商务智能在物流应用中的探讨

随着我国经济发展及时外交流的增加，商务智能作为一项新兴技术已成为物流管理中最有利的工具之一。本文从商务智能含义、技术支柱、物流企业对商务穿能的雷求等几个方面，阐迷了商务智能在物流企业管理和决策中的作用和实际应用状况。

1 引言

随着我国经济发展及对外交流加强，现代物流作为现代经济的重要组成部分得到迅猛发展。物流管理不仅表现为实物流动，更表现为对计划、控制等蕴含于物流过程中无形管理的组织效率和技术创新。"物流管理，信息先行"已经成为全球物流企业共识。一方面，物流质量取决于信息，物流服务依靠信息，商务智能通过对数据的采集、整理、挖掘和分析，为物流企业组织内的各层次人员提供信息，提高企业的决策能力，加快决策速度，确保决策准确性，同时实现企业内部的远程管理。另一面，也为企业外部用户提供有效信息，共同分享销售、库存等商业数据，共同进行品类分析和管理，提升了对外服务水平。商务智能作为一项新兴技术已成为物流管理中最有利的工具之一。

2 商务智能

商务智能(BusinessIn teligence)，简称BI，最早是由美国加特纳公司的分析师Howard Dresner提出，经过十多年的发展，已日趋成熟，在中国正处于蓬勃发展的时期。商务智能系统是建立在数据仓库、OLAP、数据挖掘等技术的基础之上，通过收集、整理和分析企业内外部的各种数据，加深企业对客户及市场的了解，并运用一定的工具对企业运营状况、客户需求、市场动态等做出合理的评价及预测，为企业管理层提供科学的决策依据。

商务智能体系结构一般为:源数据层、数据转换层、数据仓库(数据集市)层、OLAP及数据挖掘层、用户展现层。数据仓库(Data Warehouse,DW)、联机分析处理(OLAP)和数据挖掘(Data Mining, DM)是商务智能的三大技术支柱.

DW是商务智能系统的基础，是面向主题的、集成的、稳定的和随时间不断变化的数据集合。OLAP技术的核心是"维"，通过对多维数据的钻取、切片及旋转等分析动作。来完成决策支持和多维环境下的查询及报表。DM是从海量数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又可能有用的信息和知识的过程。挖掘的数据有多种来源，包括数据仓库、数据库或其他数据源。所有的数据都需要再次进行选择，具体的选择方式与任务相关。挖掘的结果需要进行评价才能最终成为有用的信息。按照评价结果的不同，数据可能需要反馈到不同的阶段，重新进行分析计算。数据挖掘的常用方法包括关联分析、分类和预测、聚类、检测离群点、趋势和演变分析等。

3 商务智能在物流中的应用

3.1现代物流企业对商务智能的需求

近几年，物流行业发生了巨大的变化，如何管理物流也随之成为企业战略的一个重要环节[21。同时，随着竞争的不断加剧，物流管理所面临的任务也越来越繁重。为了将收集到的大量的各方数据转变为有价值、可操作的信息，企业所花的代价也越来越大。而商务智能技术的优势正是在将企业现有的数据转化为可操作的知识。因此，无论在物流企业的运输管理、仓储管理、增强供应链可见性、供需预测.还是在衡量企业关键运营指标、人力资源管理等诸多方面，商务智能技术都大有可为。

现代物流系统是一个庞大复杂的系统，包括运输、仓储、配送、搬运、包装和再加工等诸多环节，每个环节信息流量十分巨大，产生了巨大的数据流，使企业很难对这些数据进行准确、高效的收集和及时处理，以此帮助决策者做出快速、准确的决策，实现对物流过程的控制，降低整个过程的物流成本。商务智能能够帮助物流企业及时、准确地收集和分析客户、市场、销售及整个企业内部的各种信息，对客户的行为及市场趋势进行有效的分析，了解不同客户的爱好，从而可以为客户提供有针对性的产品和服务，大大提高各类客户对企业和产品的满意度。物流企业对商务智能的需求主要表现在以下几个方面。

(1)长期以来我国物流企业运作效率低、成本高，决策缓慢。由于缺乏科学的物流管理方法和技术，导致库存过高，运输成本高，资金周转率缓慢等严重问题。最近一次中国物流市场供需状况调查报告显示，85%左右企业商品库存期在1周至3个月。现实表明我国物流企业需要像商务智能这样的技术支持。

(2)消费者需求逐渐向多样化、个性化发展。随着国民收人水平的提高，人们对物质产品的需求表现出多样化和个性化的特点，对商品品种、质量以及售后服务的要求越来越高。这对进货方式、配送产生深刻影响，订货周期越来越短，频率越来越高，配送要求也不断提高。科学的管理和快速决策变得更加重要。

(3)物流的过程同时也是商流、资金流和信息流的过程。现代物流要求将这些过程有机地统一起来。减少重复、非效率、不能增值的活动，提高物流效率和物流服务的可靠性。

(4)物流企业联系着生产和销售环节。服务的延伸对物流信息的集成功能提出了更高的要求。物流企业不仅要做好内部管理工作，为企业内部从管理层到一般员工提供适时准确的信息，促进企业内部效率提高，同时还肩负为企业外部用户如合作伙伴、供应商和客户提供及时、有效的信息资源，通过信息共享提升他们的价值。

