1.商业智能背景
1989年，Gartner集团的研究人员Howard Dresner推广了首字母缩写词“ BI”（“ Business Intelligence”或“ Business Intelligence”），以指示使用系统改进业务决策的一系列概念和方法。基于事实的支持
但是，目前，BI概念包括各种各样的方法，应用程序和技术，它们可以收集，访问，转换和分析数据，交易和非结构化信息（内部和外部），目的是帮助公司的用户可以做出更好的业务决策。这可以通过直接开发（咨询，报告等）或通过分析和转化为知识来实现。
组织曾经依靠其信息系统部门为他们提供标准和定制的报告。这种情况发生在大型机和小型计算机时代，那时大多数用户无法直接访问计算机。但是，这种情况在1970年代开始改变，当时基于服务器的系统成为时尚，但是这些系统主要用于业务交易，其报告功能仅限于预定数量。信息系统超载，用户需要等待数天或数周才能获取报告，以防他们需要除可用标准以外的其他报告。
随着时间的流逝，开发了主管信息系统（EIS），以适应主管和经理的需求。随着PC和联网计算机的进入，BI工具为该技术的用户提供了创建自己的基本例程和个性化报告的功能。
图1简要概述了现在所谓的商业智能是如何开发的，并且还可以看到与决策支持相关的应用程序是如何随着时间演变的。
决策支持系统生命周期
1.1商业智能的定义
根据（CherryTree&Co.，2000），商务智能（BI）是决策支持工具，可用于实时，交互式访问，分析和处理公司的关键信息。这些应用程序为用户提供了更深入的了解，使他们能够识别商机和问题。用户能够访问和利用大量信息，并分析他们之间的关系并了解最近支持业务决策的趋势。这些工具可防止由于不容易阅读或使用的大量信息积累而导致公司内部知识的潜在损失。
1.2商业智能的优势
Lokken（2001）提到BI的一些优势包括：
- 他们提供对适当数据的访问权，提高了用户了解结果的能力，增强了用户对业务的理解，有助于交流发现并采取行动，以惊人的速度和信心做出更好的决策。运营进行更好，更集中的营销，改善与客户和供应商之间的关系。
1.3商业智能的风险
在组织中使用商业智能工具所带来的一些不利或风险中，我们可以提及（Moss&Atre，2003年）：
- 公司无法意识到BI项目是组织间的业务计划，并且无法理解此类计划与典型的独立解决方案有所不同。发起人（在公司中拥有授权）缺乏承诺。业务代表的可用性低，没有可用的和熟练的员工，BI软件的概念不好，不能在详细的结构下工作，没有业务分析或标准化，也没有意识到数据所带来的影响。业务盈利质量低劣；对元数据的需求不了解；对不统一的工具和方法的信任度过高。
此外，基于数据的BI工具的使用还存在其他风险。使用的数据未正确转换。因为公司经常在业务环境中选择自己的BI工具，所以公司最终可能会使用多个工具以及未明确定义的多个数据或不兼容的元数据。
2.物流中的商业智能
很明显，商务智能是提高业务绩效和做出更好决策的出色工具，但它如何为物流这样的行业提供帮助呢？如何将BI应用于此项目？
通常，根据（Logistec，2014年），BI对于设计控制记分卡很有用，该记分卡允许使用指标来衡量不同的物流流程。在某些情况下，这些仪表板允许通过实时管理不同维度来衡量物流流程的绩效。商业智能在物流中非常有用，因为它可以使整个供应链具有可见性和透明度，从而可以模拟方案，改进任何服务或质量指标，从而与竞争对手形成差异。
例如，可以开发仪表盘以测量仓库的性能，以测量CD内产品的库存和周转率。还可以生成仪表板，以控制车队的性能，测量服务的客户数量，平均行驶时间，甚至控制车队行驶的总距离。（Logistec，2014年）
2.1 3PL行业中的商业智能
竞争的加剧和物流职能的日益复杂性导致许多公司将物流活动外包，例如3PL的运输和库存管理。
商业智能可以通过三种方式帮助3PL（Srinivasa，2013）：
升级服务：3PL传统上一直提供运输管理等服务；仓库和库存管理；和服务，例如灯光设置，游戏创建等。商业智能的附加价值可以通过深入分析和报告这些服务中涉及的各种功能来提高这些服务的有效性。
提供基于信息技术的服务：借助BI，3PL可以为客户提供针对其供应链的分析和报告。这些可以大大帮助客户提高响应速度和上市时间。
改善组织支持功能： BI可以显着改善组织支持功能，例如人力资源和财务管理，提供这些功能的集成视图以及对您特定决策需求的支持。
