众多企业为管理报表的繁杂所困扰，或者信息缺乏，或者信息过剩。数据分析天地希望能够厘清概念，为帮助企业建立适合自身发展阶段的决策支持分析系统， 并籍此制定分析系统信息化发展战略抛砖引玉。

企业的商业智能分析系统，由两部分组成：分析模型和分析工具。二者是可以完全独立的。按照分析模型制作的报告，可以手工实现，也可以借助分析工具来实现。当然，使用专门的工具无疑会更加准确和及时。

分析模型 与企业自身的盈利模式、业务类型相关。譬如销售及应收款分析、客户关系管理分析、财务报告分析、现金流分析、生产分析、成本及费用分析、库存分析、采购分析、供应链分析、市场分析、质量分析、人力资源管理分析、绩效分析、全面预算分析控制、本量利分析、边际贡献分析、投资回收分析等......还有两类分析模型，分别是数据挖掘和运筹分析。数据挖掘如决策树算法、聚类分析等，适用于从大量随机数据中发现其中隐藏的规律；运筹分析如线性规划、最小成本、最短路径算法等，是实现在资源有限的情况下获得最大收益，或者收益确定的情况下付出最小成本。

分析工具 经过2007年一轮全球BI工具提供商的并购热潮，目前比较稳定的是IBM Cognos、SAP Business Objects、Oracle Hyperion、Microsoft Office PerformancePoint 2007 (ProClarity) 四大阵营，占据BI市场大约50%的份额。其他相对较小的独立厂商包括SAS、Informatic、Microstrategy、NCR Teradata等。分析工具关注的是，如何把不同源头、不同类型的数据整合在一起；如何处理和存储数据；如何把数据所表现出的规律性信息或异常信息以友好的方式展现给用户（二维表格、图形、仪表盘、记分卡等）；如何达到数据处理和展现的最佳性能、如何保证数据安全性......

很多企业已经使用了财务软件、或者ERP系统、客户关系管理系统、供应链管理系统、人力资源管理系统等，已经积累了相当多的经营数据，正是开始考虑构建决策支持分析系统的时候了。

可是，在行动之前，有必要了解，

·         企业的分析模型是否已经成熟？

·         企业的决策需要怎样的报表系统?

·         企业现行的信息化系统是否成熟和稳定?

·         企业积累的历史经营数据是否丰富?

·         如何增强企业的数据采集能力?

·         构建决策支持分析系统，应遵循怎样的原则和流程？

·         什么样的分析工具最适合自身现阶段的需求？

·         如何投资更符合成本效益原则？

·         ......

一系列的问题，需要决策者去思考......

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