BO公司中国区售前咨询顾问总监鲁百年博士访谈--数据仓库发掘商业智能价值

鲁百年教授

博士学位，是享受政府津贴的有特殊贡献的专家。现任Business Objects公司中国区售前咨询顾问总监。

    采访鲁百年这位学者风度与实践经验的资深专家之前，他首先讲述了一个故事。

一家跨国企业在实施SAP ERP以后，决策层要详细了解财务运行状况，需要进一步开发财务智能。IT部门信心勃勃地领受了任务，历经三年，终于做完了数据仓库。CIO拍着胸脯说：所有的东西都在系统里面，要什么可以提供什么！财务部门疑惑地问：你们为什么没来进行调研，知道我们的需求吗？

这就是数据驱动的数据仓库，周期长、风险大、开销大。加上人员变动，市场环境在变化，数据结构要进行调整，实际上无法进行深层分析，只好推倒重来。这也是过去很多企业的做法。

数据仓库

数据仓库不是项目，是一个逐步完成的过程。那种把数据整合起来就是数据仓库的认识是很危险的。

数据仓库的建设应着重考虑三个因素。

一是业务驱动。数据仓库需要根据企业的业务需求尤其是按CEO的需求建设，要按轻重缓急，从较容易的、3～4个月能实现并且马上见效从而赢得信心的部分开始。一般首先财务工作，因为这里数据最多、最新、最齐全。

二是保护投资。可参考三分段的设计思想。生产系统由ERP提供数据，在ERP实施时就要考虑今后业务系统的更换和升级能否保证数据库不受影响，要能保护原有投资；此外，业务系统和数据仓库之间要保持相对独立，财务、生产、客户关系管理等任何主题的增加不要影响到数据仓库的建设。

三是可扩充性，要想大做小。从财务部门起步的数据仓库能否从部门级扩充到企业级？财务是独立的指标，客户管理又是一个指标，它们有不同的数据来源，两个系统中有不少是重复的，但由于规范和标准不一致，存储时间不相同，得出的结果肯定不一样。数据仓库的结果就是为了减少信息孤岛，不能人为地制造两个新的孤岛。所以要有整体设计的思路。

这是避免数据仓库失败的三个主要措施。

数据仓库与企业管理

一家钢铁企业的CIO问：“4毫米钢和8毫米钢各炼多少，企业获得的效益才能最高？”鲁百年博士摇摇头：“单独或少数的几个系统应用无法解决这个问题。”

发掘企业的最大效益需要综合来考虑。不难理解，决策层最关心的是财务指标，如何赚到更多的钱，最大实现股东价值。但是客户为何不把钱送给竞争对手？关键是提供的产品(有形产品和无形产品)要能让客户满意，产品质量过关前提下的到位服务。这就需要提升企业内部流程，也就是ISO9000和TQM出现的前提。而产品质量是否过关、服务是否到位，关键在于人。员工的满意度，包括员工素质和工作积极性、学习动力和创新能力，对产品和服务质量的进一步提升至关重要。而企业效益的提高将促进员工的积极性，形成良性循环。

一般来说，企业信息化的投入很多，上了ERP之后效益不能很快显现，决策层依然会问：为什么不能直接看到自己的所需，看不到具体的分析报告和报表？其实这些不是ERP能解决的问题。企业实施了ERP以后应该着手进行财务智能，进行人力资源智能等深入的信息化工作。

BO提供了面向SAP或者Peoplesoft专门的工具包，一旦安装，很快就可以提供相应的数据报表，马上解决管理者上述疑惑。这只是BO解决方案中众多功能的一部分。

BO公司绩效管理理念通过BusinessObjects XI 商务智能平台来实现。后者是一个基于全球众多最佳实践的、符合国际规范的规律性的产品。

目前，全球500强中，有80%已经是BO公司的用户，3M、可口可乐、百事可乐、飞利浦、英美烟草、壳牌石油等借助于BO公司的产品已经取得了明显的成效。国内华为、中兴等企业也正在运用其发挥着效益。

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