蒙牛集团CIO：BI让信息化更加“出彩”
蒙牛集团CIO：BI让信息化更加“出彩”
提起和林格尔，可能很多的人并不知道这是什么地方，但提起和林格尔的“明星”——蒙牛乳业，那么我想几乎已经家喻户晓。 成立于1999年的蒙牛经历了十年的风雨，在中国乳业领域名符其实成为一只“领头牛”，蒙牛乳业能够快速的发展，高效的管理信息系统发挥了重要的作用。 作为国内乳品行业快速成长的龙头企业，蒙牛在信息化建设问题上有着极为鲜明的观点：不搞概念，只看实效。 蒙牛的成长速度太快了，这是几年前很多人都难以预料的。随着全集团大型供应链系统逐渐建设完善，蒙牛的信息化应用进入到高级阶段。业务部门对于IT依赖也越来越高，同时，信息系统产生的数据又大量增长，数据积累给蒙牛的信息部门提出下一阶段工作任务：建立商业智能。 在企业深化应用方面，商业智能（BI）的应用在最近几年受到了用户关注。在蒙牛集团，商业智能（BI）同样也受到了CIO以及企业的关注。作为乳业行业的“领头牛”，蒙年业务与数据成倍增长，那么他们的商业智能是如何部署应用的？应用的效果怎么样？8月，记者电话联系蒙牛集团首席信息官杨小波，就他从蒙牛部署应用商业智能（BI）的现状问题、困惑以及商业智能的理解进行了探讨。 急功近利的可能做不好 “2008年左右，我们开始接触并在局部部门部署了某公司的商业智能系统。最初因为业务部门需求比较急迫，在需求整理时难以系统化考虑这些所需要的数据及来源，在后来的使用过程中又增加了内容或部分地方作出调整，导致个别数据分析、展现时有不好用的地方，但总体效果能被业务部门认可。”杨小波说道。 蒙年经过3年半的统一供应链系统建设，已经积累了相当规模的的数据，除了生产库之外，蒙牛建立了另外一个全数据库作为备份。同时，开始建立数据仓库，对数据进行分格，从全备份库中抽取所需要的数据以填充数据仓库分格。 我们把全集团的需求分成为很多个层面，例如：从管理职务上，从总裁到副总裁、到中层管理人员；从业务层面来分，分为原奶管理、质量管理、采购管理、生产车间管理、成本管理、财务管理等。 部署商业智能(BI)前最重要的是做好需求设计和规划 部署商业智能（BI）最关键的是对于所有数据的需求做统一的规划。想把BI做好需要注意如下： 首先要了解各层级管理者要什么，是管理者，而不是最基层的业务人员，BI是高层级面的分析系统，不是基本的业务系统，BI不是管理最原始的报表和业务数据；要通盘考虑各业务单元的高级管理人员想看到什么、获得什么；不同事业部的相同业务单元的需求要一同考虑； 其次，把需求设计好。它不是一个简单的需求汇总和整理，而是一定有所思考，对数据有所分类，理清数据的边界，掌握主要关键管理环节，很多时候业务或领导提不出需求的时候，我们能替他们设计好需求，这是一种能力。这个设计和规划非常重要，对将来要实现哪些需求、建立哪些表、报表里的数据源、数据挖掘深度、展现方式、多维立方体切片等必须要有一个思考，否则如果需求不清楚对于将来BI的建模有很大的影响。 前期商业智能使用过程已经遇到很多这样的问题：前期需求规划没有做好，后期遇到很多困难。怎么去解决呢？“那就需要花时间修改需求设计，要把最初的部分内容重来，但这样做会导致重复性的工作太多，导致 BI的部署达不到理想中的要求。”这些都是因为前期设计需求没有考虑周到。 所以，下一步怎么对于现有的数据进行抽取、进行分割、怎么建数据仓库？“我们会找一些最复杂的图表或者应用，根据客户要求来组织数据源，来对整理的数据进行分格，邀请相关的厂商，就小规模数据建立数据仓库，对比系统使用的复杂性以及展现的效果上，以此来把握系统建设的方法。”杨小波说道。 ▲ 蒙牛集团首席信息官杨小波 商业智能应用处于初期应用 从商业智能（BI）现阶段的部署应用情况来看，虽然国内目前对于商业智能（BI）的需求非常强烈 ，同时商业智能（BI）在企业中也取得了不小的是成绩，但目前商业智能并没有得到大规模的普及与应用，更多的是处于一某特定部门或者分公司的应用，对于集团化的BI应用序幕刚刚开始拉开，真正达到智能还有一定的距离，未来将会向智能发展，比如，一个快速消费品公司每天商品销售的数据会和当天发生若干个事件或因素产生关联，对于商业数据，可以做到几分钟刷新一次，老板坐在办公桌前能够看到动态的全集团变化的分析数据。 杨小波认为，集团化的商业智能（BI）应用是必须要做的。前几年做ERP或供应链的基础实施工作，这些事务性数据是离散的，分布在各个环节上，过去的积淀的数据如果不加以利用，它就会永远躺在硬盘上，没有价值，但数据过滤后，关联后，就能够反映出企业经营活动的波动性，随之对管理和方向起到指导作用。老板不会看底层的原始数据，不会看怎么处理业务，他希望看到的是整个数据的汇总，商业智能（BI）是信息化很出彩的地方，标志企业信息化水平达到高级阶段。 经过2-3年的BI应用，杨对使用的效果感到还不错，至少不像最初数据抽取量比较大即时性高，做一些数据逻辑时，客户反馈运行慢、与想象中有差距。 对于客户和系统之间存在的这样问题，应该如何来平衡这种冲突？杨小波认为，在做商业智能（BI）时，客户和系统之间要不断追求解决冲突。这是因为，商业智能（BI）是有技术的瓶颈的，它也不是一个理想化的东西。“不是说上一个商业智能(BI)就可以解决任何问题，本质上不是技术上的问题，而是属于需求管理和业务上的问题。在实施过程中，提出的需求不一定是合理的、不一定是完整的，我们就要分析和甄别，组织好解决问题的办法。” 组织机构调整 商业智能何去何从 当企业在部署商业智能（BI）以后，很多的观点认为接下来更多的就是应用，IT经理或者BI工程师可能更多的就是解决业务实际中的问题，但有一个很现实的问题，如果企业的业务架构或者组织架构进行了调整，我们的商业智能（BI）系统是不是也要发生变化？ 在业务组织架构调整的问题上，杨小波认为，如果组织机构调整或者变革较大的话，那么企业积累多年以上的数据恐怕就难以有用。比如，打破以前的组织，一个机构不存在了，一个新机构诞生了，那么历史数据就无法反映新的客观现实。 总之，要根据企业的实际情况，确定了新的组织架构，各业务部门平稳运行了，有了新的数据才可以更好利用。 商业智能（BI）成功的关键因素分析 第一、找对合作伙伴， 找那些对于BI有专门的研究的机构或技术的能力非常强工程师来承担任务，这些人的工作思路非常清晰。 第二、要找对行业的应用非常熟练的人，对数据结构和ERP系统应用非常熟悉，他们会指导你做这些事情，在对数据组织上有优势； 第三、做项目都会有抱怨，局部利益服从全局利益，要保证整体的利益放在第一位。 第四、必须深入研究企业，帮助企业慢慢的摸索，总结成功的路子，BI应用逐渐就不神秘了。
