[架构之路-251/创业之路-82]：目标系统 - 纵向分层 - 企业信息化的呈现形态：常见企业信息化软件系统

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前言：

一、企业信息化的结果：常见企业信息化软件

1.1 商业智能 - 管理层

1.1.1 什么是商业智能What

1.1.1.1 商业智能常见工具

1.1.2 为什么需要商业智能Why？

1.1.3 谁需要商业智能who？

1.1.4 商业智能在企业管理中的位置where

1.1.5 什么情况下需要使用商业智能When

1.1.6 如何实施商业智能How

1.1.7 商业智能需要花费多少钱

1.1.8 实际案例

1.2 决策支持系统 -- 决策层

1.2.1 简介

1.2.2 决策支持系统与商业智能的比较

1.3 知识管理 - 全员

前言：

企业信息化是指将信息技术应用于企业的各个方面，以提高管理效率、优化业务流程、提升竞争力的过程。它涵盖了企业在信息系统、业务应用、数据管理、网络通信等领域的全面建设和应用。

企业信息化可以帮助企业实现以下目标：

提高管理效率：通过信息技术的应用，可以实现业务流程的自动化和规范化，减少人工操作和纸质文档的使用，提高工作效率和准确性。
优化业务流程：通过信息系统的集成和优化，可以解决企业内部各个部门之间的协同问题，加速信息传递和决策流程，提高企业的业务处理效率和质量。
提升决策支持能力：企业信息化可以提供实时的业务数据和报告，为管理层提供及时、准确的数据分析和决策支持，帮助管理层做出科学的决策。
加强客户关系管理：通过客户关系管理系统（CRM），企业可以更好地管理客户信息、分析客户需求，提供个性化的服务，增强客户满意度和忠诚度。
提升竞争力：企业信息化可以为企业创造新的商业模式和机会，加速创新和产品开发，提高市场反应速度，增强企业的竞争力。

为了实现企业信息化，企业需要投资于信息技术基础设施建设，包括硬件设备、软件系统、网络通信等，并进行相应的组织和管理改变，培训员工，确保信息系统的安全和可靠运行。

总之，企业信息化是一种整合信息技术和业务管理的策略，旨在提高企业的效率、响应能力和竞争力，适应日益变化和数字化的商业环境。

为了更好的理解，什么是企业信息化，下面我们将通过直观的软件系统展现什么是企业信息化的结果。

一、企业信息化的结果：常见企业信息化软件

1.1 商业智能 - 管理层

1.1.1 什么是商业智能What

关键词与核心词是：商业智能

商业智能（Business Intelligence，BI）是一种通过数据分析和可视化工具来支持商业决策的方法和技术。商业智能通过收集、整合、分析和展示数据，提供给商业决策者有关业务状态、趋势和机会的有用和详细信息。

商业智能的目的是帮助企业更好地理解自己的业务和市场，以更快、更精确地做出决策。商业智能的应用范围广泛，包括销售、市场营销、财务、采购、供应链管理、客户关系管理、人力资源等各个方面。商业智能可以通过可视化、仪表盘、报表、预测和数据挖掘等方式呈现数据，以帮助商业决策者更快地获取关键信息。

商业智能系统通常包括数据仓库、ETL（Extract, Transform, Load，数据抽取、转换和加载）工具、数据分析工具以及报表和查询工具等组件。商业智能可以通过各种方式实现，包括自主开发、使用商业或开源工具、云服务和外包等。

商业智能的优势包括：

帮助企业更好地理解自己的业务和市场
可以从大量和多样化的数据中发现关键性信息
支持实时分析和数据可视化，帮助用户快速做出决策
提供综合性的系统视图，帮助协调不同业务领域的决策
支持预测和趋势分析，促进在市场中的成功

