動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展演變的五個(gè)階段

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最成功的數(shù)據(jù)倉庫都是以循序漸進(jìn)的方式逐步發(fā)展起來的，它的每一次發(fā)展都提高了信息的商業(yè)價(jià)值。近年來，數(shù)據(jù)倉庫已經(jīng)發(fā)展到能支持企業(yè)決策，甚至支持企業(yè)合作伙伴和客戶的新高度。
早先，數(shù)據(jù)倉庫只為企業(yè)內(nèi)部高層的某些領(lǐng)域提供戰(zhàn)略決策能力，如市場(chǎng)營銷、戰(zhàn)略策劃和財(cái)務(wù)。數(shù)據(jù)倉庫提供的信息極大地改善了這些部門的決策質(zhì)量。然而，在當(dāng)今競爭異常激烈的商業(yè)環(huán)境中，優(yōu)秀的戰(zhàn)略僅僅是成功的諸多要素之一。若不能付諸有效的實(shí)施，任何戰(zhàn)略都將是一紙空文。
新一代的數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用不僅改善了企業(yè)戰(zhàn)略的形成，更重要的是發(fā)展了戰(zhàn)略的執(zhí)行決策能力。本文討論數(shù)據(jù)倉庫的五個(gè)發(fā)展演變階段，這也是企業(yè)內(nèi)部決策支持走向成熟的五個(gè)階段。

第 1 階段：報(bào)表
最初的數(shù)據(jù)倉庫主要用于企業(yè)內(nèi)部某一部門的報(bào)表。數(shù)據(jù)倉庫把機(jī)構(gòu)內(nèi)不同來源的信息集成到一個(gè)單一的倉庫中，就可以為公司跨職能或跨產(chǎn)品的決策提供重要參考。在大多數(shù)情況下，人們事先已對(duì)報(bào)表中涉及的問題有所了解。因此，數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)可根據(jù)問題的要求進(jìn)行優(yōu)化，即使數(shù)據(jù)查詢?nèi)藛T要求訪問的信息量極其巨大，處理這些資料的效率仍然可以很高。
構(gòu)建第一階段的數(shù)據(jù)倉庫所面臨的最大挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)集成。傳統(tǒng)的計(jì)算環(huán)境經(jīng)常有上百個(gè)數(shù)據(jù)源，每一數(shù)據(jù)源都有獨(dú)特的定義標(biāo)準(zhǔn)和基本的實(shí)施技術(shù)。要對(duì)這些放在不同生產(chǎn)系統(tǒng)之中、不具備一致性的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，建立一致性的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫是非常具有挑戰(zhàn)性的。
本階段所建立的優(yōu)化集成信息是給決策者使用的，同時(shí)也為以后數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。
第2 階段：分析
在數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用的第二階段，決策者關(guān)心的重點(diǎn)發(fā)生了轉(zhuǎn)移——從“發(fā)生了什么”轉(zhuǎn)向“為什么會(huì)發(fā)生”。分析活動(dòng)的目的就是了解報(bào)表數(shù)據(jù)的涵義，需要對(duì)更詳細(xì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行各種角度的分析。第二階段的數(shù)據(jù)倉庫對(duì)數(shù)據(jù)庫要提交的問題事先一無所知，采用的方法主要是隨機(jī)分析。其中的性能管理依賴于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（RDBMS）的先進(jìn)優(yōu)化功能，因?yàn)檫@與純報(bào)表環(huán)境不同，信息查詢的結(jié)構(gòu)關(guān)系是無法預(yù)知的。
第二階段的數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用中，由于信息庫的應(yīng)用具有很高的交互性，所以性能問題非常重要。報(bào)表一般是根據(jù)業(yè)務(wù)日程安排定期提供的，而隨機(jī)分析基本上是在交互環(huán)境中反復(fù)提出并不斷優(yōu)化問題的操作。業(yè)務(wù)用戶希望通過圖形用戶界面（GUI）直接訪問數(shù)據(jù)倉庫，不希望有編程人員作為中介。支持?jǐn)?shù)據(jù)倉庫的并發(fā)查詢及大批量用戶，這是第二階段應(yīng)用的典型特征。
