商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。
那么什么是移动商务智能呢？
一．相关概念
移动商务智能（BI）能够访问BI相关数据，例如移动设备上的KPI，业务指标和仪表板。移动商务智能的概念可以追溯到20世纪90年代初，当时手机的使用开始普及。移动商务智能的早期倡导者立即掌握了移动电话的潜力，以简化向移动或远程工作人员分发业务关键型数据。但是，直到智能手机的问世，移动商务智能开始引起广泛的关注。
二．移动商务智能与商务智能的联系
商务智能这个术语可以追溯到20世纪50年代后期，但是当Howard Dresner提出这个商务智能的定义时：“通过使用基于事实的决策支持系统来改进商业决策制定的概念和方法”开始受到关注。正如通常所说的那样，BI是在正确的时间让正确的数据做出正确的回应。移动BI解决了需要按需远程访问关键业务数据的问题或经常移动办公人员的问题。例如，一位销售主管即使在她办公室1000英里的会议中运行一个展位，也能够检查关键指标。
三、移动商务智能的深刻理解
3.1技术层面的变革
3.1.1 数据整合：把不同来源（CRM、ERP、OA、手工Excel、外部等）数据进行搜集、清洗和汇整，搭建企业数据中心(数据仓库或集市)，数据中心可存储海量数据，保留历史痕迹，包含历史交易数据、客户数据、产品数据、生产数据、财务数据等，另外也可保留各种变更记录，包含组织变更、产品变更等。更重要是统一数据口径，避免一个指标多种定义和说法，保证数据准确，便于人员沟通，为各部门建立共同的业务理解。一般数据整合时，也会涉及数据治理和数据质量的课题。
3.1.2 数据分析：基于某个场景或特定目的，通过数据分析发现问题和采取措施，一般包括比较分析、比率分析、趋势分析、因素分析等方法，比如，按区域、销售人员、客户、产品等维度，分析业绩目标达成率，找出业绩与目标的差异，再加上横向与同类产品、同类客户比较，纵向和去年同期、上个月、历史最高值最低值比较，分析原因，落实到人，采取行动，并结合未来的业绩预测，估计全年的达成率情况。面临更多维度和指标的复杂场景，以及更深层次的数据探索，则需要用到数据挖掘和统计分析。
3.1.3 数据可视化：利用各种图表呈现数据分析结果，更加直观美观、清晰有效地传达与沟通信息。图表报告自动化能节省很多人力，而且用户可在PC、平板电脑、手机和大屏等多种终端查看，更加便捷易用，尤其管理者可通过移动BI实现走动管理。
3.2管理层面的变革
3.2.1 一种企业文化：任何的会议和讨论中的工作报告都讲数字成果，描述问题有数据依据。BI文化涉及管理层是否建立了以数据为辅助的管理决策模式，全员是否对数据处理和计算规则有一致的理解，对维度和指标有统一的定义和解读，对数据分析有概念，能结合业务需求来深度理解问题、机会、威胁以及预测未来。这需要不断强化企业管理规范和培训。
3.2.2一种思维方法 ：分析数据可分为两大类-维度和指标，一般所说的客户、产品、区域、组织、会计科目、时间都是维度；订单、开票、发货、回款都是指标。所有分析报告都是基于各种维度和指标的组合产生的。此外，指标有当期目标数据、当期实际数据、历史数据和预测数据等，这些数据的差异分析、趋势分析和比例分析，再结合多维度，就形成了复杂的组合。BI就是希望将这些复杂且持续变化的数据，透过有效的方式来呈现出来，让管理者能很快理解和发现问题。
3.2.3 一套制度流程：BI的流程包括项目规划和准备、需求分析梳理、页面原型设计、集市模型设计、系统开发测试、数据核对、上线运行，还有后面持续的修改和运营。企业需要建立一套完整制度和文档规范，每个节点都有质量监督和成本把控，每个节点对应更细致的流程，每个流程都有明确的交付成果。
3.2.4一个系统体系：BI系统包含了服务器硬件、支持大数据和实时数据的数据仓库软件、数据整合抽取(ETL)工具和BI工具平台，以及定制化的数据图表和分析报告。市面上有现成的软硬件产品，而数据图表和分析报告是根据企业自身需求量身定制的，是一套专业的系统体系工程。
3.2.5一门技能专业：企业导入BI需要用到多种技能和专业，包括业务理解和分析能力、沟通表达能力、EXCEL操作能力、数据集市模型规划和设计能力、熟练SQL和操作数据库能力、BI前端开发能力、数据挖掘算法和工具，这样才能有更深层次的数据探索和预测。
四、移动商务智能的发展方向
方向之一: 融合加强，演变成门户化未来的商业智能BI趋势将是基于全面信息集成的服务，将是一种企业级跨部门运作的基础信息系统，可以整合企业各类信息系统和信息资源，为企业内的各种用户提供全面的信息消费服务，最后演变成企业的综合信息门户化，而不是以前单一、隔离、枯燥的系统。