因此，商业智能已成为现代企业不可或缺的组成部分，可以帮助企业更好地了解市场和商业运营，提高效率、增加收益和降低风险。

1.1.1.1 商业智能常见工具

商业智能（Business Intelligence，BI）工具是可用于收集、整合、分析和呈现数据以支持商业决策的软件应用程序。

以下是商业智能常见的工具：

数据仓库和数据集成工具：这些工具用于收集和整合来自不同数据源的数据，包括主题数据库，并将其转换为有用的数据结构，以方便商业智能和数据分析。
算法分析工具：这些工具用于探索、理解和分析数据，以帮助用户进行更深入的决策分析或发现潜在机会和威胁。常见的分析工具包括数据挖掘、预测分析、OLAP（在线分析处理）等。
大数据技术和数据科学工具：这些工具利用将大数据趋势结合数据科学技术，以发现更深层次、更难以察觉的趋势和模式，例如Hadoop、Spark、机器学习等。
可视化和报表工具：这些工具用于将收集和整合的数据以可视化和易于理解的形式呈现给用户。报表工具通常是生成静态或交互式报告的应用程序，而可视化工具则能够以交互式和动态的方式呈现数据，例如指标表格、图表、地图等。
自助式商业智能工具：这些工具允许用户自己进行商业智能和数据分析，而不必依赖其他人来提供数据和报告，并且它们通常提供托管在云上的解决方案，使得可扩展性更好、安全性更高。常见的自助式商业智能工具包括Tableau、Power BI、QlikView、Salesforce CRM等。

总之，所选的商业智能工具往往取决于所处理的具体业务需求、数据复杂性和安全性等。

1.1.2 为什么需要商业智能Why？

商业智能（Business Intelligence，BI）在现代商业环境中扮演着重要的角色，有以下几个主要原因：

提供决策支持：商业智能提供了准确、及时、详尽的业务数据和分析报告，帮助企业管理层和决策者做出基于事实和数据的决策。通过商业智能，决策者可以更好地了解业务绩效、市场趋势、客户需求等，做出明智的战略和战术决策。
深入洞察潜在的业务：商业智能能够从庞大和多样化的数据中提取有关业务的洞察和见解。通过数据分析和可视化工具，商业智能可以揭示隐藏的趋势、模式和关联关系，帮助企业发展更好的市场策略、产品优化、客户关系管理等。
提高运营效率：商业智能可以帮助企业优化运营流程和资源分配，提高工作效率和生产力。通过数据分析，商业智能可以发现瓶颈和低效的环节，并提供改进建议。此外，商业智能还可以帮助企业管理库存、供应链、采购等方面的活动，实现更好的运作和资源利用。
发现市场机会和挑战：商业智能可以通过对市场和竞争环境的数据分析，帮助企业发现新的机会和趋势，预测市场需求和行业发展方向。同时，商业智能也可以及时发现市场挑战和风险，以便企业能够采取相应措施进行调整和应对。
提升客户满意度：商业智能可以帮助企业更好地理解客户需求、偏好和行为，提供个性化的产品和服务。通过客户数据的分析，企业可以优化客户关系管理、提高客户互动和满意度，从而增加客户忠诚度和业务增长。

总之，商业智能在帮助企业提高决策质量、优化运营、发现机会、应对挑战等方面发挥着关键作用。它通过数据分析和可视化技术，将海量数据转化为有意义的信息和见解，为企业提供决策支持和业务洞察，从而推动业务发展，增强竞争优势。

