管理數(shù)據(jù)財富

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管理數(shù)據(jù)財富

(雜志刊期：2000年03月)

向你介紹建造數(shù)據(jù)倉庫的五個重要步驟。

Barbara C. Gaskin 著

    在這個信息時代，速度、靈活性以及前瞻性是一個成功組織有別于其它組織的主要標志。因此，當今企業(yè)必須有一個行之有效的管理機制，使之既能有效監(jiān)控組織運作，又能下放決策權(quán)以回應競爭形勢的變化，有效利用意外的機會。如何才能保持控制和靈活之間的平衡呢？一個最核心的要素就是共享知識。

    如果說知識及智力資本正在成為競爭優(yōu)勢的主要驅(qū)動力，那么智能化組織就是一個能夠模塊化、標準化并在組織內(nèi)部及外部廣泛共享知識的組織。正是這些公司在不斷地根據(jù)商業(yè)計劃的變化而轉(zhuǎn)變他們的知識庫。

    信息系統(tǒng)扮演了一個創(chuàng)造和發(fā)布知識的角色。具體地講，數(shù)據(jù)倉庫就是一個重要的信息系統(tǒng)。它是一個以主題為導向、源于公司事務系統(tǒng)和外部數(shù)據(jù)源的中央知識庫。數(shù)據(jù)倉庫的成功實施會對培育一種知識共享文化產(chǎn)生重大影響。

    數(shù)據(jù)倉庫如果使用得當，會為顧客行為、產(chǎn)品或商業(yè)活動的效果、利潤及成本結(jié)構(gòu)等的深入研究提供工具。然而，象任何有充分根據(jù)的研究努力一樣，收集和組織起來的數(shù)據(jù)必須和你想要獲得的知識領域相關(guān)。許多公司忽視了這一點。雖然數(shù)據(jù)倉庫的建設與公司的整體戰(zhàn)略息息相關(guān)，它們卻沒有為此設立一個明確的目標。

    在“智力資本：組織的新財富”（Intellectual Capital: The New Wealth of Organizations）一文中，Thomas A. Stewart（斯圖特）抓住了當今數(shù)據(jù)倉庫存在問題的精髓。他寫道：“知識資產(chǎn)，就象資金或者設備一樣是存在的，在戰(zhàn)略上來說是很值得開發(fā)的。但是你又不能明確定義和管理知識資產(chǎn)，除非你知道你想用它們來做什么?！?

    以下是一個數(shù)據(jù)倉庫建設走入歧途的典型例子。一家高速增長、每個月增加三個電話銷售服務中心的公司，想測算這些服務中心的生產(chǎn)率，評估它們的服務質(zhì)量。在花了9個月時間和800,000美元之后，沒有得到任何看得見的利益，于是該項目停了下來。一檢查，才發(fā)現(xiàn)出了這么多問題：所需要的數(shù)據(jù)沒有收集或者收集不到，最初的數(shù)據(jù)庫范圍太廣——試圖在很短的時間里包括太多的信息。沒有花費足夠的時間深入了解公司的真正需求。除了最初批準項目外，高級管理層沒有就項目實施的優(yōu)先次序給以充分指導，結(jié)果導致了在所需數(shù)據(jù)與所收集的數(shù)據(jù)之間出現(xiàn)了斷點。

    成功的組織應該采用制造業(yè)的模式來管理他們的信息資產(chǎn)。數(shù)據(jù)倉庫的覆蓋范圍取決于你對“適時”（JIT）信息的需求。

    孤立的數(shù)據(jù)就象存貨一樣，維護起來價值昂貴。存貨過多會導致效率低下、成本高昂。孤立的數(shù)據(jù)與其類似。只有將其轉(zhuǎn)變成能傳遞給用戶使用的知識，這些數(shù)據(jù)才有用。

