业务分析与优化 解决零售业自身瓶颈

　　当前世界，数据海量增长。调查发现，三分之一的企业高管正根据不正确的信息，制订重大决策。另一方面，各种组织一直在努力实现和维持更高的绩效水平，面对不断变化的市场条件和激烈的竞争，它们理解了管理流程和实践的创新的重要性，认识到“我们一直以来的做事方式”远远不够。最成功的组织能够将日常业务活动转变为“新一代实践”，帮助削减成本、最小化风险、简化流程、提升效率、允许迅速响应新出现的机会，提高整个组织内管理的可见性。

　　如何有效地利用大数据，以及其中所沉淀的信息，成为业务分析优化领域在未来的一大竞争焦点。
　　
　　根据IBM的一份全球调查显示，有83%的CIO认为业务洞察能力是企业发展的“重中之重”，而大多数CFO则表示需要运用智慧的业务分析技术，以便从广泛的数据中发现内在关联、分析未来趋势，从而制定针对性的商业决策。由此可见，在未来一段时间内，商业智能和业务分析将成为一种趋势。IBM更将业务分析与优化（BAO）上升成为与云计算并列的两大战略之一。
　　
　　IBM院士、IBM中国研究院首席技术官王云说：“一直以来，IBM的‘智慧的地球’倡导使用先进信息技术改善商业运作和公共服务，构建新的世界运行模型——而BAO就是实现‘智慧的地球’非常重要的手段。可以说，BAO改变了传统的理念，从更加宏观的角度为企业提供系统的解决方案，展现技术优势和业务价值。”

　　他认为，BAO战略不仅是 IT 的变革，更是创新业务模式的变革。正因如此，IBM在BAO理念之下汇聚了从软件、硬件、解决方案到高级咨询服务等领域的资产，从根本上致力于将可信、相关的信息和受众紧密联系，促成具有事实依据的信息文化。

　　BAO将充分利用IBM信息管理、企业内容管理和业务分析技术和能力，通过规划信息议程、管理信息、实现业务分析三个阶段驱动企业的分析洞察能力。其中，“规划信息议程”为企业提供契合目标的战略型计划，有效应对极端情况；“管理信息”确保信息的准确、相关性和安全性，为企业提供可信任的信息基础，便于管理、运用、分享和再利用；“实现业务分析”则能够从广泛相关联的信息中有效获取洞察，通过分析预测业务价值，预测最为有效的决策方案。

　　行业经验为支撑，做好业务分析优化

　　“半结构化和非结构化信息管理技术需要一种新的方法来了解它们的模式和洞察力。Hadoop是迎接这一挑战的理想选择，它能够处理这些类型的信息，并能够按照所需的海量规模来运行算法和基于机器学习 (machine learning) 的方法。”IBM的“沃森”在与人类的智力竞赛当中获胜，已说明IBM利用机器处理非结构化数据方面的领先地位。不过，当数据量不足够大的时候，IBM如何保证机器判断的正确性？IBM表示，IBM在各个行业都有非常深厚的知识积累，形成了很多行业模型，这可以帮助企业做出正确的判断。

　　“业务负载优化法方法的秘诀在于其采用了目的性极强的设计，而该设计本身就是各种业务负载的独特系统需求所推动的结果。进一步讲，‘万能型’的方法并不能满足这些业务负载的需求。”IBM软件部信息管理软件高级售前技术支持工程师陈威先生说。

　　IBM的这种行业经验已经在多个行业当中充分发挥了作用。例如，当新加坡陆路交通管理局想创建交通付费系统时，它与IBM携手对支持该业务的系统平台组合进行了优化。现在，一个系统用于事务处理和数据库存储、实时计算和乘客需求预测，另一个系统用作Web 和零售渠道基础架构。结果，新加坡陆路交通管理局安装了多台发卡机，在提高旅客便利的同时，还降低了成本。

　　另一个示例是位于芝加哥的美国蓝十字蓝盾医保联合会(BCBSA)，他们与IBM合作，利用集成了软件和硬件的智能分析系统构建一个数据仓库，这些硬件和软件经过优化，组合在一起以实现最大的可扩展性、均衡的性能、安全性和高可用性。由于采用了该优化方案，BCBSA 现在能够更好地了解和探测人口统计趋势，帮助它改善员工的劳动力健康与成本管理。

　　随着世界迅速走向物联化、互连化和智能化，人们通过智能设备即可获得海量数据，而高级分析应用程序的成熟将有助于企业作出更好的业务决策。但这一切的前提是，在需要时可获得这些信息，且这些信息能够得到及时处理。
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