1.1.3 谁需要商业智能who？

商业智能（Business Intelligence，BI）可以为各种类型和规模的组织提供价值，

以下是一些通常需要商业智能的组织：

企业管理层和决策者：商业智能为企业高层管理人员和决策者提供及时、准确的数据和分析报告，帮助他们做出战略性和战术性的决策。他们可以利用商业智能提供的洞察和见解，优化业务流程、制定市场策略、改进客户关系管理等。
部门和业务负责人：各个部门和业务负责人需要商业智能来监控和管理自己负责的业务领域。例如，销售团队可以利用商业智能工具来追踪销售绩效、分析销售趋势和客户行为，以支持销售决策和业务计划。类似地，市场营销、财务、人力资源等部门也可利用商业智能来优化各自的运作和决策。
数据分析师和业务分析师：商业智能为数据分析师和业务分析师提供了强大的工具和平台，用于收集、整合和分析数据，以发现业务洞察和行动建议。这些专业人员可以利用商业智能工具中的分析功能，进行数据挖掘、预测分析、可视化等工作，从而为组织提供精确的数据分析和报告。
高增长的初创企业：初创企业通常需要对业务和市场进行快速响应和调整，商业智能可以帮助他们收集和分析关键的业务指标和趋势，了解客户需求和市场机会，以便做出更明智的决策和行动计划，并实现高效的运营和持续增长。
非营利组织和政府机构：商业智能不仅适用于商业组织，对于非营利组织和政府机构也有很大的帮助。例如，医疗保健机构可以利用商业智能工具来分析患者病历和医疗数据，改进医疗服务和决策；政府机构可以利用商业智能来监测经济指标、预测人口趋势等，以支持政策制定和资源规划。

1.1.4 商业智能在企业管理中的位置where

商业智能（Business Intelligence，BI）在企业管理中占据重要的位置，通常被视为决策支持系统的一部分。它在整个管理层级中发挥作用，以下是商业智能在企业管理中的几个位置：

高层管理决策：商业智能为企业高层管理者提供了准确、实时的数据和洞察，帮助他们做出关键决策。商业智能可以提供关于业务绩效、市场趋势、竞争情况等方面的信息，以支持战略规划、预测分析和业务调整。
经营层级决策：商业智能也对中层管理者和部门负责人的决策起到重要支持作用。例如，销售部门可以利用商业智能分析工具来追踪销售数据、分析客户行为，并据此做出销售战略和计划。类似地，供应链管理、运营管理、市场营销等部门也可利用商业智能来指导决策和工作。
监控和绩效评估：商业智能为管理层提供了对关键指标和绩效的实时监控和评估。通过仪表板和报告，管理者可以随时了解业务运营的情况，并及时采取行动。商业智能还可以对绩效进行比较和评估，帮助企业管理者发现潜在的问题和改进机会。
市场情报和竞争分析：商业智能在市场情报和竞争分析方面也发挥重要作用。通过商业智能工具，企业可以收集和分析市场数据，了解市场趋势和客户需求，以便做出合适的决策和调整策略。商业智能还可以分析竞争对手的活动和表现，帮助企业制定差异化竞争策略。
数据驱动的决策文化：商业智能的使用可以促进企业建立数据驱动的决策文化。它通过提供准确的数据和分析结果，帮助管理者和员工基于事实和见解做出决策，鼓励数据驱动的思考和行动。

总之，商业智能在企业管理中被广泛应用，通过提供准确、实时、洞察的数据和分析，帮助各级管理者做出明智的决策、监控业务绩效，并推动组织的发展和竞争优势。

1.1.5 什么情况下需要使用商业智能When

商业智能（Business Intelligence，BI）适用于各种情况，但在以下情况下使用商业智能可能特别有帮助：

多个数据来源：当企业的数据来自多个来源，格式和结构不同，并存在数据冗余和不一致性时，商业智能可以帮助整合和清洗数据，提高数据质量，以便更好地进行数据分析和决策。
大规模数据：当企业处理的数据量变得越来越大时，使用商业智能可以更加高效和准确地处理数据，并发现隐藏在数据中的关系和洞察。
实时数据追踪：当企业需要追踪实时数据时，商业智能可以使管理者和员工获得有关业务状况的实时洞察，并帮助他们快速做出反应和调整。
数据洞察和发现：当企业需要通过数据洞察发现业务机会和问题时，商业智能提供了数据分析和可视化工具，帮助管理者和分析师快速找到数据中的隐藏关系和趋势。
改善业务流程和绩效：当企业需要改善业务流程和绩效时，商业智能可以帮助管理者分析当前情况和流程瓶颈，寻找改进机会，并监测改进效果。
竞争分析和市场研究：当企业需要进行竞争分析和市场研究时，商业智能可以帮助管理者和分析师分析竞争对手的市场策略和表现，了解市场趋势和客户需求，并据此制定更好的战略和计划。