    在制造業(yè)，人們是頭腦中先有了最終產(chǎn)品才開始設計。同樣，人們必須經(jīng)過調(diào)研才能確定哪種原材料會生產(chǎn)出最好的產(chǎn)品。然后，人們將這些原材料（數(shù)據(jù)元）制成部件（主題數(shù)據(jù)倉庫）。部件再被裝配成產(chǎn)品（數(shù)據(jù)中心），這些產(chǎn)品會通過各種途徑（互聯(lián)網(wǎng)、內(nèi)部網(wǎng)、報告、計算機程序等）分發(fā)出去。最后，這些產(chǎn)品被不停地調(diào)用、增強、升級或者廢棄。

    建造數(shù)據(jù)倉庫有五個重要步驟：

    讓數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)目標一致 用明確的需求驅(qū)動數(shù)據(jù)倉庫。最成功的數(shù)據(jù)倉庫往往產(chǎn)生于正經(jīng)歷重要變革的行業(yè)，一個很好的例子就是公用事業(yè)。在公用事業(yè)行業(yè)，長途、市話、蜂窩電話及電報服務正在融合。在許多這類公司里，重大的商業(yè)變革在所難免。一開始，這個數(shù)據(jù)倉庫就擁有一群身份明確的用戶和一套具體的商業(yè)問題，設計數(shù)據(jù)倉庫就是為了回答這些問題。

    一個公用事業(yè)公司，可以通過增加現(xiàn)有的內(nèi)部成本數(shù)據(jù)和競爭對手的成本數(shù)據(jù)以及制訂收入計劃書，顯著地提升它的數(shù)據(jù)倉庫。它創(chuàng)立了一個按設備類別及使用年限進行成本分析及利潤分析的典范。過去，設備管理人員不需要對利潤負責；如今，他們有了根據(jù)潛在的價格變數(shù)采取可潛在降低成本措施的知識，從而使他們在支持資本投資決策方面變得更主動，因為這些決策會使他們的設備比競爭對手更高效。

    具競爭力的數(shù)據(jù)及樣本分析是公司制定戰(zhàn)略方向的直接依據(jù)。這些重要知識在公司上下廣泛共享，不僅提高了公司的整體知識水平，而且使公司為快速應變做好了準備。

    創(chuàng)立商業(yè)驅(qū)動型信息結(jié)構(gòu) 在創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫的過程中，一個重要的步驟就是創(chuàng)立一個信息架構(gòu)方案，使公司的商業(yè)目標與所需要的數(shù)據(jù)保持一致。考慮一下制定架構(gòu)方案的三個基本要素：基于商業(yè)目標的數(shù)據(jù)倉庫將包括什么樣的數(shù)據(jù)？要支持數(shù)據(jù)倉庫，必須對基礎設施做怎樣的改變？采用怎樣的信息傳遞機制？

    通過建立模型，檢測數(shù)據(jù)倉庫中包含的數(shù)據(jù)能否有效支持目標，可以證明其包含的數(shù)據(jù)是否得當，還缺少哪些數(shù)據(jù)或哪些數(shù)據(jù)難以得到。在此，建模是否恰當是關(guān)鍵。

    例如，在典型的營銷數(shù)據(jù)倉庫中，通常假設包括所有人口統(tǒng)計學資料。然而，開發(fā)數(shù)據(jù)倉庫的一個更有效的方法，是使用建模工具對數(shù)據(jù)樣本進行分析，從而確定出那些最可能影響給定商業(yè)目標的參數(shù)。這些參數(shù)，應該是第一階段最重要的內(nèi)容。這種方法簡化了數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)構(gòu)，并大大減小了數(shù)據(jù)倉庫最初的尺寸。這樣，數(shù)據(jù)倉庫的效果很快就會顯現(xiàn)，而且不會抑制其性能，其它特性則可以在以后需要時再加入。

    然而，企業(yè)往往急于在實施數(shù)據(jù)倉庫的初期，就囊括所有可能的數(shù)據(jù)，這是不必要的。通常，歷史數(shù)據(jù)可以以高度概括的形式保存，具體細節(jié)可能并不那么重要。通過創(chuàng)建信息架構(gòu)方案，就可以權(quán)衡必須要包含哪些數(shù)據(jù)了。

