隨著(zhù)數據的不斷積累和增長(cháng)，各個(gè)行業(yè)都在思考一個(gè)相同的問(wèn)題，怎樣把數據從成本轉化為價(jià)值？怎樣從龐大的數據集中分析出有用的信息來(lái)用于企業(yè)的市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)和企業(yè)決策？
商業(yè)智能(Business Intelligence簡(jiǎn)稱(chēng)BI)早在1996年便由Gartner提出，其本質(zhì)便是通過(guò)數據倉庫、聯(lián)機分析處理(OLAP)、數據挖掘等技術(shù)來(lái)完成從數據到信息的提煉，最終獲得對企業(yè)經(jīng)營(yíng)和決策有用的知識。毫無(wú)疑問(wèn)，只有通過(guò)商業(yè)智能的相關(guān)系統，才能真正把數據從企業(yè)的成本轉化為價(jià)值。
雖然國內各行業(yè)對于數據倉庫系統均有熱切的期望，但是真正實(shí)施的企業(yè)卻不多，中國移動(dòng)在2003年率先在全國范圍內啟動(dòng)了中國移動(dòng)二級經(jīng)營(yíng)分析系統的建設，應該是開(kāi)創(chuàng )了國內行業(yè)大規模進(jìn)行數據倉庫系統建設的先河。筆者有幸參加了其中某省經(jīng)營(yíng)分析系統的建設，一些心得供大家分享和借鑒。
影響數據倉庫系統建設成功的關(guān)鍵因素
影響一個(gè)數據倉庫系統成功與否的關(guān)鍵因素通常有如下幾點(diǎn)：數據質(zhì)量；市場(chǎng)業(yè)務(wù)人員的參與程度；集成商對于業(yè)務(wù)的了解程度以及合適的技術(shù)框架的建立。
數據質(zhì)量
相對于國外企業(yè)而言，國內企業(yè)的信息化建設周期較短，而計算機技術(shù)的發(fā)展和市場(chǎng)發(fā)展均很迅速，因此很多企業(yè)從信息化建設伊始，便忙于對生產(chǎn)管理系統的不斷整合或升級，但是卻忽略了對于數據本身的整理。對于電信運營(yíng)商而言，客戶(hù)的背景資料例如客戶(hù)的性別、年齡、家庭關(guān)系等對于客戶(hù)相關(guān)分析如離網(wǎng)、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)等都非常重要，但是可能在大部分電信運營(yíng)商的數據庫里，性別不祥的用戶(hù)比性別為男或女的用戶(hù)都多。國外的電信運營(yíng)商都很注重對于客戶(hù)家庭成員的相關(guān)分析，而國內電信運營(yíng)商是不可能進(jìn)行這些類(lèi)似的分析，因為根本不具備這些準確的信息。這些不準確的數據會(huì )導致數據倉庫系統最終分析得到錯誤的結論，不可能對企業(yè)經(jīng)營(yíng)提供幫助，因此數據質(zhì)量的好壞直接影響了數據倉庫系統建設的成敗。
業(yè)務(wù)人員的參與
數據倉庫系統實(shí)際上是完全為業(yè)務(wù)人員服務(wù)的系統，數據倉庫系統建設的一個(gè)原則便是：在企業(yè)的各個(gè)部門(mén)中誰(shuí)需要了解的數據最多，便為誰(shuí)服務(wù)。因此，數據倉庫系統與傳統的企業(yè)生產(chǎn)管理或者運營(yíng)系統有很大的區別，數據倉庫的用戶(hù)通常會(huì )包括企業(yè)的決策人員，企業(yè)的市場(chǎng)分析人員，企業(yè)的一線(xiàn)業(yè)務(wù)人員。業(yè)務(wù)人員作為系統的最終使用者應該在系統建設之初便全程參與系統的建設，包括對于源數據的選取等。而很多企業(yè)仍然將數據倉庫系統當成一個(gè)傳統的信息系統來(lái)建設，往往將其完全交給企業(yè)的IT部門(mén)來(lái)負責，以交鑰匙的方式建設完成后交給業(yè)務(wù)人員使用，業(yè)務(wù)人員缺乏對系統建設的參與，最終導致建設和使用的脫節。按照數據倉庫建設理論，數據倉庫是一個(gè)過(guò)程而不是一個(gè)系統，其本質(zhì)便是隨著(zhù)業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展，數據的不斷積累而不斷的完善和發(fā)展新的分析功能，因此對于數據倉庫系統的建設而言，一個(gè)好的方法便是開(kāi)發(fā)到一定程度后，便開(kāi)放給前端業(yè)務(wù)人員使用，隨著(zhù)業(yè)務(wù)人員的使用和反饋，慢慢完善系統的建設，最終滿(mǎn)足業(yè)務(wù)人員的業(yè)務(wù)需求。形成業(yè)務(wù)、數據、系統和前臺使用人員的良性互動(dòng)。
集成商對于業(yè)務(wù)的了解程度