(5)现代物流企业打破传统束缚，具有勃勃生机，同时面临的竞争对手也日趋增多，国家也在酝酿把国外先进的物流企业引入国内物流竞争机制。我国物流企业如何才能利用后发优势，抓住机遇，领先对手而不是被对手甩下，从日常交易数据中获得有价值信息，快速决策是成功的关键因素之一。

3.2商务智能在物流企业中的决策支持作用

对物流的将来，信息技术和计算机系统将会成为最重要、最有影响的因素[，]。对企业而言，速度就是生命。企业决策者如何在第一时间获取所需要的信息，并及时做出决策，是企业制胜的关键。企业拥有的信息越多，分析能力越强，速度越快，则投资汇报就越高。商务智能在物流企业管理和支持决策中的作用体现在以下方面。

(1)快速查询信息。物流企业的各种数据分散于不同部门的各个数据管理子系统中，甚至用户界面，支持系统也不一样，而且很多数据是未经加工和整理的，这给企业充分利用数据资源带来一定困难。只有经过提炼和挖掘，分析和处理的数据才形成智能。通过商务智能，用户可以接入联网的关系形数据，也能接人其他数据库，并且对数据进行整合、分析、挖掘，这样各层次用户才能快速查询利用这些信息，而且简单操作，自动生成所需要的报表、报告等。

(2)突破认知极限。个人的能力是有限度的，对问题的看法洞察也有片面性，同时个人所拥有的信息也不全面。有一半以上的管理人员承认，为弥补信息不足，会用个人知觉代替事实做出决策。商务智能通过整合、挖掘、分析存储在不同部门、不同应用系统中的数据，为决策提供了更多的事实和信息。

(3)多角度、全面分析。随着企业信息化的不断深化，企业日常业务生成了大量的数据，如定单数据、进出库数量、作业准确率、仓库面积利用率、运输配送数据等。但是，大部分用户对现有的数据除了一些简单的、局部的和层次的查询外，还缺少对企业财务、业务进行全面、历史和多角度的分析，数据被有效利用的还不足7%，商务智能通过对数据萃取、加工、挖掘、切片分析，从多维度对数据进行全面的分析，找出关键因素，为决策提供更为准确、可信度高的信息。

(4)信息增值。信息价值如知识一样随着使用频率的上升而上升。商务智能提倡信息民主化，倡导组织内外成员共享信息。著名管理学家德鲁克认为:"决策应该在组织的最下层作出，并尽可能接近决策的执行人。"物流企业的运作需要从上到下的协调一致，既要搬运、装卸、保管等基层人员的作业，也需要中高层管理人员的计划、管理、协调工作。商务智能最大限度地扩大了信息受重对象，使得信息不断增值，为决策制定和执行提供了更为坚实的基础。

3.3 商务智能的实际应用

实际应用中，商务智能主要依靠数据仓库、在线分析处理和数据挖掘这三大技术，为企业及时了解货物信息、实时跟踪订单、制定经济决策提供信息保障和信息支持。目前商务智能在物流企业局部的典型应用有以下几个方面。

(1)智能仓储管理系统。该系统集成了人库、出库、货位和保管的实时和历史数据，构成数据仓库，为在线分析处理和数据挖掘创造环境，从而有助于从业务数据中发现深层次的信息和知识，将非直观的、隐含的信息和知识以直观的形式描述，辅助领导层决策。使得物流企业对客户需求更快速反应，实现对商品进库量和出库量的动态管理，加快存货周转率，减少库存，提高效益。

(2)智能交通系统。这是应用信息技术、通信技术及定位技术，来改善交通运输效率，增加安全，保证及时到货的一场物流技术革命。它依靠地理信息系统和无线射频技术，对运输整个过程跟踪管理，为管理中心采集车辆、货物在途基础数据，提供沿途交通、道路状况信息，提供最佳路线和实时导航信息;为供应商和收货方提供有关货物预计到达信息、货物状态信息。从而保证了货物全面、准确、及时地运送到客户手中。(3) 个 性 化分析。商务智能系统根据企业需要解决的问题.帮助企业建立相应的分析主题和分析指标，从业务系统的基础数据库中抽取需要的数据，按预先建立的业务模型进行分析决策，分析结果显示直观、形象。决策者只需简单的点取操作，便可以从商业职能强大的分析工具中获得所需的决策信息。物流企业中，可以通过商务智能对库存、采购、供应链绩效、配送最优路线、客户关系、财务等进行个性化分析。

4 结束语

商务智能是一种把数据转化为知识和智能的技术手段，能够为物流企业供以下三个基本的效益:一是能集成来自不同数据资源的多种数据类型;二是提供从数据中发现新关系的能力;三是极大地加强战术和战略决策及决策过程的精确性。商务智能通过获得高质量、有意义的信息，帮助企业分析问题，及时、准确作出决策，提升物流服务水平，提高企业的内部运作效率和竞争优势。现代物流的进一步发展需要将商务智能这个新技术无缝联结到物流管理和决策中。达到进一步整合物流各环节，提升整个物流供应链的运作效率和效益的目的。实现这个目的需要社会、企业、研究机构携手合作，不断努力。