    接下來，要對修改或增強基礎構(gòu)造方面的提議進行評估并做出決策，更換那些正在阻礙企業(yè)發(fā)展、不再收集相關(guān)或有效數(shù)據(jù)的過時處理系統(tǒng)。

    最后，要保證該信息架構(gòu)方案成為從數(shù)據(jù)倉庫獲取信息的應用軟件的基礎。一般來說，需要多種應用軟件才能滿足廣泛用戶的需求。分析人員需要功能強大的工具為數(shù)據(jù)建模，可能會需要一些專用的工具軟件。而其他人，如經(jīng)理和行政人員，只需要一個網(wǎng)絡瀏覽界面，能隨時隨地獲取基本信息就行了。

    注意為模塊化奠定基礎 蓋房子的人不會為支撐3000平方英尺的房子而打20000平方英尺的地基。也不會在一開始就打好所有的地基，然后再一座座去蓋。他們先設計出方案，標出一塊塊用地和住宅的位置，然后決定基礎設施要求，再建造房子。

    這也是建造數(shù)據(jù)倉庫的正確方法。如果你想一蹴而就，一下子就建成能滿足所有用戶需求的企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫，是注定要失敗的。建造和維護一個企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫，是一項耗時、費力而又沒有終點的任務。你應該先設計一個信息架構(gòu)（一個企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫的總體設計），然后逐步實施，重點放在高度重要的商業(yè)事件所需要的數(shù)據(jù)中心或數(shù)據(jù)傳遞機制上。用戶很快會衍生出商業(yè)價值，從而推動數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展。

    假如有這樣一家公司，它的戰(zhàn)略是成為最低成本服務供應商。那么，它首先要弄明白公司目前的成本結(jié)構(gòu)，從而找到一種能夠在價值鏈的每個環(huán)節(jié)削減這些費用的方法。

    然而，在一個典型的數(shù)據(jù)倉庫里，信息是以表格形式按照不同的主題分組保存的。這些數(shù)據(jù)表要組合起來并不容易。可能銷售收入或訂單信息包含在一組數(shù)據(jù)表中，而費用信息卻在另一組數(shù)據(jù)表里。從這些信息里產(chǎn)生出按客戶或按產(chǎn)品分類的利潤分析表，至關(guān)重要?？墒牵蠖鄶?shù)企業(yè)將這項工作留給了用戶，讓他們花費大量時間下載這些數(shù)據(jù)表，自己嘗試從中得到所需要的分析。這些數(shù)據(jù)表通常都非常大，會讓用戶感到很失望，并覺得數(shù)據(jù)倉庫的價值不大。

    創(chuàng)建動態(tài)數(shù)據(jù)中心 數(shù)據(jù)中心是為企業(yè)關(guān)注的問題而設計的應用程序。應用程序應用一套豐富的商業(yè)規(guī)則，對數(shù)據(jù)倉庫的一組信息子集進行修飾、加工，從而產(chǎn)生一個目標分析結(jié)果。一個數(shù)據(jù)中心不必只供一個部門專用。電訊業(yè)常見的應用——用戶跳槽分析，就不只用于營銷部門，而且還用在顧客服務、銷售及財務等部門。企業(yè)需要確定造成用戶跳槽的原因是什么，對公司財務有多大的沖擊，銷售和顧客服務部門應如何避免用戶跳槽的發(fā)生。商業(yè)變化很快，數(shù)據(jù)中心應用的根本商業(yè)規(guī)則也必須不斷更新以繼續(xù)提供價值。