數據倉庫系統的建設對于傳統的IT集成商和軟件開(kāi)發(fā)商提出了更高的要求。在傳統的生產(chǎn)管理系統中，集成商或開(kāi)發(fā)商只需要了解系統要實(shí)現的相關(guān)業(yè)務(wù)流程，在軟件中實(shí)現這些業(yè)務(wù)流程和相關(guān)的業(yè)務(wù)操作。但是數據倉庫系統要求集成商對于客戶(hù)的業(yè)務(wù)和經(jīng)營(yíng)有更高的
了解。一個(gè)優(yōu)秀的集成商在整個(gè)數據倉庫系統的建設期間需要扮演多個(gè)角色，在系統建設的前期，集成商負責搭建整個(gè)技術(shù)平臺，在系統建設的中后期，客戶(hù)往往會(huì )要求集成商利用數據倉庫平臺參與到客戶(hù)的經(jīng)營(yíng)分析中去，利用相關(guān)技術(shù)找出市場(chǎng)發(fā)展的規律或者瓶頸。在這個(gè)過(guò)程當中，集成商實(shí)際上便需要完成從集成、開(kāi)發(fā)到咨詢(xún)的角色轉變。因此，每一個(gè)致力于數據倉庫系統建設的集成商都應該培養一支對市場(chǎng)和技術(shù)都相當了解的團隊。
合適的技術(shù)框架的選擇
很多公司在準備建設數據倉庫系統時(shí)，都把精力放在工具的選擇方面例如ETL工具、數據庫工具、OLAP工具等。其實(shí)對于一個(gè)數據倉庫系統而言，最重要的是選擇一個(gè)合適的技術(shù)框架，包括合適的邏輯數據模型和物理數據模型，合適的數據抽取策略，到底是先轉換后加載，邊轉換、邊加載還是先加載后轉換？合適的數據展現策略，ROLAP，MOLAP還是HOLAP？選擇了一個(gè)合適的技術(shù)框架，從技術(shù)層面而言，數據倉庫便已成功了大半。
保障數據倉庫系統建設成功
要建設一個(gè)成功的數據倉庫系統需要從如下幾個(gè)方面努力：
數據
其實(shí)數據的問(wèn)題不僅僅是質(zhì)量問(wèn)題。但是質(zhì)量問(wèn)題永遠是其中最重要的一個(gè)。企業(yè)的數據質(zhì)量問(wèn)題一直都存在，但是數據倉庫系統的建設引發(fā)了人們對于其更清楚地認識，很多沒(méi)有建設數據倉庫系統的企業(yè)同樣也存在數據質(zhì)量問(wèn)題，只是可能還沒(méi)有意識到。如果一個(gè)企業(yè)可以在數據倉庫建設之前便對數據質(zhì)量問(wèn)題加以重視，并采取適當行動(dòng)，無(wú)疑便有了一個(gè)好的開(kāi)始。
數據的另一個(gè)問(wèn)題是數據過(guò)載的問(wèn)題，現在來(lái)談數據過(guò)載似乎有點(diǎn)早，但其實(shí)對于電信、銀行、保險等行業(yè)來(lái)講，對這一點(diǎn)應該有足夠的重視。這些行業(yè)本身的業(yè)務(wù)系統便是海量數據系統，而數據倉庫系統通常都要存儲比業(yè)務(wù)系統多得多的歷史數據，通常會(huì )是12個(gè)月的歷史數據，而且，數據在進(jìn)入數據倉庫后，為了提高展現和分析的效率，會(huì )生成部分冗余和匯總的數據，30%的膨脹率對于數據倉庫系統而言很平常。所以，永遠需要把你需要用來(lái)分析的數據加載到數據倉庫當中，否則數據倉庫或許會(huì )變?yōu)槔鴤}庫。
業(yè)務(wù)問(wèn)題選取合適，商務(wù)目標明確
企業(yè)在實(shí)施數據倉庫建設之前，可以對數據倉庫的長(cháng)期建設提出一個(gè)遠景規劃，但是一旦真正進(jìn)行數據倉庫建設，就一定要建立明確的商務(wù)目標，明確數據倉庫系統所需要回答的業(yè)務(wù)問(wèn)題。有了明確的業(yè)務(wù)問(wèn)題至少可以讓建設人員對與數據倉庫所需要達到的目標有一個(gè)清楚地認識。
不要依靠工具
事實(shí)上，ETL、OLAP這些工具發(fā)展的年頭其實(shí)相對來(lái)講都不算長(cháng)，所以，要想找一個(gè)可以完全滿(mǎn)意的工具其實(shí)很不容易，但這些都不是關(guān)鍵。最起碼，一個(gè)成功的數據倉庫系統，應該是在明確了各個(gè)階段的技術(shù)框架后再來(lái)選擇合適的工具。所以不要依靠工具，而應該依靠合適的技術(shù)框架。
系統建設納入企業(yè)戰略規劃中
這個(gè)說(shuō)法看起來(lái)很大。但其實(shí)很有必要。通過(guò)一個(gè)成功的數據倉庫系統能夠發(fā)現企業(yè)中隱藏的成本和潛在增加收入的機會(huì )，讓數據倉庫系統成為企業(yè)運作的一部分，才能體現數據倉庫系統本身的價(jià)值。因此當經(jīng)營(yíng)者們在考慮企業(yè)的戰略目標時(shí)，同時(shí)就應該考慮，怎樣利用數據倉庫系統來(lái)進(jìn)行日常的經(jīng)營(yíng)分析，怎樣利用數據倉庫系統來(lái)追蹤影響戰略目標的關(guān)鍵業(yè)績(jì)指標？怎樣利用數據倉庫系統來(lái)輔助企業(yè)決策？只有將數據倉庫系統變?yōu)槿粘Q策和經(jīng)營(yíng)的一部分，他才是一個(gè)真正成功的商業(yè)智能系統。
聯(lián)系客服
