自1996年Gartner提出商业智能的概念到现在虽然近20年的时间了，但是商业智能技术以前在企业中的推广一直比较缓慢。随着ERP、WMS、SCM等这些业务系统的普及，企业管理者逐渐把目光转移到了商业智能系统这类决策支持系统上来。因此，近几年商业智能技术的应用也出现了“井喷”式的需求。
对于制造类、流通类企业来说，库存管理是必不可少的部分；所以，在本文中我就谈一下商业智能技术在库存管理中的应用。为了阐述清楚如何从技术到应用，再到帮助解决库存管理的问题与创造企业价值，我首先从介绍商业智能系统谈起。
商业智能系统简介
一旦给某个事物下定义，就需要非常严谨。我不是行业泰斗，也不敢斗胆给商业智能系统下个定义。但是，为了把商业智能系统说清楚，我把个人对商业智能系统的理解描述一下。商业智能系统，是一个融合商业智能技术与企业管理思想的决策支持软件；它通过商业智能技术提供快速分析数据的方法，按照企业管理思想与管理逻辑设计分析指标，然后把数据转化成有用的信息，帮助企业管理者透视经营，辅助决策。
现在市场上看到的商业智能系统，称为BI，可以分类两类，一类是平台类，另一类是应用类。平台类主要是通过商业智能技术提供诸如：联机分析处理（OLAP）、数据仓库、数据挖掘这类分析工具。应用类是在商业智能平台基础上做的决策分析、绩效分析等应用系统。本文主要谈商业智能技术的应用，所以是基于商业智能应用系统而阐述。
商业智能系统与SAS、SPSS等统计分析软件也是有很大的区别的，统计分析软件专业性强，它要求分析人员具有统计学、运筹学、数据建模等知识；而商业智能系统的用户只需理解所分析的业务即可，它对用户没有太高的专业门槛要求。
商业智能系统的应用架构
在介绍完商业智能系统是什么以后，我遵循“从技术到应用”的思路，一步步阐述商业智能技术是如何落地的。
商业智能应用系统的数据主要来源于ERP、WMS、SCM等业务系统、办公系统或互联网的数据文件，通过ETL（Extraction-Transformation-Loading的缩写）工具提取、转换和加载到数据仓库中。
数据仓库、ETL调度设置、指标配置、分析展现，是商业智能应用架构的核心。数据仓库可以设置成三层，在ODS（OperationalDataStore）层，把抽取的业务数据转化成统一的数据格式和规则，为了提高效率，可以把每次更新的数据和以前抽取的数据分开存储；DW（DataWarehouse）层是传统意义上的数据仓库层，在这一层存储维度与事实数据，并根据分析需要确定数据存储的粒度；第三层是DM（DataMart）层，即：数据集市，这一层按照分析主题存储“数据立方体”。从业务数据到数据仓库中数据分层的变化，技术上是通过ETL开发实现的，然后通过ETL调度设置，确定数据变换的规则。很多分析指标需要对业务系统数据按照一定公式计算得到，因此，指标公式的设置，也是商业智能系统应用架构比不可少的环节。如果把商业智能系统的应用分为台前与幕后的话，上述三部分是幕后默默的奉献者，分析展现便是台前的表演家，在分析展现部分，库存管理分析指标通过仪表板、雷达图、散点图等展现工具，按照管理需要呈现出来。
商业智能技术能帮助库存管理“干什么”
在介绍完商业智能技术层面的内容后，下面介绍商业智能技术能帮助库存管理解决什么问题，带来什么价值？商业智能系统不像WMS、ERP一样，主要在库存管理的日常出入库、作业管理、运输管理等方面提供管理帮助，它主要是在业务分析、决策支持中为企业中高层管理者提供库存管理的帮助。
总体来讲，每个企业库存管理的重点会多少有差别，期望商业智能技术应用提供的帮助就也会有差别；那么，我就选择三个具有普遍代表性的方面进行解释。