    例如一家印刷公司，其產(chǎn)品15年來一直創(chuàng)造高利潤，但如今卻面臨一個重大轉(zhuǎn)折——它的產(chǎn)品過時了，正被它自己的電腦激光出版能力所淘汰。在努力向市場提供新產(chǎn)品時，重要的業(yè)績度量方法就是新產(chǎn)品的銷售量在總銷售量中所占的百分比，以及這些新產(chǎn)品銷售量的增長率。此時，對企業(yè)來說，建造一個監(jiān)控這些度量值的數(shù)據(jù)中心很重要。如果該企業(yè)成功實現(xiàn)了新舊產(chǎn)品的轉(zhuǎn)變，這個數(shù)據(jù)中心很快就會過時并遭拋棄。而新的關(guān)鍵業(yè)務問題將是產(chǎn)品質(zhì)量、顧客服務或銷售渠道的效率問題。此時，其數(shù)據(jù)中心必須轉(zhuǎn)而關(guān)注新的問題。

    數(shù)據(jù)中心應該是一系列不斷變化著的目標分析程序，這些應用程序建立于堅實的數(shù)據(jù)倉庫基礎之上，并隨著商業(yè)的變化不斷演進。對其成本則應基于這樣的考慮，即它們需要不斷地改進和維護，否則就會失去價值。

    對不完整數(shù)據(jù)的管理及折中使用 試設想這樣一個典型情景。一名行政經(jīng)理，因為要和一個重要客戶的行政總裁會面，他必需掌握大量關(guān)于這個客戶的知識：這個客戶和我們做了多少生意？購買了些什么產(chǎn)品？我們擁有他全部生意的百分之多少？這些基本問題應該很容易回答，但又似乎不可能。

    這家公司已通過兼并擴大了很多，對這個具體客戶的銷售可能涉及20個不同系統(tǒng)。每個系統(tǒng)的不同帳號模式，使輕易得出該客戶的跨系統(tǒng)銷售額這件事幾乎變得不可能。另外，該客戶剛剛收購了一家大公司，這件事在分析時也應當一并考慮在內(nèi)。

    另外，復雜的折扣結(jié)構(gòu)使事情更復雜。實際記帳的資金分布在據(jù)訂單產(chǎn)生的不同的會計系統(tǒng)中。對于這些表面上看來很顯然的信息，要信息系統(tǒng)小組在短時間內(nèi)拿出來似乎是不可能的。

    然而，并非一定要完全精確的信息才有價值。往往信息的一個抽樣就足以使人們透視一個用戶了——有根據(jù)的推測總比沒有的好。在上述分析中，更有用的是知道在20個系統(tǒng)中，其中17個銷售給該客戶的是什么，并對這一結(jié)果進行評估，從而衍生出一個總銷售額的估計值。

    對不完整、不全面的數(shù)據(jù)，應該研究如何使用，清理出有用數(shù)據(jù)并預測哪些數(shù)據(jù)需要清理。管理層也應該在一開始就簡明地知道可得到什么數(shù)據(jù)，其不足之處在哪里。建立原型可能是個極有價值的工具，能協(xié)助我們形成觀點，解釋數(shù)據(jù)完整性問題，達成共識，并且制定出分期實施計劃。

    通過遵循這些規(guī)則，成功建立數(shù)據(jù)倉庫的公司已獲得了巨額的投資回報。數(shù)據(jù)倉庫在企業(yè)獲取和分發(fā)知識方面處于中心地位，決策得以支持和加強，組織處于良性狀態(tài)。基于對潛在商業(yè)機會更深入的理解，企業(yè)組織可做出快速反應。

    原文摘自DM Review雜志（網(wǎng)址：www.dmreview.com）1998年10月號。Decision Support Technology/Condor Technology Solutions公司1998年登記版權(quán)。

    作者Barbara C. Gaskin在設計和開發(fā)企業(yè)信息系統(tǒng)方面有豐富的經(jīng)驗，是決策支持系統(tǒng)/經(jīng)濟信息系統(tǒng)軟件方面的專家，也是評估商業(yè)信息需求和管理設計實施問題方面的專家。趙鵬譯。