2.1.1实施方法
从信息技术项目的角度来看，商业智能方法论使我们更有把握地确定我们的项目将在既定的时间内达到既定目标和目标，但是应该澄清的是，BI项目有2个观点，即商业和IT。使用方法论可以指导我们正确定义业务目标和定义项目目标，但是由于影响该问题的直接和间接因素（例如所选的BI工具，顾问的组织文化，技术和业务概况，项目预算等。（卡瓦佐斯，2011年）
商业智能的实施来源：（卡瓦佐斯，2011年）
商业智能工具和方法集具有以下共同特征（Espinosa，2010年）：
- 信息的可访问性。数据是此概念的主要来源。这些类型的工具和技术必须保证的第一件事是，无论数据的来源如何，用户都可以访问数据。它试图在信息表示方面走得更远，以便用户可以使用分析工具，使他们只能选择和操作那些感兴趣的数据。在用户的技术知识和他们使用这些工具的能力之间寻求独立性。
根据Aberdeen Group最近对供应链专业人员的调查，想要有效管理其供应链的公司必须投资商业智能（BI）软件。受访者报告了推动商业智能计划的主要主题，这些主题包括（Dowse，2013年）：
- 全球运营复杂性增加供应链中缺乏可见性需要增加一线收入的需求增加了供应链中的风险敞口。燃油成本波动进出口限制和挑战
2.2运输管理系统模块
Roach（2013）提到了运输管理系统中应用的良好BI模块必须包含的6个模块。
1.-基于角色的推理。
职责包括：运输计划人员，负责确保承运人正确收到付款的经理；高管，负责监督运输目标的实现；以及物流副总裁，他必须制定当前的运输预算。但是外部关键时刻也涉及运输部门外部的人员，例如负责环境，健康，安全和运输相关绩效的经理；或参与销售和运营计划流程的人员（更长的供应时间意味着更大的安全库存）。
2.-整体数据源。
并非BI模块所需的所有数据都来自TMS（运输管理系统）。例如，一些提供商开始将运输部的CSA数据库导入商业智能引擎，然后向想要与安全承运人合作的托运人提供实时分析。因为运输是一个固有的协作过程，所以EDI数据的质量（例如，承运人是否向托运人发送准确及时的电子消息给托运人）是评估承运人的另一组重要参数。对于设计为内部部署的传统TMS解决方案，这是一个外部数据源。在特殊情况下，软件即服务（SaaS）解决方案，它们可能在TMS供应商数据集中。一些基于Web的解决方案也开始提供数据以比较费率。
3.-分析根本原因。
常见的运营商管理参数包括运营商在给定路线上拒绝的报价或帐单差异的数量。
4.-综合分析。
在TMS收集信息时，将对数据进行分析，并将结果返回给解决方案。然后将这些结果用于响应更改自动更改流程。例如，可以将载波性能发送回载波选择过程，以更改某些载波的分类。通过执行过程获得的信息可帮助系统在发生变化时自动适应变化。通常，仅找出一个问题是不够的，公司还必须强制执行行为以解决问题。自动化程度越高，他们可以节省的钱就越多。
5.-进口费用。
TMS可提供有关进口成本的运输要素的良好数据。大多数公司都想了解按产品和客户划分的真实利润率。准确的运输成本是该计算的重要输入。BI模块根据完成的负载的审核数据来计算此成本，因此包含不可预见的附件，这将比使用投标引擎的预计成本的系统更为准确。
2.3商业智能类别
如今，BI工具以易于理解和摘要的形式呈现数据，并以更直观的方式呈现，从而消除了额外的工作量。供应链用户的BI工具通常分为三类：报告，实时仪表板和基准测试。（罗奇（Roach），2013年）
- 准备报告
商业智能报告比过去更加详细和动态。BI报告以结果表格式将运输提供商上的所有数据显示为有用信息。
- 实时控制面板
想要对运输网络或供应链中的情况进行快速，每日快照的管理人员和管理人员使用仪表板，这些仪表板提供了近实时的信息，可帮助用户识别和解决问题。当这些出现时。
- 比较评价
比较竞争对手的货运费率和准时交货率等因素的数据，可使公司更全面地了解其市场表现。
2.4主要BI软件
供应链的性能需要不断分析和改善，以确保其存在于不断变化和日益增长的市场中。因此，越来越多的致力于信息技术的公司专注于开发解决方案，这些解决方案除了促进活动之外，还可以进行明智的决策。综上所述，毫无疑问将实现服务改进，将对供应链进行具体分析，并改善组织的支持功能。
以下是致力于开发BI解决方案的最著名公司的汇总。
表1. BI解决方案的开发人员
| 商业 | 描述 |
