在實(shí)際數(shù)據(jù)環(huán)境中，企業(yè)的關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)往往分散在多個異構(gòu)的、異地的數(shù)據(jù)源中，形成所謂“數(shù)據(jù)孤島”，從而導(dǎo)致企業(yè)難以方便的獲取決策所需的正確信息。
在數(shù)據(jù)決策逐漸受到廣泛關(guān)注的今天，如何縮短企業(yè)獲取有效數(shù)據(jù)和信息的時間并消減成本成為一個重要的問題。我們經(jīng)常在商業(yè)智能解決方案中向客戶宣稱：商業(yè)智能、數(shù)據(jù)倉庫可以提高用戶獲取數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)的效率，能夠有效的挖掘數(shù)據(jù)的價值并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為決策輔助信息。
商業(yè)智能到底能給信息獲取工作帶來多少實(shí)際價值呢？我們往往只是根據(jù)調(diào)研情況和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行粗略估算，能夠獲取準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的情況不多，現(xiàn)以其中一個項(xiàng)目為例，說明BI/DW項(xiàng)目實(shí)施前后獲取數(shù)據(jù)的成本和時間變化。
這是一家精細(xì)化管理水平非常高的企業(yè)，擁有龐大的營銷網(wǎng)絡(luò)，企業(yè)大部分業(yè)務(wù)的開展都有信息系統(tǒng)的支撐。當(dāng)然，這樣的企業(yè)對數(shù)據(jù)決策的需求和認(rèn)知也是非常高的，企業(yè)在高層決策和業(yè)務(wù)經(jīng)營的各個環(huán)節(jié)都有系統(tǒng)化的KPI指標(biāo)體系和報(bào)表體系，以及各種專項(xiàng)的分析工具。
可是，即使這樣的企業(yè)，數(shù)據(jù)還是分布在20個左右的系統(tǒng)中以及大量的數(shù)據(jù)文件中，管理層、業(yè)務(wù)部門、營銷網(wǎng)絡(luò)、區(qū)域及終端等機(jī)構(gòu)的管理人員的頻繁數(shù)據(jù)需求，都需要向IT及各運(yùn)維組織提交數(shù)據(jù)提取申請工單，在得到數(shù)據(jù)后還要經(jīng)過手工合并及整理才能用于分析工具。從申請工單的記錄統(tǒng)計(jì)得知每年提取數(shù)據(jù)約5000次，每年僅支付給第三方運(yùn)維機(jī)構(gòu)的人工費(fèi)用就高達(dá)300萬元以上。根據(jù)近幾年經(jīng)驗(yàn)，隨著數(shù)據(jù)化決策范圍及深度的不斷擴(kuò)展，數(shù)據(jù)提取需求至少以每年30%以上的速度增長。因此即使不考慮時間成本，僅從人工成本開銷出發(fā)都必須進(jìn)行適當(dāng)改進(jìn)。
我們知道在企業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)提取的成本和以下兩個因素有關(guān)：
1）企業(yè)業(yè)務(wù)和系統(tǒng)的規(guī)模及復(fù)雜；
2）數(shù)據(jù)提取平均單次成本和提取次數(shù)。
因數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的成功規(guī)劃與建設(shè)有效集成了以往20多個系統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)及多個業(yè)務(wù)面的數(shù)據(jù)文件的數(shù)據(jù)，同時數(shù)據(jù)倉庫和語義化的分析模型也為業(yè)務(wù)人員使用商業(yè)智能等相關(guān)分析工具提供了基礎(chǔ)，信息獲取不再需要提交工單申請，而是直接使用BI工具進(jìn)行自主的數(shù)據(jù)查詢和分析。
假設(shè)建立商業(yè)智能/數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的費(fèi)用也是300萬，每年BI/DW系統(tǒng)運(yùn)維及調(diào)整的費(fèi)用為初始建設(shè)費(fèi)用的30%。根據(jù)用戶統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)，忽略其他數(shù)據(jù)價值或成本，可以估算出該企業(yè)建設(shè)BI/DW系統(tǒng)前后的數(shù)據(jù)提取需要支付的直接開銷情況如下：
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本文標(biāo)題：商業(yè)智能給數(shù)據(jù)獲取帶來的局部效益案例
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