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行业应用概况

    随着企业信息化事业的发展,传统的手工操作业务大都由计算机系统所替代,但这些联机事务处理(OLTP) 系统已不能满足各行业更深层次的需求,特别是决策支持的需求,而数据仓库及与之相关的联机分析处理(OLAP)、数据挖掘等技术和工具,为各行业的管理决策提供了崭新的技术支持。利用数据仓库的强大功能,可以将正在运行的各自独立的多个数据源进行统一的组织,形成一个集成化的存储结构,为企业的决策分析服务。同时通过先进的信息加工、分析、处理软件,可以更好地防范企业的经营风险,开拓新的发展市场,获取更大的经济效益。
    罗盘经过数十年数据仓库及其应用方面的发展,为保险、证券、银行、物流、零售等行业实施方案的成功解决,进一步加强了罗盘进军各行业数据服务领域的决心。
    罗盘拥有适用于各行业的数据仓库解决方案,目前,与IBM、NCR、HP、Informix、Sybase、Oracle、SAP等厂商精诚合作,推出适用于大中小企业的解决方案,无论是在仓库管理、企业财务管理、企业资源管理、企业物流管理、供应商管理、企业生产管理、绩效管理、设备管理、企业库存管理系统、企业管理信息系统以及企业销售管理系统,还是在客户服务、企业服务、企业战略、物流采购、资本运营及生产计划等方面,罗盘科技的解决方案都始终以提高效率为宗旨,为客户提供快速、精确的数据处理流程,带来360度全方位的业务运营可视性。

数据仓库企业应用的前提

    一个企业对数据仓库的需求通常由两个因素决定:企业内部的相对复杂程度和客户的相对数目。随着这两个因素的取值从低变到高,企业对数据仓库的需求程度也从低变到高。企业的复杂程度受到很多方面的影响,包括文化背景、地理位置、面对的市场,以及相关的市场条件、市场成熟程度等。要想在复杂的环境中获得成功,高层管理就必须能够从宏观上和微观上控制极其复杂的商业结构。数据仓库的建立能使管理者获得有关决策的信息。但数据仓库是一种极大的战略性投资,它要求大量的计算资源,太字节(TB)的数据量级,具有分析这样大规模数据库功能的计算机以及将分析功能和易用性结合起来的复杂软件。并不是每个企业都有能力建立数据仓库,它更加适合于跨国公司、银行、保险、证券、大型零售行业等实力雄厚的大型企业。

行业应用的发展阶段

    目前,从数据仓库技术在全球的跨国公司、银行、保险、证券、大型零售行业的应用情况可以看到,数据仓库技术基本应用于战略决策范畴。未来数据仓库技术会呈现什么新的特性,能为企业带来什么新的应用价值?
    根据罗盘信息科技有限公司对各先进商业银行、保险、证券实施数据仓库的经验,认为数据仓库技术的未来发展方向是从战略决策范畴迈向战术决策范畴。在此过程中,体现出高智能化和高自动化的特点,能够使得企业的决策更具准确性、有效性和连续性,能够给企业的业务发展带来巨大的优势。
战略决策范畴
    企业级数据仓库的战略决策范畴包括了三个阶段:管理报表、数据分析、数据预测。目前中国企业数据仓库处于第二阶段向第三阶段的过渡期。
管理报表
    此阶段基于数据仓库技术的应用主要是各类报表和少量的灵活查询。
数据分析
    数据分析阶段,管理者已不仅仅满足于了解企业的现实情况,而是希望了解这些情况产生的原因。数据仓库需要从不同角度对数据进行分析,这个阶段数据仓库运用的方法是随机分析,表现为灵活查询应用大量增加,而分析查询开始出现,相应的报表应用所占比例开始减少。随机分析是在一个交互环境中,用户不断向数据仓库提出各类问题,并从数据仓库中获取有用信息的过程,获得了问题的答案更有助于管理者进行科学的决策。
数据预测
    数据预测阶段,管理者进一步期望能够预知未来,以便防患于未然。此阶段,分析模型开始在数据仓库中大量出现,并伴有少量战术查询,这些分析模型的建立依赖于数据仓库中保存的大量历史明细数据,利用分析模型进行高级分析可形成一组适合特定目标的预测算法,运用这些算法可使得管理者摆脱原来被动应对的决策状态,转向主动积极的管理决策状态。
战术决策范畴
操作支持
    操作支持阶段,管理层关心的是正在发生什么,此时,管理层不仅包括前三阶段提到的企业高管层,还包括企业的各基层管理者。这些基层管理者对市场和客户更加敏感,要求的决策支持时间更短,以适应市场的瞬息万变和客户的个性化需求。在这个阶段,数据仓库体现为持续更新和快速查询,数据的更新时间通常由前三阶段的一天缩短为几小时甚至几分钟。小战术查询开始大量增加,报表应用和灵活查询的比例相对减少。
实时数据仓库
    实时数据仓库阶段,数据仓库的职责将不局限于分析、预测,而是更智能的根据分析和预测的结果采取适当的行动,使得事情按照期望的、合理的方向发展,体现为基于事件的动态触发操作增加。通过下面的例子可以体会到这一阶段的数据仓库的美妙。某客户用建行信用卡刷卡消费,如果消费额超过了其剩余信用额度,按照目前的处理方式,该笔交易失败。如果建行数据仓库技术发展到实时数据仓库阶段,情况将大为不同,交易系统将客户刷卡额度不足的信息提交给数据仓库,数据仓库根据该客户的历史交易记录、违约概率、对建行的贡献度等信息进行综合分析,如果分析出其是一名优质客户,将即时智能计算出可为其临时提升的信用额度,并将该信息反馈给交易系统,促使该笔交易成功。随后通过短信平台将情况告知客户,主动为客户提供贴心服务,提升客户满意度和忠诚度。
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