综上所述，无论企业规模和行业，使用商业智能可以帮助企业更好地处理和分析数据、发现机会和问题、制定业务决策和计划，以及实现业务流程和绩效的改进。

1.1.6 如何实施商业智能How

商业智能（Business Intelligence，BI）的实施涉及多个步骤和考虑因素。

以下是一般的商业智能实施过程：

确定需求和目标：首先，明确商业智能的实施目标和与业务需求的对齐。这包括确定需要收集和分析的数据类型、所需的报表和指标、决策支持的需求等。
数据准备和整合：收集来自各个数据源的数据，并将其整合到一个统一的数据仓库或数据湖中。这可能涉及数据清洗、转换和整合，以确保数据的一致性和准确性。
选择合适的工具和技术：根据需求和预算选择适合的商业智能工具和技术。常见的商业智能工具包括Tableau、Power BI、QlikView等。还需要考虑数据存储和处理的技术架构，例如数据仓库、数据湖、ETL（提取、转换、加载）等。
设计和开发报表和仪表板：根据业务需求和用户要求，设计和开发报表、仪表板和数据可视化。这是商业智能的核心，可以提供易于理解和操作的可视化界面，用于数据分析和决策支持。
实施和集成：部署商业智能系统，并将其与其他企业系统（如ERP、CRM等）集成，以便实现数据的无缝流动和共享。
培训和支持：培训用户和管理员，使其熟悉商业智能工具的使用和功能。提供技术支持和维护，确保系统的正常运行和数据的准确性。
持续改进：商业智能是一个持续改进的过程。通过监控报表和仪表板的使用情况，收集用户反馈，不断优化和更新数据模型、报表和分析，以满足不断变化的业务需求。

需要注意的是，商业智能的实施是一个复杂的过程，可能需要涉及不同的业务部门和技术团队。建议寻求专业的商业智能解决方案提供商或咨询公司的支持，以确保实施的成功和最佳结果。

1.1.7 商业智能需要花费多少钱

商业智能的实施费用因多个因素而异，包括以下几点：

商业智能工具和技术：商业智能软件和工具的价格差异很大，可以根据需求和预算选择适合的工具。有些商业智能工具可以提供免费试用版或社区版，但更强大的功能和支持往往需要付费许可证或订阅费用。
数据集成和清洗：数据整合和清洗可能需要一些人力资源和技术支持。这可能涉及数据仓库或数据湖的建立、ETL工具的使用以及专业人员的专业知识和技能。相应的费用取决于数据的复杂性和规模。
报表和仪表板的设计和开发：商业智能的核心是报表和仪表板的设计和开发。如果您需要定制化的报表和仪表板，可能需要雇佣专业的商业智能开发人员或团队，并支付相应的费用。
硬件和基础设施：商业智能系统可能需要一些硬件和基础设施投资，例如服务器、存储设备和网络设备。这些成本会根据组织的大小和需求而有所不同。
培训和支持：培训用户和管理员，并提供技术支持和维护可能需要一定的投入。这包括培训课程、培训材料、培训师资和技术支持团队。

总而言之，商业智能的实施费用因组织的规模、需求的复杂性和实施方案的详细程度而异。小型企业可能会有较低的成本，而较大的组织可能需要更多的投资。建议在商业智能实施之前进行详细的需求调研和成本计划，以便更好地估算全部费用，并制定合理的预算。同时，寻求专业的商业智能解决方案提供商或咨询公司的支持，可以帮助控制成本并确保最佳结果。

