基于ISM的商业智能项目失败因素分析

当前，企业面临的商业环境正在快速变化，传统的信息流程由于提供的数据不正确或者提供的信息不及时，往往不能满足企业管理者的需求。传统的信息系统不能为企业管理者的快速决策提供数据支持。商业智能是一种解决方案，它可以搜集、理解和转化数据为制定决策提供支持，从而改善商业运作效果。商业智能可以改善企业的全方位决策，通过提供正确和实时的数据，企业很多的问题可以在没有发现之前解决掉。随着国内企业的发展，它们对商业智能系统的需求也越来越多。

商业智能目前包含以下的元素：信息技术、财务管理、商务分析和市场营销。它可以搜集、分析、发布和执行商业信息，从而达到尽快的解决管理上的问题和快速制定高质量决策的目的。虽然商业智能功能强大，但是它和其他IT项目一样，项目实施失败的概率很高。

Robert.N.Charetee在《实施风险管理最佳实践》一文中写道：几乎有30%的IT项目在为完成之前就被取消，有45%的IT项目成本超出了原始预算的175%或者更多，仅仅有25%的IT项目能在预算内按时完成。商业智能项目在IT项目中是比较有难度的，由此可以。在预算内按时成功实施商业智能项目的要少于25%。如何提高实施商业智能项目的成功率，是项目利益相关者关心的问题。

国内对商业智能项目实施风险的研究还比较少，分析商业智能项目实施风险因素具有一定的现实意义。

1 解释结构模型概述

ISM (Interpretative Structural Modeling)模型是美国J.沃菲尔德教授于1973年为分析复杂社会经济系统的有关问题而开发的一种系统方法。当分析一个比较复杂的系统时，为了降低难度，我们需要对系统进行分解，确定系统的组成要素，然后对各要素进行分析，明确要素之间的关系，最后达到分析复杂系统的目的。解释结构模型(ISM)就可以分析系统各要素之间的关系和结构，它主要是采用数学图论中的关联矩阵原理对复杂系统中各要素进行分析。最后构建一个反应系统中各元素层级和关系的结构图。透过结构图，我们就可以对系统内部各元素之间的关系和元素层级有一个直观明确的把握。

解释结构模型在实际环境中的应用是很广泛的，现在不仅仅限于分析复杂社会经济系统，还可以应用在自然科学的众多领域。只要是分析系统中元素之间的关系问题，都可以考虑采用解释结构模型。

运用解释结构模型分析系统问题，需要按以下的步骤进行：1)组织实施ISM的小组;2)确定要分析的问题;3)通过专家调查等方法，确定影响要分析问题的关键因素;4)确定各关键因素之间的相关性，并以此构建邻接矩阵;5)对邻接矩阵进行计算，构建可达矩阵;6)对可达矩阵进行级间划分，然后对可达矩阵进行重排序;7)根据重排序的可达矩阵，构建结构模型;8)根据结构模型，构建解释结构模型。

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