3.1 商務(wù)智能的內(nèi)涵

一般我們可以認為商務(wù)智能是企業(yè)利用現(xiàn)代信息技術(shù)收集、管理和分析結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的商務(wù)數(shù)據(jù)和信息，創(chuàng)造和累計商務(wù)知識和見解，改普商務(wù)決策水平，采取有效的商務(wù)行動，完善各種商務(wù)流程，提升各方面商務(wù)績效，增強綜合競爭力的智慧和能力閉。

商業(yè)智能逐步形成了其完整的技術(shù)體系，主要由數(shù)據(jù)倉庫(DW)、聯(lián)機分析處理(OLAP)以及數(shù)據(jù)挖掘(DM)三部分組成。商務(wù)智能中信息組織的過程是這樣的：從不同的數(shù)據(jù)源收集的數(shù)據(jù)中提取有用的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行清理以保證數(shù)據(jù)的正確性，經(jīng)提取、轉(zhuǎn)換后將數(shù)據(jù)加載人數(shù)據(jù)倉庫(這時數(shù)據(jù)變?yōu)樾畔?，然后通過聯(lián)機分析處理工具、數(shù)據(jù)挖掘工具加上決策規(guī)劃人員的行業(yè)知識，對信息進行處理(這時信息變?yōu)檩o助決策的知識)，最后將知識呈現(xiàn)于用戶面前，轉(zhuǎn)變?yōu)闆Q策。

商務(wù)智能幫助我們在業(yè)務(wù)管理及發(fā)展上做出及時、正確的判斷。也就是說，怎樣把各種數(shù)據(jù)及時地轉(zhuǎn)化為企業(yè)管理者感興趣的信息(或者知識)，然后根據(jù)這些信息來采用明智的行動。

3.2 在CRM中與引入商務(wù)智能的必要性

如何利用數(shù)據(jù)增進對客戶(包括最終客戶、分銷商和合作伙伴)情況的了解，實施以客戶為中心的戰(zhàn)略，從而創(chuàng)造出能使企業(yè)收入、利潤和客戶滿意度都達到最優(yōu)的理想結(jié)果的商務(wù)戰(zhàn)略，這是CRM的核心，也是CRM實施中的難點。而商務(wù)智能正可以利用恰當?shù)墓ぞ�，如�?shù)據(jù)挖掘、決策支持和分析工具等去收集和分析與客戶行為有關(guān)的信息，并進行客戶相關(guān)數(shù)據(jù)分析以及營銷、銷售和服務(wù)的部門級輔助決策支持，并能為高層領(lǐng)導(dǎo)提供企業(yè)全局的輔助決策支持，實現(xiàn)了運營與分析的閉環(huán)互動。所以，在CRM戰(zhàn)略中引入商務(wù)智能的概念，并在實施中加以正確應(yīng)用，就成為CRM戰(zhàn)略取得成功的不可或缺的一環(huán)。

3.3 在CRM中引入商務(wù)智能后的信息組織流

3.3.1 數(shù)據(jù)的收集。CRM的基本數(shù)據(jù)按其來源可以分為三類：客戶數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)和內(nèi)部數(shù)據(jù)。其中，客戶數(shù)據(jù)是CRM的核心，這些數(shù)據(jù)可以通過CRM運營系統(tǒng)來收集，CRM運營系統(tǒng)通過多種渠道與客戶互動，通過市場營銷、銷售和服務(wù)等業(yè)務(wù)流程的管理，能夠?qū)⒖蛻舻母鞣N背景信息、偏好、行為習(xí)慣、交易數(shù)據(jù)、信用狀況等信息收集并整合在一起;內(nèi)部數(shù)據(jù)是指企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，包括產(chǎn)品、財務(wù)及訂單等多方面數(shù)據(jù)，這就要求CRM還要與ERP、SCM及財務(wù)等系統(tǒng)間實現(xiàn)信息共享，以獲取全面的內(nèi)部數(shù)據(jù);外部數(shù)據(jù)則主要指在企業(yè)以外產(chǎn)生但與企業(yè)業(yè)務(wù)相關(guān)的各種數(shù)據(jù)，如反映市場、競爭企業(yè)情況的數(shù)據(jù)，它是經(jīng)營決策時評估企業(yè)環(huán)境的依據(jù)。數(shù)據(jù)是分析的基礎(chǔ)，對數(shù)據(jù)的收集一定要做到全面、及時、準確。

