商业合作伙伴之间在线交互的软件。参见“B2C”。
B2C “business to consumer”的缩写
经常用来表示为促进企业实体和个人消费者之间的交互的软件。参见“B2B”。
Canned reports 预制报告
在现代词汇里，预制报告等同于陈旧的纸质报告。像纸质报告一样，预制报告可能在业务上有用，但是预制报告的内容是事先限定的，不能同数据库捆绑，也不能刷新数据，所以预制报告的数据会像纸质报告数据一样老化。
Clickstream analysis 点击流分析
点击流分析是指对Web站点访问者的每一步活动留下的日志数据进行的分析。当用户访问一个站点时，用户会点击鼠标从站点的某个位置浏览到另一个位置，就如在用砖块和水泥建立起来的零售商店研究顾客在建筑物内的行为一样，通过分析每个用户单击的轨迹和“流”，分析者可以得知用户的偏好及网站上引人注目的部分。
CRM（Customer Relationship Management） 客户关系管理
客户关系管理不仅用于描述一个业务过程，也指和它相关的一系列应用程序。该过程与一个公司利用客户信息来改善对客户的服务有关。近年来，出现了许多相关的软件，它们都力图于促进这种商业过程。商务智能是客户关系管理软件方案的关键部分。
Data broadcasting 数据广播
数据从一个中心位置到多个远端受众的一种单向分发方式。接受者可能从个人电脑上，Web浏览器上，一个无线设备如移动电话或者个人数字助理上查看数据。
Database query 数据库查询
表示从数据库中请求数据。过去用户必须掌握详尽的数据库的技术、设计细节以及对数据库访问语言如SQL的知识才能查询数据，现在的查询工具允许用户用熟悉的商业用语来进行数据库查询。参见“语义层”、“SQL”。
Data mart 数据集市
用于商务智能和决策支持的一种数据存储方式，它是数据仓库的一种替代品。数据仓库在范围（或成本）上高于数据市场。数据市场的主要设计目标是为公司里面几个部门进行服务。它在范围上更为狭小，典型应用于单个部门和公司用户小组的需求上。
Data mining 数据挖掘
商务智能的一个部分。数据挖掘一般通过对数据的不同表示方式的有效性进行测试，来发现在一个数据集中先前未知的模式。在技术文章中，数据挖掘也经常用于描述机器学习和数据库中的知识发现（KDD）。数据挖掘的两个主要目的是预测和描述。预测是用已存放在数据库中的数据去预测这些数据的未来的变化值，描述则专注于发现用于描述数据的模式。注意：一些非技术性文章中使用的“数据挖掘”表示的是更广义上选取和解释数据库中的数据的整个过程。
Data warehouse 数据仓库
用于商务智能和决策支持的一种数据存储形式。数据仓库集成了公司不同部门的运营数据。这些数据通常被集中起来定期地加入到数据仓库中去。运营数据库通常只包含当前的数据，数据仓库还合并了历史信息，使得按照时间来进行业务成效分析成为可能。参见“数据集市”、“经理信息系统”
Decision support system（DSS） 决策支持系统
20世纪70、80年代和90年代早期使用的术语，用于表示一个商务智能系统。
Drill down/up 钻取/钻出
OLAP分析的一个组成部分。在数据分析中的术语“钻取”，指的是从非详尽的聚合信息导航到非常细微的数据。举例来说，从一个按国家排列的商业信息视图到按城市排列的商业信息视图就是钻取。相反方向，从城市到国家级的数据就是“钻出”。参见“OLAP”。
EIS（Executive Information System） 领导决策查询信息系统
商务智能系统的前身。在实施信息民主化之前，只有一些高层经理们通过EIS系统才可以得到商业数据的定制视图。建立EIS系统通常花费巨大，而且也难以修改，因此很难适应快速变化的现代化企业的需求。
Enterprise deployment 企业部署
通常在计算机行业表示为满足整个企业而不是一个部门和商业功能的需求目标而进行的软硬件配置。
ERP（Enterprise Resource Planning ） 企业资源规划
企业软件系统的一个广义上的流行缩写（又称为企业商务应用程序）。一个ERP系统使一个公司能够集成在机构中使用的数据诸如财务、运营、物流、人力资源、销售与市场营销数据。ERP系统的核心是一个集成了所有支持公司各种业务功能软件应用的数据库。20世纪90年代出现的ERP系统已经大大扩充了可以用于实施商务智能的信息池。
ETL（Extraction，Transformation and Loading（of data）） 数据的提取、转换和加载
表示从产品系统中抽取数据，然后转换和过滤这些数据，最后才能加载到商务智能系统中。在软件产业里，它也表示为管理数据的抽取、转换和加载的过程而设计的软件工具包。
Extranet 外网
Internet一词的变异，常指基于Web的应用，公司可以通过它与外部的客户、供应商、合作伙伴共享信息。参见“内网”
Information brokers 信息经纪商
靠出售信息来获利的公司。这个术语本来专指那些专门出售信息的公司，但这个行业最近出现了许多新的未曾意料到的加入者。这些新的加入者以前从事其他商业领域的业务。但现在它们也意识到它们数据仓库中的数据可以在市场上买卖，它们可以把这些信息卖给其他机构。
Intranet 内网
Internet一词的变异，常用来指基于Web的应用，公司内部员工可以通过它共享信息。参见“外网”。
Knowledge management 知识管理
知识管理是获取一个组织中的集体经验、核心价值和专家经验的挑战过程。组织的知识并不仅仅体现在数据和文档中，也存在于组织运作和过程之中。商务智能相关文本经常认为它是从原始数据到信息再到知识的过渡过程。商务智能系统能够促进从企业数据中抽取出有用的信息，它是知识管理系统的一个关键组件。
Metadata 元数据
字面意义为“数据的数据”，指用来表示特定数据集合的信息。例如句子“前一段落包含XX个词”就是上一段落内容的一个简单的元数据。
Multidimensional analysis 多维分析，也称空间分析
从不同视角检视商业指标的分析。例如，我们可以按照产品查看收益，或按照地段查看收益、按照时段查看收益。在这个例子中，收益是需要查看的商业指标，产品、地段、时段就是观察点或维空间。参见“OLAP”、“钻入”、“数据切片”和“数据立方体”。
Net markets 网络市场，也称电子市场、B2B市场，数字交易、在线贸易
这些交易以因特网为手段，把大量的买卖双方联系起来，实现交易的自动化，提供给买方更多的选择性，给卖方更多的新客户，并减少所有参与者的交易成本。进行这些交易的商业模型目前还在形成之中。
OLAP（Online Analytical Processing） 在线分析处理
这个流行的词语用来表示数据的多维分析。OLAP本身在某种程度上让人迷惑，一般只是简单地强调用于分析的数据库（OLAP）和用于更新和事务处理的数据库（OLTP）之间的差别。参见“多维分析”、“钻入”、“数据切片”和“数据立方体”。
OLTP database 在线交易处理数据库
指为处理大量用户同时更新大量数据而设计的数据库。OLTP数据库的性
