BI的成与败 在于没有选择正确的咨询

提起咨询，作为CIO几乎没有一个不熟悉的。我们知道传统的咨询服务公司和软件实施公司一向是分开的，前者是做纯粹的企业管理咨询服务，后者简单来说就是给公司实施各种各样的软件，并教会公司如何用这个软件，这听起来并没有什么问题。但实际的情况确实如所说的简单么，显然并不是这样的。

往往咨询公司没有实施能力，而软件公司没有咨询能力。虽然越来越多觉醒了的企业在上某信息系统时，会要求软件方提供或推荐咨询顾问的参与，但是这种“咨询+实施”的模式最大的问题是不能真正做到“一体化”的要求。以ERP为例，在经历了大量的失败案例以后，才走到今天这样一个普及的阶段，在这些失败的案例当中，我们可以看得出企业信息化的失败并不能完全的把责任归于企业本身，同时相应的咨询实施公司本身也具有一定的责任。

在ERP普及浪潮过后，下一个热点商业智能(BI)受到了CIO的关注与支持。但据调查显示，商业智能(BI)成功率不到30%，面对如此低的失败率，除了产品、技术以及企业自身的因素以外，咨询公司的选择对于CIO来讲同等重要，先回顾一下商业智能(BI)的发展。

2010年，商业智能成为CIO关心的“三架马车”(商业智能、web2.0、虚拟化)之一，据笔者的了解，现阶段商业智能(BI)大部分在几年前就得到了企业的关注，虽然它的普及与发展不如ERP等成熟，但受欢迎的程度不亚于过去的ERP。

在过去如ERP建设曾经走了许多的弯路， 多少失败的案例才奠定了今天ERP大规模的普及。对于BI来讲，同样也是如此，早期的BI做得并不是很理想，无论是从产品还是在技术、还是在服务等方面显得并不是很如人意，而当ERP等信息系统大量普及以后，商业智能(BI)开始再次受到了企业用户的关注。

我们知道ERP系统的实施离不开咨询公司，因为涉及到企业的流程、业务等等并不是一个CIO就能够完成的，因此，ERP得成功很大部分归功于咨询公司。但当我们做完相应的ERP以后， 我们的BI系统相对建立在ERP的基础上工作，那么我们上BI的时候，还需不需要BI的咨询呢?答案显然是肯定的。

BI的成与败 在于没有选择正确的咨询：BI的失败在于咨询上?

业内有某BI专家曾指出所谓失败的报表系统都是哪些类型：出， BI的竞争力更多在“咨询”上，他指出，所有工具、开发平台、展现手段，皆为这个“咨询”而服务，所以BI技术手段上并没有贵贱之分。

同时该专家指出，“报表事物已经用了至少几百年，早期是手工描绘报表，后来是打印，再后来是编写程序生成，之后是EXCEL，再之后就是现在的BI了，当然EXCEL仍然是很多BI产品喜欢集成的工具。所以贬低报表系统，是非常无知和浅显的想法。”

第一、由于咨询问题，导致开发的报表无人使用;

第二、 由于咨询问题，导致开发的报表无法持续使用，导致最终被放弃;

第三、由于数据质量问题，被用户遗弃;

第四、完全用户需求驱动，报表都是一些基本报表，只是代替了原来手工整理的手续，并没发现BI的传说中的作用。

前三种，在早些年比较普遍，最近第四种情况比较普遍，原因还是咨询问题，用户纯业务驱动，且是从自己的那么点业务知识所驱动，而实施方是技术驱动，主要看点在于技术实现上。

当我们们的用户或者是CIO提出这样的的问题以后，我们不禁要思考中国BI的实施到底是需要一个什么样的团队来做?CIO又应该如何来培养BI专业的人才呢?

BI的成与败 在于没有选择正确的咨询：选好咨询团队是关键

针对于现在我们已经了ERP 等咨询团队，作为CIO如何来选择我们的咨询团队呢?笔者认为主要有以下几点：

1、术业有专攻。ERP咨询团队更加侧重于ERP的建设，因此，建议找行业专业做BI 的咨询公司来做咨询。但现在存在一个不足， 专业的BI咨询公司并不是很多，许多的咨询公司都是在ERP的基础上做相应的BI咨询，因此，需要企业CIO慎重选择。

2、BI咨询项目，要想获得成功，在企业聘请管理咨询公司之前，必须首先明确项目的四个要素：目标、范围、成本和进度。因此，在选择咨询公司前，CIO必须 要有一个明确的认识。

3、选择咨询公司，不应该简单的迷信“越有名越好”，关键要看管理咨询公司对企业的项目所涉及的内容的知识和经验。寻找有经验的、适合企业的管理咨询公司的一个最好的办法是同行调查。除了同行业企业之外，行业组织或者行业协会也是比较好的信息来源。

BI的成与败 在于没有选择正确的咨询：国内专业BI咨询人员缺乏

从现状来看， 虽然专业做技术开发的人才比较多，但目前专业做BI的人才特别少，更别于说专业BI咨询人员。我们现在看到的的BI人员更多是对于数据管控的操作，对于数据的管理、分类等人员，而对于做一个整体的数据规划转换成价值的人才确非常少。对于现有的BI咨询人员，更多的是对于技术有很深的了解，而恰恰最重要的管理、企业业务确相对了解的较少。

因此，虽然国内的BI起步比较早，但应用的效果并不是很理想。人才的缺乏也是阻碍BI发展的一个关键问题。