作为一个先进的企业管理模式，ERP最早由美国Gartner Group咨询公司在1993年提出。由于其能够将企业的物流、人流、资金流、信息流统一起来进行管理，实现资源利用的最大化，自诞生以来，很多企业纷纷上线实施ERP，形成一股狂热的ERP热潮。然而，现实却是残酷，持续走低的实施成功率困扰着CIO们。一时之间，“不上ERP等死，上ERP找死”的论调不绝于耳，甚至有人高歌“ERP已死”。

进入21世纪第一个十年后，随着管理思想的日益成熟以及人们对ERP认识的不断加深，ERP的盲目追捧时代似乎已经过去，企业实施ERP变得更加理智和具有前瞻性，除了考量ERP的功能，更多地会思考如何更好地发挥ERP的作用。狂热的EPR时代正向更加理性的后ERP时代过渡，云计算、SOA、商业智能BI等新一代信息技术正簇拥着步入后ERP时代。

后ERP时代 ERP+BI充分挖掘数据价值

企业管理需求不断深化。随着云计算、SOA、物联网、移动互联网、BI等新技术的发展，企业的管理需求不断深化，不再局限于传统优化内部业务流程、提升运营效率的层面上，CIO们眼光更加长远，他们着眼的是企业管理系统能否提供有价值的商业信息，供管理层进行科学决策。

ERP系统数据价值亟需挖掘。运转多年的EPR系统积累了大量的行业数据，这些数据对于企业的经营决策和预测来说意义重大。如何确保这些数据安全存储和及时运用，将影响到企业能否最大化地发挥ERP的价值。可以说，后ERP时代，数据的深度应用和分析将是企业管理的焦点，未来，实时商业分析、实施大数据处理会有巨大的市场机会。

ERP+BI乃后ERP时代所向。然而，传统ERP是面向操作型的，从计划到执行到反馈到战略调整，缺少决策分析及在历史数据上的洞察能力，无法将数据转换成对决策有参考意义的信息。储存大量数据的ERP就好比古时候怀才不遇的英雄豪杰们，空有一身本领，却无法施展抱负。后ERP时代，ERP终于找到了“伯乐”——BI，主要通过对ERP中留存的数据进行抽取、挖掘、管理、分析等，将数据转化成为对决策过程有重大意义的信息，帮助企业实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到利润的转化。通过ERP和BI的完美组合，ERP系统中的海量数据可以被充分挖掘，并进行多维度的分析、横纵向的剖析和筛选，将大量原始的数据转化成有价值的商业信息，不断地为企业策略的调整提供数据支撑，让ERP系统更好地服务于企业。

ERP与BI完美融合，一体化管理是关键

嵌入BI功能的ERP系统能够实现企业管理上的重大转折，促进企业管理更加的科学。鉴于此，各大企业纷纷在原有ERP系统的基础上增加BI功能。然而，CIO们在花费大量的成本和精力终于实现同时运行ERP系统和BI时，却发现效果不尽如人意，不仅数据挖掘和分析涉及到专业的IT知识，一般人员无法操作，同时分析出来的信息还常常不准确，造成决策失误。

其实，ERP与BI的完美融合，必须以一体化管理为基础，同时基于先进的BI技术。目前，市场上拥有成熟BI技术的管理软件非常多，但是能够同时是一体化管理软件又拥有先进BI技术的产品却不多，8thManage是其中较为成熟的产品之一。8thManage的软件产品均采用“一个设计、一个系统”的预建设计和嵌入BI功能，系统包含了CRM、PM（项目管理软件）、ERP、HR、OA、采购软件等产品，采用一体化管理。基于这些特点，系统为数据的快速挖掘和分析提供了可行性。

预建BI功能，无需集成。系统采用“一个设计，一个系统”的理念，在产品的设计初期便预建了BI功能，无需二次开发和集成，可以快速应用。区别于传统的商业智能工具，8thManage BI克服了因需使用专门的数据库结构和专业知识或技术支持而导致价格昂贵难以有效运用的问题，让商业用户快速上手，帮助他们集中精力做好工作任务，无需处理技术细节，提升效率的同时节省了企业IT系统搭建的成本。

先进的BI技术。系统提供快捷数据仓库、点选式数据挖掘、数据收集和 KPI 管理、实时概览、点选式报表生成等工具，让商业用户不需要技术的支持也可以开展大量的数据挖掘工作，并且挖掘出来的数据是实时精准的。

1）最小化数据集成，实时展示精准数据。基于统一数据库最小化数据集成的需要，与传统的数据分析包含数据库系统开发、数据清理、数据集成及数据挖掘整个过程相比，数据挖掘一步到位，便捷且经济。针对不同的业务领域及KPI 要求提供各种实时的显示组件，多样化的视图让企业从多个维度获取企业精准的运营数据，便于管理层科学决策。

2）数据分析更便捷，减少对IT人员的依赖。点选式数据挖掘机制提供最简便的数据分析工具，让用户不需要使用任何SQL语句便可以从业务中找出某些模式和数据比率，发现企业业务发展规律，寻找新的市场机会快速决策；点选式报表生成器则允许用户选择任意字段作为查询条件自订报表，并根据用户的选择自动生成相关报表，并支持求和、计算数量、求平均值等不同类型的统计，轻松完成数据的深度分析，减少企业对IT人员的依赖。