3.3.2 數(shù)據(jù)的存儲、組織與管理(數(shù)據(jù)倉庫與元數(shù)據(jù)管理)。由于收集來的數(shù)據(jù)來自于不同部門、不同時期，各種數(shù)據(jù)又被存放在分散的異構(gòu)環(huán)境中，不易于查詢訪間，而且還有大量的歷史數(shù)據(jù)處于脫機狀態(tài)，形同虛設(shè)，使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)對數(shù)據(jù)進行存儲、組織和管理，已遠遠不能滿足CRM分析的需要。而在CRM中引入商務(wù)智能，建立數(shù)據(jù)倉庫，就可以整理和歸并各種形式的數(shù)據(jù)，建立一個專門為分析統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘和決策支持應(yīng)用服務(wù)的數(shù)據(jù)中心。CRM數(shù)據(jù)倉庫通過商務(wù)智能提供的ET以Extract Transform Load，數(shù)據(jù)析取、轉(zhuǎn)換和載入)平臺，完成對數(shù)據(jù)的抽取、清洗、整合和裝載工作(這同時也是數(shù)據(jù)向信息轉(zhuǎn)變的過程)。在這個過程中，收集來的各種面向應(yīng)用的數(shù)據(jù)重新按照面向分析的方式進行組織，從而建立了一個面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時間的數(shù)據(jù)集合。通過元數(shù)據(jù)管理，使數(shù)據(jù)倉庫中的信息形成完整、一致、層次分明的語義體系，為面向語用的、實時的知識發(fā)現(xiàn)莫定基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)倉庫與元數(shù)據(jù)管理是CRM分析的基礎(chǔ)，許多基本報表可以由此生成，但它更大的用處是作為進一步分析的信息源。

3.3.3 使用各種分析工具。在數(shù)據(jù)倉庫與元數(shù)據(jù)管理建立后，就可以利用各種分析工具對數(shù)據(jù)進行分析以獲得實施客戶戰(zhàn)略所需的信息和知識�，F(xiàn)在使用的分析工具主要有聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘工具等。聯(lián)機分析處理是對多維數(shù)據(jù)進行分析的技術(shù)，提供從多視角分析途徑獲取用戶所需的輔助決策的分析數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是從信息中抽取隱含的、以前未知的、具有潛在應(yīng)用價值的信息技術(shù)，它能從大量的信息中發(fā)現(xiàn)隱藏于其后的規(guī)律或信息間的關(guān)系。另外，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、數(shù)學(xué)編程、高級解釋和可視化工具等高級分析技術(shù)雖然在其它領(lǐng)域還缺乏根基，但它們在CRM數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用已經(jīng)趨于成熟。這些工具通常采用機器自動識別的方式，不需要更多的人工干預(yù)，這些工具的使用，使得從數(shù)據(jù)、信息到知識的飛躍成為可能。

3.3.4 知識的獲取和利用。數(shù)據(jù)倉庫生成的各種報表，可以讓企業(yè)了解CRM運營的基本情況。在此基礎(chǔ)上，借助元數(shù)據(jù)管理，運用各種分析工具從數(shù)據(jù)倉庫中分析和提取相關(guān)規(guī)律、模型和趨勢。企業(yè)還可以獲取更深層次的知識：首先是分析型知識，它聚集于理解客戶，分析CRM中客戶事件發(fā)生的原因;然后是預(yù)測型知識，側(cè)重于將會發(fā)生什么。這些信息和知識轉(zhuǎn)化為企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃、科學(xué)決策和各業(yè)務(wù)流程的輔助支持，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：將有價值的分析信息(如深度銷售預(yù)測和趨勢、集道信息、呼叫解決和最新的市場活動數(shù)據(jù))及時地發(fā)布到桌面上，同時大大降低了實現(xiàn)成本;提供先進的預(yù)測跟蹤和趨勢分析，進行細節(jié)追溯(簡單的向下鉆取操作);提供關(guān)于整個CRM的動態(tài)分析等等。應(yīng)用了這些知識的CRM可以提高在所有渠道上同客戶交互的有效性和針對性，從而把適合的產(chǎn)品和服務(wù)，通過適合的渠道，在適當?shù)臅r候，提供給合適的客戶，從而實現(xiàn)企業(yè)利潤的最大化。

商務(wù)智能在知識的獲取和利用上還有一個很大的優(yōu)勢就是提供了多姿多彩的用戶界面，特別是可視化技術(shù)的應(yīng)用，使得分析生成的知識可以轉(zhuǎn)化為專門化的視圖、報告和圖表提供給決策者，盡快從營銷現(xiàn)場的數(shù)據(jù)變化中形成栩栩如生的動態(tài)趨勢圖表乃至音像報警信號，從而使技術(shù)和非技術(shù)人員都能夠看出公司數(shù)據(jù)的分組、關(guān)系和趨勢，從而更快地做出決策。CRM與商務(wù)智能的結(jié)合，能夠使企業(yè)CRM戰(zhàn)略中“從數(shù)據(jù)、信息到知識”的信息資源組織的流程趨于完整，從而彌補許多現(xiàn)行CRM方案中“從信息到知識”這缺失或不足的一環(huán)。對實施了CRM的企業(yè)來說，CRM分析使“發(fā)生了什么”、“你希望將來發(fā)生什么”和“如果作一個敏感的變動將會發(fā)生什么”之間的循環(huán)趨于完整，這種知識使公司的CRM系統(tǒng)能夠取得預(yù)期效果。