| 威宝 | 它为金融，保险，电信，零售，物流，制造，医疗保健等领域的世界一流公司提供端到端BI解决方案。利用技术专长帮助客户更好地开展业务。
其服务包括：渠道和迁移策略优化，智能自助服务，预测建模等。 |
| Oracle商业情报 | Oracle领导企业绩效管理（EPM），统一绩效管理和商业智能（BI），并促进广泛的战略，财务和运营管理流程。
它的一些产品包括：查询和分析，仪表板，业务报告，移动分析，计分卡，预测分析等。 |
| 微软商业智能 | Microsoft BI的更新版本将使业务用户可以利用业务智能和分析功能，而无需分析师，数据科学家或其他技术人员的全面帮助。BI用户可以创建直接从公司分析服务实例查询的交互式仪表板和报告。 |
| 加特纳 | Gartner是全球领先的咨询和信息技术研究公司。他们每天为客户提供必要的技术相关知识，以做出正确的决策。 |
| 树液 | SAP提供了一些优势，使他们能够轻松访问商业智能（BI）和数据分析工具，从而更快地制定决策。它的BI软件和解决方案包括报告，自助广告数据可视化和记分卡，预测分析，移动应用程序等-它可以帮助业务用户提高性能并在以下方面更有效他们所做的一切。 |
| SAS | 了解需求模式，您的供应网络，运营，质量和客户服务要求，这是前所未有的。SAS具有关键优势。结合来自多个来源的数据，快速分析，查看和共享信息以及获得更准确的预测，除了获得更高的客户满意度之外，所获得的好处还包括更高的集成业务计划效率。 |
资料来源：基于以下内容制定的个人资料：（Gartner 2015，Heilman 2015，Oracle 2015，Rao，Swarup 2002，SAP 2015，SAS 2015 Wipro 2015）
3.成功故事
越来越多的可用物流工具已经成为越来越多的公司，这些工具是无穷无尽的数据源，例如TMS，WMS等技术。如今的关键是利用此类数据进行发展，以便能够发现，理解和使用这些信息来制定改善供应链的战略决策。
这是将BI工具提供的信息转换为可实现以下目标的行动：提高供应链效率，降低成本，改善客户服务，与供应商的良好关系和战略联盟后勤。（2013年蟑螂）
下面详细介绍了有关在物流职能中使用BI工具的成功和巨大好处的案例研究：
表2.物流的BI成功案例
| 成功案例：EAM-Mosca |
| 工厂活动，并为公司提供用于保护材料和/或包装的机器和塑料，以确保它们安全地到达目的地。其产品广泛用于木材，肉类，家禽和海鲜行业，以及印刷，瓦楞和包裹公司。 |
| 有问题的 | 它庞大的市场份额和不断增加的订单迅速导致其当前运输系统的过时。每天记录有500多次发货，销往世界12,000多个目的地。 |
| 情况
初始 |
其先前的系统要求运输人员为每个公司使用不同的软件门户。分散的数据不允许员工进行准确的分析以确定更好的运输率。众多的软件界面意味着必须配备必要的人员并接受持续的培训。该公司在多个运输系统上花费了资源，时间和金钱。 |
| 期望的情况 | 找到一个可以为所有EAM-Mosca客户提供服务的接口，而又不牺牲现有接口的灵活性和功能。 |
| 解决方案 | 一名开发商-Varsity Logistics-在运输过程的每个步骤中提供了一种自动化解决方案，使用户可以优化运输成本并确保正确完成标签和舱单。使用此解决方案，不需要额外的人员，流程或额外的装运。 |
| 好处 | 实现了货运物流流程的集中化。服务水平提高了，设法使当天的发货率保持了97％以上。
他们能够通过有效分析运营商提供的费率和服务来节省费用。从本质上讲，EAM-Mosca现在可以根据合同规定的价格立即评估任何给定装运的承运人，并根据价格立即为工作选择最佳的承运人。 |
结论
商业智能解决方案遵循新信息技术的指数增长，今天，有价值的不再是仅拥有信息，也就是只有数据。技术的发展指引着我们，现在必须具备将数据转换为信息，再转换为知识并最终能够有效地制定业务决策并获得最佳结果的能力。
不要混淆传统的信息系统，这一点非常重要，因为传统的信息系统可以帮助我们实现管理功能，但是局限性在于提取数据的严格性，对技术知识的需求以及无法推断每天存储的知识。与它们不同的是，BI解决方案是一组工具，可以以适当的速度促进对生成的数据的提取，纯化，分析和存储，以生成知识并支持管理人员和用户的决策。及时。传统的信息系统不能与BI解决方案相提并论，因为它们是目标不同但又相互补充的系统。
