BI系统建设的价值，有可能不值钱，也有可能价值数千万，就看我们大家好用了没。”所以，BI系统建设的收获，终究还是因企业而异的，再归根，便是与企业的文化，与企业的人，尤其是管理层是极为相关的了。
商业智能系统建设于服装企业的意义
近年，服装行业各企业纷纷或主动或被动的接触到商业智能(BI)系统，不乏成功建设系统的，但是系统应用效果不理想的情况也极为常见，这其中，企业与厂商并未结合实际，拟定适宜的系统建设目标及期望是一个重要的原因。看低着将BI系统等同于报表提供，看高者则认为BI系统无所不能，这均是偏颇的。笔者关注服装行业BI系统的建设有些时间，也与许多企业进行过沟通，一直在探寻，借鉴金融、电信等行业的建设经验，结合到服装行业鲜明的行业特征上，BI系统究竟可以给现阶段国内大部分的服装企业，带来哪些的价值。本文便进行一个探讨与分享。
首先看看BI系统普遍具备的一些受益方面。通常，这部分都是得益于技术而获得的收益。
谈到BI系统，一定会不可避免的聊到多个源系统的集成。通常说来，BI系统集成的数据源越多，越能体现数据中心、数据集成、消除信息孤岛这些方面的优势。而在服装行业中，很多时候一个项目，无法很好的规划为多系统集成，这与成本因素有关，也与服装行业本身业务系统不多也有关。很多时候都集成到一个ERP或者进销存系统中，外加一个财务系统。偏僻由于建设厂商的一些取数、接口方面问题，不愿意涉及财务系统，这导致了企业运营结果核心数据在BI中缺失，重要性随之降低。更有甚者数据仅来自一个单一系统，这种情况下，为客户说明BI系统的价值，与业务的区别，说服力下降。不过在当下，这方面的情况也在好转。综合了一些企业的案例，笔者认为服装行业BI系统，可涉及到，或者说可能对企业来说能产生一定分析应用价值的一些数据源，举几个例子供参考：
ERP，或进销存系统;
零售系统(POS);
电子商务相关系统;
订货会系统;
财务系统;
VIP管理等或CRM系统，如有;
生产系统、仓储系统、RFID系统等;
客流计数、考勤等辅助系统;
电子表格数据，此部分很重要，是一个极为关键的补充;
顺带说到一点，这些系统间，两个常见问题，一是编码标准化没有做好，二是数据质量普遍不佳，在服装行业一样是较为严重的。
谈到多个源系统的集成，就不由得想到当下很热门的概念“大数据"，已经入侵到服装行业。笔者认为由于各种数据缺失太多太多，数据多样性不理想，在近期不短的一段时间内，服装行业企业都将与真正的大数据无缘。
集成性之外，BI系统还有几大常规的、基础的益处。包括准确性、及时性与一致性。这些优点在当下都已为许多企业所熟知。单从字面角度上，便可解读。
结合到行业建设中，准确性与及时性可以认为是信息系统对数据的处理的优势，一致性是基于企业级的数据视图统一指标的取数规则及计算规则。在服装企业当前的管理工作中，同一项指标被不同的部门统计出不一样的数值结果，也是颇为常见的。
而通过这些特点，可以提高企业数据化运营的效率，同时也能节省不少人力资源，也即是成本。有沟通过一家企业，其内专门做与数据统计分析相关工作的就有二三十人，此种情况下，BI系统如果能成功建设，收获也会是相当可观的。
再者，借助于系统对于大量数据乃至海量数据的处理能力，为服装企业建设快速反应的零售管理或是供应链管理，强化事中的监控，提供了坚实的基础。
近年来，服装行业的管理，逐步从粗放式的管理向精细化管理转变，而精细化管理定然是要以数据为基础，数据丰富程度增加几分，便有可能对决策提供更多的相应的支撑。