其一，能够帮助降低供需不平衡的矛盾。从供应链的角度来讲，库存管理主要想解决“供需不平衡”的矛盾。引起供需不平衡的原因，涉及面广、问题复杂，到了库存环节一般都已经既成事实，所以库存管理经常是供需不平衡的“冤大头”。通过商业智能技术的应用，能够帮助分析库存储备，指导需求计划、运营计划，均衡出入库，进而帮助解决供需不平衡的矛盾。
其二，能够帮助降低物料的呆滞。降低了供需不平衡的矛盾后，在仓库中该出去的及时出去了，该进来的及时进来了；但是库存周转率不一定上去啊，库存周转率上不去，企业的盈利能力就上不去。要提高库存周转率，必须降低物料的呆滞，降低物料的库龄。
其三，能够让企业管理者清楚库存周转率是多少才合适。即使库存周转率提高了，库存周转率究竟多少才合适呢？这也是企业中高层管理者关心的重点问题。通过商业智能技术应用，能够清楚合理的库存周转率。
商业智能技术应用如何解决上述问题
在商业智能系统应用架构中，谈到了指标配置；在应用的时候，就是从供应链集成的角度，设置管理指标，然后通过ETL工具在数据仓库中处理数据，得到指标结果、获得信息，进而帮助解决问题。
解决供需平衡，首先要准确知道“日均消耗量”的结果，通过商业智能系统可以根据企业实际情况任意选择时间段，计算出“日均消耗量”。然后，考虑企业最多、最少储备多少天的库存，进而预测出是否超储、是否短缺。同时，有了“日均消耗量”的结果，结合现存量，可以预测现在的库存大约可以使用多少天，进而指导采购计划或生产计划。知道每天用多少，知道还可以用多少天，既不超储也不短缺，再及时做计划；那自然就“供需平衡”了。
虽然从库存上判断不出为什么会呆滞，但是从库存上能够判断出什么物料将要呆滞。当了解到什么物料将要呆滞后，便可以顺藤摸瓜，进一步收集信息找到为什么会呆滞。那么，商业智能系统是如何知道什么物料将要呆滞的呢？通过商业智能系统能够准确的分析出来每种物料的未动期以及库龄，便能从微观上知道哪些物料将要呆滞。同时，在商业智能系统中能够随时从多个维度查看图形化的库存结构以及库存ABC（库存ABC是按照“二八原则”把库存进行的分类），它们能从宏观上判断出库存结构是否合理，这也有利于判断哪些物料将可能会呆滞。
库存物料的进出顺畅了，也没有库存呆滞了，但库存周转率多少合适呢？企业管理者非常想知道，因为它关系到企业赚钱的速度。360天除以库存周转率就是库存周转天数，库存周转天数、经营现金占用周期、平均应收账龄与平均应付账龄，这四个指标具有如下关系：库存周转天数+平均应收账款账龄=经营现金占用周期+平均应付账龄。这四个指标的关系可以用图3表示：
因此，库存周转率多少合适，与另外三个指标以及经营周期密切相关。在分析库存周转率与另外三个指标关系的过程中，通过商业智能系统能够随时准确分析出：企业的资金一般情况下可用多少天，平均的应收账龄，以及平均的应付账龄，进而可以确定出合理的库存周转天数。有了合理库存周转天数，再用360一除，便清楚了库存周转率究竟多少合适。
结束语
技术通过使用才能创造价值，商业智能技术同样如此；技术使用要想创造更大的价值，使用的领域相当关键；库存管理是绝大多数企业都涉及的重点领域，尤其在制造类、流通类企业；因此，为了把商业智能技术的应用价值尽可能的呈献给大家，我选择了库存管理领域进行阐述。同时，我还要强调的是：明确的管理问题、清晰的管理目标非常关键；只有搞定了这些，才能更好地使用技术，否则容易走偏，好钢用不到刀刃上。比如：在库存管理中，认识供需平衡矛盾，提高库存周转率是库存管理的重要目标，这样才能有的放矢！在本文中，我从技术谈到应用，但一篇小文不能做到面面俱到，若能给企业管理者带来一点儿帮助或启发，将是我莫大的欣慰！
