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雷达卡
前不久写了一篇文章：报表 VS BI，指出，报表不等于BI。这几天碰到一个客户，让我不得不说出另外的一句话，那就是，BI离不了报表。
演示中，客户的领导发表意见：你们这个还是报表，我们要的不是报表。比如库存，不同的地方的库存标准是不一样的，有的地方可能高点正常，有的地方则可能要低点，那么，到底多少合适，就是你们的软件要做到的。
领导的心情是可以理解的，领导的意愿也是美好的。不过，现实却是残酷的。如果要实现领导的想法，有两个关键要素：1、需要大量的基础信息，2、要一个专业合理的模型。
先来看一下所需要的基础信息：库存是否合理，主要取决于销售预测是否准确。而要让销售预测准确，就需要对客户消费行为进行精准的把握。研究客户消费行为的结果，要变成预测，就需要综合人口统计信息。比如，你分析出来30-40岁，受过高等教育的男性，购买你产品的机率较高。那么，你就得知道销售范围有多少这样的人口。各位，这个资料我们可能得到吗？还有，市场份额也很重要，也拿不到准确的数据，只能估算。什么数据都没有，让软件如何计算，算命先生还要知道生辰八字呢。
再看计算模型。其实模型可以很简单，如1+1＝2，但当等式的左边有许多的变量，同时，运算规则也不是“+-*/”那么简单时，模型就没那么简单了。在许多大企业，会有一个专家团队进行算法研究，通过大量的实验，得到一个符合企业实际情况的计算模型，而这部分的工作，如果交给第三方做，并且，期望第三方有一个成熟套上去就可以用的模型，未免有些过于乐观了。
但是，我们将上述问题务实一点，基于现有报表，再加上专业人士的经验来进行回答，其实并不困难。
1、通过对历史销售数据的分析，可以知道某个区域平均销量、平均库存的对比，以及库存周转情况，从中可以得到一个基本的判断；（可以通过报表轻松实现）
2、再通过对历史销售数据的时间分析，可以掌握在该地区的销售周期规律；（可以通过报表轻松实现）
3、再结合今年需要完成的销售计划，以及已经完成的比率，可以计算出未来周期要如何才能完成计划；（可以通过报表轻松实现）
4、再结合当地的宏观政策、经济形势，即可大致判断出，未来销售计划完成的可能性有多高？（这里必须得靠人，别想靠软件）
5、同时，库存要占用资金，如果要提高库存以保证销售计划完成，那么，还要取决于资金是否可以保障？（资金情况可以通过报表轻松实现，能否保障就得问人了）。
举例说明：
1、深圳平均月销量为100pcs，平均库存为120pcs，库存周转率为10次；
2、当前为9月，历史为销售高峰期，当月销量可占全年销量的30%，同时，去年截止到8月，累计销量为全年销量的55%；
3、今年的销量任务为1500pcs，已经完成50%，如果按原来的规律，9月应该可以销售450pcs，但因为全年累计销售与去年相比，实际情况并不乐观，所以，9月不但完成450pcs的压力较大，同时，还需要在此基础上弥补1-8月未完成的部分，压力更大；
4、结合当地实际情况，以及内部奖惩制度的调整，认为努力是可以完成的；
5、那么，为了保证9月的销售任务顺利完成，结合采购周期，8月底库存至少需要保证500pcs。而当前库存+已经采购-预计出库=300pcs，则需要200pcs的库存增加。根据成本计算一下预计的资金，然后再根据资金情况报表即可判断出是否可以立即下采购，还是分批采购。
那么，为什么不可以让软件自动将所有的事情都做完呢？软件其实是一个很傻的系统，如果没有足够的信息，没有预设足够的可能，它是没有办法像人脑一样迅速根据某种情况做出判断的。其实难的就是第4条，如何判断销售计划是否可能完成。它依据的信息很难结构化，也很难快速搜集到电脑中去。而整个决策的过程中，如果缺少这个环节，就无法顺利完成判断。
综上所述，BI其实不可能成为企业的大脑，它不可能取代人的决策，它只是决策者的眼睛，眼睛的价值就是基于快速展示报表来实现的。所以，BI不等于报表，但BI也离不了报表。也许，未来有一天，全世界所有的信息都进入了电脑，并且都是互通的，这时，我们就可能让电脑系统变成一种可以智能学习并决策的大脑。但到了那时，也许科幻电影中的场景——机器人统治人类——也就真的可能出现了。作为人类，你愿意这一天到来吗？
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