举个例子，女装品牌一个商品季三百款，到色则约一千余个SKC，三百个终端，假设以周为单位粒度进行跟进，其在此季整个生命周期的数据已经是相当的复杂，再依托于业务人员的手工操作，不仅统计计算比较困难了，而且也由于信息量增大诊断和定位出问题的难度提高。因而实操中便会舍去掉部分粒度，可能是弃终端而做到区域、城市级，或者是历史各周的某些数据如售罄率而保留最新。从这个角度来看，结合BI系统，可以对商品运营、终端运营的精细化水平起到很好的辅助。
除了前面所述的技术角度的受益，服装企业通过建设BI系统，也能够从管理角度上收获极大的好处，而且这方面的改进或提升，亦是商业智能系统的最有价值和意义的成果。
笔者一直认为，服装行业各个企业BI系统的建设，从内容角度、从业务角度来看，可以有两个方向值得去开展。一是建设构建符合企业自身状况的分析应用体系，二是从核心的管控角度出发定位问题，预示风险。
首先是分析应用体系的建设，举个例子来说明其重要性吧。曾经在某个企业，其运营总监是从阿迪达斯过来的，商品总监是从綾致过来的，他们各自都带了一套在上家自己颇为熟悉的报表，给新公司的下属来予以实现，这中间，连个适应以及转换的过程都没有，要知道，这家公司，是一个男装企业。实际上，这种情况在服装企业真不少见。这类公司，他们都有一个共同点，即未有形成适合企业自身业务模式以及管理特点的分析应用体系，他们亟需的，便是形成这样一套体系，并不断地完善它们，使其成为企业一项宝贵的财产——知识积累。
同时，在一家企业里，随着人员的变换，管理的改进，可以说经常都会有新的报表在产生，在与许多企业老板沟通时，他们觉得，现在不是报表太少，而是报表太多了，这种情况下，也可以利用BI系统来对企业报表分析体系进行梳理与提炼。
分析体系，可以按照许多的思路来构建。譬如按主体进行主题的划分，按分析方法如对比、趋势、结构来进行应用的组织。另外也可以按照角色、按照场景来打造针对性极强的应用。譬如，针对店长的终端全面管理辅助应用，辅助督导确保业绩达成的相关数据支撑与分析应用，或是营销周例会，商品周例会这样的业务会议场景数据和分析包，等等等等，都可以很好的融入至企业的分析应用框架体系中。
第二类的应用，即是围绕企业的核心管控点，组织数据，构建应用。以凸显问题，辅助定位问题原因，以其采取合适的决策来解决问题为主线。应用包含了一定程度的分析流的思想，通常结合管理驾驶舱，或称看板应用等方式，以一些核心的管控KPI为入口。譬如，商品运营管理，可以商品的售罄率为核心KPI，辅以订单执行、毛利率等指标，做好当季的商品运作的事中监控工作。而营销线，则可以业绩的达成或是毛利的达成作为核心管控，也可以关注扩张速度与单店运营能力，代理批发业务还可加入订单执行情况跟进。另外，基于财务数据这一部分企业运营的最为关键的结果指标，也可以构建企业整体的看板。从这些例子可以看出，不同的企业、不同的业务模式、不同的管理水平，整理提炼出的应用也可能会存在着较大的差异。应用建设之后，相关管理者可以简单、扼要的直接定位到运营中存在的问题，或是直接风险预警推送至合适的设备上，尤其对于高层，可以使得管理更轻松，更智慧，由于较高度的定制，也更为贴切。
至此，笔者对在服装企业中建设商业智能(BI)系统做了一个简单的介绍，较少涉及具体的应用内容，而是从技术与管理两个方面谈了些企业可能获得到的益处。由于数据挖掘技术在服装行业里的应用目前较少且不够广泛，本文也未有将其纳入进来，不过相信在未来一定会越来越发挥其价值。
最后，举一个服装企业高管在一次BI动员会议上的发言，以作结尾。曾经有一次，BI系统内部培训暨动员会尾声，客户一位高级总监说到：“BI系统建设的价值，有可能不值钱，也有可能价值数千万，就看我们大家好用了没。”所以，BI系统建设的收获，终究还是因企业而异的，再归根，便是与企业的文化，与企业的人，尤其是管理层是极为相关的了。