方向之二：更易用更人性化未来BI的门户将更加强调人性化，功能日趋“傻瓜”，强调易用性、稳定性、开放性、强化人与人沟通、协做的便捷性，重视对于众多信息来源的整合，并进一步完善可以拓展的管理支撑平台框架，从而改变以往“人去找系统”的现状，实现“系统找人”的全新理念与功能。 在2011年,www.OLAPReport.com公布的年度BI系统用户调查报告中，易用性高局榜首。 用户选择一个BI平台时，越来越重视易用性。
方向之三：更强的模型支持能力随着用户对BI分析展现能力的喜爱，很多用户希望业务系统中的查询与报表也能象BI项目中的那样丰富、直观。为此，需要BI平台能对较好适应业务数据库，也就是能方便查询业务数据库，实现丰富的查询展现功能。BI平台支持对业务数据库的直接查询，也就是所谓嵌入式BI的概念。 另外，对于星型等多维模型，为了取得更好的查询性能，支持聚集主题及其自动导航也是BI平台必须具备的一个功能了。
方向之四：在云中部署BI，将成为主流方向云计算概念对用户已耳熟能详。目前云计算方兴未艾，云计算功能极其强大，以云为基础的商业智能在线服务将成为全新的商业智能部署的主流方向。 从某种意义而言，只有产品是面向云规模架构设计并符合云运营模式的BI软件才能获得用户企业的青睐，在今后持续取得成功。至今为止，Oracle、ArcPlan、Jasper等已发布了支持云计算的BI平台。 尽管BI向云迁移的过程中仍然面临许多的挑战，但随着 越来越多的企业将其业务应用置于云端，“在云中部署BI”已不是一个可望不可及的理想目标。据悉， BI专业厂商Informatica已经进行了向用户交付云服务的尝试。此前该公司发布的Informatica BI数据集成平台已经能同时部署在预装系统或“云”网络之中，为用户企业提供云端集成服务
方向之五：可视化技术呈亮点，交互式分析助推BI越来越多的用户不再满足于传统的报表和图表展现，基于地图的数据展示正日趋流行。除了这些广泛采用的技术，一些特殊的数据展现，需要特殊的可视化技术，如数据挖掘结果的特殊展现，结合生产工艺图等个性化展现，噪声数据展示等等。满足各类个性化可视化要求，将是BI面临的一大挑战。 同时，BI传统的过滤、上钻、下钻、比较等功能也难于满足一些特殊企业用户管理分析要求。在未来的BI平台中，预测、分摊、假设模拟、数据挖掘等交互式技术将成为新一轮的BI系统升级改造方向。
方向之六：整合搜索技术，极度简化BI信息的获取让用户可以随时随地方便获取企业信息一直是BI的至高价值。正如上文所言， 访问BI信息最流行的手段就是门户，通过门户组织报表、dashboard等，为用户提供直观的访问界面。但是，随着报表数量和门户目录的不断增加，在大量的门户内容中要快速找出某张报表，将越来越困难。比如，假如门户中包装了500张报表，用户要快速找出包含“10月份商品A在北京地区的毛利率”，可能并不容易。如果BI平台能提供类似Google的搜索条，一切将变得十分容易。 目前，IBM Cognos10等国外的BI产品已整合进搜索技术。
方向之七：融合工作流，满足业务流程式的分析需求很多业务分析，已趋流程化。比如银行信贷风险评估，需要有把分析、查询、业务审批、信息回馈等组成一个分析流，而不是单独的报表查询访问。 传统的BI产品，很难满足面向流程的分析需求，只能提供单点的信息访问，不能提供全流程业务解决方案。所以，迫切需要BI平台融合进工作流引擎。 目前，业界著名的开源BI产品Pentaho，已经实现了工作流引擎的融合。
方向之八：支持展现结果的二次分析在具体的业务分析中，为了性能、易用性等原因，往往会在报表结果上进行二次分析。比如，财务报表是从会计账务数据产生出来的。而如果要分析收入、利润等进行趋势分析、分地区分析等，从会计账务数据分析并不是一个好的办法，更好的方法是直接以财务报表为基础进行分析。
五、移动商务智能的最终目的
毫无疑问，移动商务智能应用程序正在迅速发展，目前是一个热门，但这些系统的最终目的是什么？霍华德德雷斯纳的独立研究显示了对移动商务智能增长的高度期望。这一趋势不仅受到智能手机和平板电脑等移动技术不断增长的能力的驱动，而且经过开发团队的不懈努力，并为移动设备提供可靠的BI平台。移动商务智能是BI难题的一部分。如果BI需要使用正确的数据做出更好的决策，那么移动BI就是要确保每个人 - 尤其是远程工作人员 - 能够随时随地访问这些数据。
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