如何基于大量数据迅速做出决策

网络时代是数据激增的时代。企业信息化程度的加深，也使企业数据成几何级增长。企业领导所做的决策必然是基于大量数据的，随着数据的激增，企业领导者所需处理消化的数据逐渐阻碍企业领导者迅速做出决策。面对这样的难题，企业领导通过什么方法能够找到更好、更快捷地吸收、消化数据的方法，eWEEK/每周电脑报（以下简称eWEEK）特别采访了NCR公司Teradata数据仓库事业部中国区总经理王振霖（以下简称王）。

eWEEK：一些企业的领导者经常说决策越来越重要，但也越来越难了，请问您怎样看待这个问题？

王：Teradata曾经委托第三方做过一个对企业高层主管的调查，这些企业分布在银行、保险、制造、交通、电信等多个行业，其中绝大多数企业年收入超过500万美元，59%的被调查者是总裁以上的高级主管。调查结果发现，73%的人认为，他们每天要做出的决策增加了，而与此同时，决策的复杂程度在增加，决策的时间在减少，而且几乎所有的人认为，决策相关的数据在增加，有一半多的人甚至认为，这些数据每年要增加一倍到两倍。这说明，数据爆增已经是一个不争的事实。只有未来能够驾驭这些数据的人，才有可能在商战中获胜。面对数据爆增现象，最好的解决方案就是利用数据仓库把海量数据集成到一起，进行挖掘和分析，找出对企业有用的数据和信息。

eWEEK：NCR Teradata的数据仓库产品，在金融行业得到广泛的应用，但是这种与行业应用捆绑非常紧密的产品，是否对其未来发展带来不便呢？

王：这个结论是需要更正的，数据仓库在各行各业都得到了应用，比如保险业，证券业、政府行业，等等都得到应用。Teradata数据仓库无论是在金融业，还是电信业，都有非常多的应用。而且，Teradata的电信用户都是全球领先的电信供应商。据统计，全球20大电信公司的前13家都在使用Teradata的数据仓库。今年在中国电信领域，数据仓库也正在得到接受。比如，山西移动就利用了我们的数据仓库解决方案构建其数据仓库项目，并取得了预期的效果。

eWEEK：鉴于这样的情况，符合这样的中国企业是否足够多？因为同全球相比中国企业还处在中小企业占主导的情况。

王：还要看这个行业，原来的基础架构是否是建立完善。国外的制造业，大量使用计算机系统，信息化程度较高，数据的保存和积累也比较完善。对于国内企业而言，金融、电信起步比较早。这些行业大都实现了高度的信息化，而且也积累了相当多的基础数据。相反，国内的制造业在信息化建设方面还显薄弱，但肯定会逐渐的赶上来。数据仓库毕竟可以提高用户的经营决策。

我们在银行当中，银行拥有存户的姓名、年龄等基本信息，该储户取款、存款的情况，都掌握在银行的数据之中。但银行并不知道该用户潜在的需求，比如购车、购房的需求。数据仓库，就可以为银行进行这种数据分析功能。该系统可以寻找出哪一个储户，最有可能有购房或是购车的需求。有助于，银行给这些用户提供特殊的借贷服务。

eWEEK：竞争对手也认为Teradata拥有了一批专业人才，而从产品上看其实与竞争对手的产品相差无几，您怎么看待这样的观点？

王：与其他数据进行比较，国外有名的评估机构，例如Gartner的调查结果，Teradata的产品每一年在数据仓库方面，其性能都是第一名，当然如果用在其他的应用领域可能不是第一。这还是回到了刚才所讲的“专卖店”概念。第二个，市场份额是不会骗人的，Teradata目前的市场份额仍然是市场第一。目前用户需要的不是单一产品，而是需要一个整体解决方案，因此厂商必须要具备专业的咨询人员，只有这样才能给用户一个整体的，有效用的解决方案。Teradata在过去的四年里，每年都增加100家新客户。如果没有强大的专业团队支持，是无法服务好这些客户的。因此，我们非常重视专业咨询团队的建设。Teradata在未来将增加20%的行业顾问；客户经理将增加20%。另外，Teradata在今年6月组建全球顾问服务团队，并在专业服务小组中增加了一些来自研发方面的分析应用专家以及行业顾问和市场开发成员，从而形成了一个整合化的商业和技术顾问组织。目前，Teradata已经拥有了1500名数据仓库顾问，从而保障为客户成就价值。

eWEEK：软件、硬件是密不可分的，似乎不是很开放？

王：这是由于应用特性决定的，对海量数据的分析。数据仓库是把数以百万计的海量数据，并行的计算。这样的特殊需求，因此要求无论软件和硬件的设计，都是针对这种应用来开发的。也正是因为我们的产品是针对这个应用设计的，所以Teradata的产品可以在每次评测中夺得第一名。总之，定制的衣服，总要比用户到商店里购买现成号码的衣服合适。

操作系统采用的是UNIX架构，UNIX是开放的，数据库可以跟现有所有硬件平台进行整合。从这个角度来看，Teradata的数据仓库反而应该是最开放的。

最近几年，CRM被炒乱了。在技术层面来看，一种是操作型CRM，例如Siebel、Oracle，它是负载于原来的传统IT架构上的，接触的客户还是一对一的。而分析型的CRM，却企业的功能不是那么简单。实际上是一种数据分析的运算。分析型CRM是实时的，互动的。实际上，我们的CRM也可以架构在别人的应用软件上面。用户只有拥有了数据仓库产品，才能够作分析型CRM产品。例如Siebel的产品也可以运行在Teradata的数据仓库之上，但他们需要大时间的改动，才能达到分析型CRM的效果。

从技术合作的角度，数据仓库是一个比较深层次的技术，真正能够达到这样技术水平的合作伙伴还比较少。Teradata从来不排除合作伙伴与我们的数据仓库进行合作。总之操作型CRM和分析型CRM用途是不一样的，用户可以从两个方面结合可能对自己的业务更有利。（责任编辑：刘燕之）