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中小企业商业智能部署之数据管理篇

王朝数码·作者佚名  2008-12-10
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【eNet硅谷动力专稿】在上篇文章中,我们研究了企业如何才能利用多种商业智能解决方案部署选择。在本文中,我们将探讨如何在企业中管理数据增长以及通常比较复杂的数据基础设施,以充分发挥BI工具的价值。

中小企业商业智能BI部署之策略篇

商业智能工具能使企业对于其业务绩效有比较清晰和深入的了解,这有助于管理层做出正确的决策。然而,这种洞察力和能见度实际上和基础数据效果是一样的。企业的快速发展再加上兼并和收购行为,就可能会导致企业面临数据异质性的挑战,但这些问题主要是企业层所面临的。

当谈到中小型企业时,问题的根源可能会有所不同,但所面临的数据管理的挑战仍然是非常活跃的。数据量和数据复杂度的膨胀严重威胁着中小型企业(SMB的定义为那些年收入少于5亿美元的企业),阻碍了它们做出企业成长所必系的正确决策。同大型企业一样,中小企业成功的关键在也在于要将相关信息在最合适的时间提供给正确的人。为了达到这个目的,许多企业采用了比较正式的数据管理战略,其中包含各种功能、方法和技术,有的企业采用单独部署的方式,还有一些则使用合并部署。不管采用什么部署方式,目的都是为缓解数据膨胀所带来的挑战。

著名市场分析机构Aberdeen对650个中小企业进行了一项调查,以确定促使它们纷纷把重心放在数据管理战略的主要业务压力。调查结果显示,接受调查的中小企业中有53%认为,缩短最终用户获取信息的时间是推动企业采用新的BI应用数据管理战略主要压力。

数据复杂性的挑战

也许阻碍将正确的信息在最合适的时间发送给正确的人的最大障碍就是数据的不一致性。关键企业数据可能存储在一个与烟道式(stove-piped)组织部门相关的数据仓库或数据库中,也可能是储存在一个混乱的电子表格集中。无论哪种方式,参与的数据源越独特,管理数据的难度就越大。毫不奇怪,由于其规模庞大,大型企业(那些年收入超过5亿美元的企业)管理的独特数据源的数目就越大,但中小企业也并不是工作在一个统一数据环境中(见图1)。

图1 中小企业拥有的数据源较少,但是数据增长率却和大型企业相同

这里所面临的挑战不仅仅是数据来源的数目,还包括数据量的扩张。由于每年中小企业数据量的增长率高达27%,它们再也不能忽视采用一个正式的数据管理战略,它是BI成功部署的一个关键因素。使用合适的工具

一个成功的数据管理战略首先应该利用一些重要的组织功能,它们有利于更好地为数据管理做准备。研究表明,一流的中小企业要比其它中小企业利用这些功能的幅度要大得多---比如查询最优化方法和高需求数据优先次序排列方法。

成功的数据管理战略另一个重要组成部分就是使用数据处理技术(数据集成工具、数据仓库软件、系统集成工具、BI查询和报表工具、数据清洗工具)以获得更加“干净”和相关的数据。Aberdeen的研究结果还表明,一流的中小企业在这些技术上进行的投资远远超过了所有其它中小型企业。这进一步表明,BI数据管理包含若干功能和技术要求,而不应被看作是IT部门的一个功能(见图2)。

图2 一流技术手段的应用对比

为了确保成功的实施和部署数据管理战略,你可能还需要外部援助。在接受调查的所有中小企业中,42%的受访者将“缺乏IT资源”列为阻碍BI成功实施的最大因斯。对于这一类公司而言,缺乏IT资源往往可以通过与IT服务公司或软件技术供应商的咨询部门建立合作伙伴关系来弥补。

一流的数据管理带来的收益

为了缩短信息传递给最终用户的时间并提供给多的BI功能,同时应对数据管理其它领域所面的挑战,一流的中小企业纷纷利用坚实的组织功能基础来获得实质的业务改善。Aberdeen使用了三个关键性能标准来区分一流的中小企业和行业平均水平中小企业和落后中小企业:

访问BI应用的最终用户数目:在过去的12个月中,一流的中小企业获得进入BI应用的用户数目平均增加了9%,而行业平均水平中小企业则增加了4%,落后中小企业只增加了3%。

最终用户的生产力和效率:一流的中小企业在最终用户的生产力和效率(以在BI应用中寻找商业智能新的时间作为衡量标准)方面平均提高了11%,而行业平均水平中小企业只增加了2%,落后中小企业增加了8%。

数据管理基础设施费用:与之前的12个月相比,一流的中小企业在过去的12个月中使支持BI应用的数据管理基础设施费用(包括硬件和软件)平均减少了5%,而行业平均水平中小企业和落后中小企业平均却没有减少反而增加了2%。

成功的BI部署取决于将可操作的信息传递给商业用户的难易程度和速度。为了取得一流的性能,企业用户需要在数据管理项目中全面考虑多个因素,而且还要持续考虑。首先就是在制定和执行数据管理路线图或战略之前,一定要深入理解企业用户的信息需求。

为了确保成功,一些数据管理功能和技术手段是必须的,并存在什么可以提供捷径的“银弹”。一流中小企业的实践已经表明,性能的改进来自于整体的办法,既包括组织又包含技术因素。

 
 
 
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