1.1.8 实际案例

以下是一个实际的商业智能案例：

某个电子商务公司需要提高其销售业绩，并优化其营销活动。公司决定通过商业智能解决方案来实现这一目标。

该公司首先确定商业智能的需求和目标，包括收集和分析顾客购买行为、了解哪些产品受欢迎、分析营销渠道效果等。然后，收集来自各种数据源的数据，并将其整合到一个数据仓库中，通过ETL工具清洗和转化数据。

接着，公司选择了商业智能工具Tableau和Power BI，并建立了一支专业的商业智能开发团队。该团队使用Tableau和Power BI开发可视化报表和仪表板，呈现销售概览、产品趋势、顾客群体等关键指标。报表和仪表板提供了实时的视图，使该公司能够了解其业务的状况，并快速反应。

该公司还将商业智能解决方案与其ERP系统集成，以确保数据场景的连续性。此外，它还开发了一个自动化营销系统，该系统将商业智能的数据分析合并到电子邮件营销中，并为顾客提供实时的个性化体验。

该公司已经开始看到了商业智能实施的积极成果。其可视化报表和仪表板使团队能够更好地了解其业务状况，以及哪些策略和营销活动是最有效的。并且该公司通过自动化营销系统将商业智能解决方案直接嵌入业务流程中，有效提高了销售业绩。

1.2 决策支持系统 -- 决策层

1.2.1 简介

决策支持系统（Decision Support System，DSS）是一种使用计算机和信息技术来帮助决策者做出决策、解决问题的系统。

它是一个用户友好型的系统，能够提供数据收集、数据分析、数据可视化和推荐决策等功能，以协助管理人员和用户在特定环境下做出最佳决策。

DSS通常包含以下几个主要组成部分：

数据仓库和数据挖掘：用于存储、整合和分析来自各种数据源的数据，为决策者提供数据分析的支持。
专家系统：它是一种能够模拟领域专家的智能系统，可以根据特定的规则和条件提供决策支持和建议。
模型和算法：包括统计模型、数学模型和决策树等，用于预测和模拟不同的情况，并推荐最佳决策方案。
可视化界面和报告：用于将数据和分析结果以图形化方式展示，使决策者更容易理解和做出决策。

DSS的应用范围广泛，包括金融、医疗、制造业、政府和非营利组织等领域。例如，银行和投资公司可以使用DSS来预测股票价格和市场趋势，以帮助投资者做出最佳决策；医疗保健机构可以使用DSS来诊断患者病情，并根据患者个人信息和偏好提供个性化治疗建议；制造商可以使用DSS来优化生产计划和物流，以提高效率和降低成本。

1.2.2 决策支持系统与商业智能的比较

决策支持系统（DSS）和商业智能（BI）是两个相关但不完全相同的概念。

他们在以下几个方面有所不同：

目标和应用范围：DSS旨在帮助决策者在面对复杂问题和不确定性时做出决策，通常用于支持战略性、战术性和操作性决策。而BI更侧重于提供基于数据的洞察，帮助企业了解业务运营情况、发现趋势模式和支持经营决策。
数据分析方法：DSS通常使用多种分析技术和数学模型来处理决策问题，并利用“如果-然后”分析，推断出决策的可能结果和影响因素。而BI则更注重数据分析和可视化，利用统计分析、数据挖掘和报表等方法来探索数据和展示洞察。
用户和交互性：DSS的主要用户是决策者，它们需要灵活的工具来探索不同的决策方案并评估结果。DSS通常提供交互性的界面，以允许用户进行“试验性”的分析和模拟。而BI更广泛地服务于企业的员工和管理层，提供易于理解的报表和可视化工具，使他们能够快速了解业务趋势和洞察，以支持经营决策。

尽管存在差异，DSS和BI也有一些共同之处。它们都依赖于数据收集和分析的过程，以提供决策支持。并且，随着技术的不断发展，DSS和BI之间的界限也变得模糊，许多商业智能BI工具已经开始集成决策支持的功能，提供更全面的解决方案。因此，可以说商业智能是决策支持系统的一部分，而决策支持系统则是更广泛、更复杂的决策制定和执行流程的一部分。