企业需要每天搜索竞争优势以使他们能够在市场中生存，因此，这并不是将BI视为另一种工具，而是将其视为产生潜在竞争优势的战略因素。 BI解决方案包含5个元素：观察正在发生的事情，了解发生的原因，预测将会发生的事情，协作团队应该做的事情，确定应该遵循的道路？正是这些元素使BI得以区分和定义，甚至无需导入应用BI的部门，例如生产，销售，客户服务，运输等。
公司必须确信，这不仅是技术上的花费，而且是一项具有很多好处的投资，其中包括集中化，过滤和合并数据，发现不明显的信息，优化系统性能，学习技术。过去的错误，提高竞争力，获得管理的真正价值。
参考文献
- Eliezer Cavazos。 （2011）。商业智能方法论。 2015年7月16日，从Gravitar网站：http://gravitar.biz/bi/metodologia–business–intelligence/ CherryTree &Co.（2000），商业智能-缺失的链接，CherryTree&Co. www.businessintelligence.ittoolbox.com / documents / document.asp？i = 2741，（于2015年7月咨询）。道斯·史蒂夫。 （2013）。为什么供应链需要商业智能。 2015年7月15日，从Inbound Logistics网站：http：//www.inboundlogistics.com/cms/article/why-supply-chains-need-business Intelligence / Dysart J（2014）。单个仪表板简化了发货。案例研究Espinosa Roberto。 （2010）。什么是商业智能？ 2015年7月16日，来自Data Prix网站：http：//www.dataprix.com/blogs/respinosamilla/qubusiness-intelligence Gartner（2015）2015年7月15日摘自网站：http：//www.gartner。 com / technology / why_gartner.jsp Heilman D.（2015）。微软的商业智能服务获得了强大的动力。今天的首席信息官。http://www.cio–today.com/ Logistec。 （2014）。商业智能：提高价值链的效率。 2015年7月16日，从Logistec网站上：http: //www.revistalogistec.com/index.php/supply-chain-management/380estrategia-logistica/1528-business-intelligence-mejorando-la-eficiencia-de-lacadena-贬值Lokken，B.（2001年），商业智能：明智与否？，http://bi.ittoolbox.com/browse.asp?c=BIPeerPublishing&r=%2Fpub%2FAO031202% 2Epdf，（于2015年7月咨询）Moss，LT，Atre，S. （2003）商业智能路线图：用于决策支持应用程序的完整项目生命周期，社论，Addison-Wesley，美国。甲骨文（2015）。智力是成功的关键。于2015年7月15日从以下网站检索：http://www.oracle.com/es/solutions/midsize/oracleproducts/business-intelligence/index.html Rao S.，Swarup S（2002）。商业智能和物流。 Wipro。罗奇（2013）。供应链中的商业智能。入库物流。SAP（2015年）于2015年7月15日从以下网站检索：http://go.sap.com/solution/platform-technology/business-intelligence.html SAS（2015）于2015年7月15日从以下网站检索：http：// // www.sas.com / en_us / home.html Srinivasa Rao P.（2013年）。商业智能和物流。WIPRO，1，110 Wipro（2015）。摘录自2015年7月15日，网址为：http：//www.wipro.com/services/business-process/