業(yè)務(wù)用戶往往非常沒有耐心，所以必須建立聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）環(huán)境，向下挖掘的反應(yīng)時(shí)間以秒或分鐘來計(jì)算。采用索引和復(fù)雜的表連接技術(shù)，使得數(shù)據(jù)庫優(yōu)化器可以找到高效率的訪問路徑。所以，優(yōu)化器技術(shù)對(duì)于在可接受的響應(yīng)時(shí)間內(nèi)靈活地存取信息至關(guān)重要。
第 3 階段：預(yù)測(cè)
當(dāng)一個(gè)公司決策過程得到量化以后，對(duì)經(jīng)營動(dòng)態(tài)的情況以及這種情況為什么發(fā)生都會(huì)有所體驗(yàn)，下一步就是要將信息用于預(yù)測(cè)了。很明顯，掌握公司即將發(fā)生的動(dòng)向意味著更為積極地管理和實(shí)施公司戰(zhàn)略。數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展的第三階段就是提供數(shù)據(jù)采集工具，以便利用歷史資料創(chuàng)建預(yù)測(cè)模型。
利用預(yù)測(cè)模型進(jìn)行高級(jí)分析的最終用戶為數(shù)不多，但建模及評(píng)測(cè)的工作量極大。一般而言，建模需要用數(shù)百種復(fù)雜方法度量幾十萬（或更多）的觀察數(shù)據(jù)，以便形成適合于一組特定商業(yè)目標(biāo)的預(yù)測(cè)算法。評(píng)測(cè)也常常被用于大量（數(shù)百萬）的觀察數(shù)據(jù)，因?yàn)樾枰獙?duì)整體進(jìn)行評(píng)測(cè)，而不是對(duì)建模所用的少量數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)測(cè)。
為了得到所需的預(yù)測(cè)特性，高級(jí)數(shù)據(jù)分析通常要應(yīng)用復(fù)雜的數(shù)學(xué)函數(shù)（如對(duì)數(shù)、指數(shù)、三角函數(shù)和復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)函數(shù)）。對(duì)算法的預(yù)測(cè)效果而言，獲取詳細(xì)數(shù)據(jù)是非常重要的。一些工具（如SAS和Quadstone）為開發(fā)復(fù)雜模型提供了框架，不過它要求直接訪問數(shù)據(jù)倉庫關(guān)系結(jié)構(gòu)中所存儲(chǔ)的信息。面對(duì)此類應(yīng)用，您必須考慮數(shù)據(jù)倉庫的能力！少數(shù)用戶可能在高峰期輕易地消耗掉數(shù)據(jù)倉庫平臺(tái)上50% 或者更多的資源。資源消耗之所以這樣巨大，原因在于數(shù)據(jù)訪問過程復(fù)雜，而且數(shù)據(jù)處理量很大。
第 4 階段:營運(yùn)導(dǎo)向
數(shù)據(jù)倉庫演變的第4階段是動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)倉庫。第1到第3階段的數(shù)據(jù)倉庫都以支持企業(yè)內(nèi)部戰(zhàn)略性決策為重點(diǎn)，第4階段則重在戰(zhàn)術(shù)性決策支持。數(shù)據(jù)倉庫對(duì)戰(zhàn)略性決策的支持是為企業(yè)長期決策提供必需的信息，包括市場(chǎng)細(xì)分、產(chǎn)品（類別）管理戰(zhàn)略、獲利性分析、預(yù)測(cè)和其他信息。戰(zhàn)術(shù)性決策支持的重點(diǎn)則在企業(yè)外部，為執(zhí)行公司戰(zhàn)略的員工提供支持。
一般而言，數(shù)據(jù)倉庫的“運(yùn)作”是指為現(xiàn)場(chǎng)當(dāng)時(shí)決策提供信息，例如及時(shí)庫存補(bǔ)給、包裹發(fā)運(yùn)的日程安排、路徑選擇等。許多零售商都傾向于由供貨方管理庫存，自己則擁有一條零售鏈和眾多作為伙伴的供貨廠商，其目的是通過更有效的供貨鏈管理來降低庫存成本。為了使這種合作獲得成功，他就必須向供貨商提供有關(guān)銷售、促銷推廣、庫內(nèi)存貨等詳細(xì)信息的知情權(quán)，之后便可以根據(jù)每個(gè)商店和每個(gè)單品對(duì)庫存的要求建立并實(shí)施有效的生產(chǎn)和交貨計(jì)劃。為了保證信息確實(shí)有價(jià)值，必須隨時(shí)刷新信息，并對(duì)查詢做出非?？斓捻憫?yīng)。 以貨運(yùn)為例，統(tǒng)籌安排貨運(yùn)車輛和運(yùn)輸路線，這需要進(jìn)行非常復(fù)雜的決策。常常需要將一輛卡車上的部分貨物轉(zhuǎn)移到另一輛車上，即重新進(jìn)行配載，以便以最高的整體效率送抵各自的目的地。當(dāng)某些卡車晚點(diǎn)時(shí)，就要做出艱難的決定:是讓后繼的運(yùn)輸車等待遲到的貨物，還是讓其按時(shí)出發(fā)。如果后繼車輛按時(shí)出發(fā)而未等待遲到的包裹，那么遲到包裹的服務(wù)等級(jí)就會(huì)大打折扣。反過來說，等待遲到的包裹則將損害在后繼運(yùn)輸車上其他待運(yùn)包裹的服務(wù)等級(jí)。
運(yùn)輸車究竟等待多長時(shí)間，取決于需卸裝到該車輛的所有延遲貨物的服務(wù)等級(jí)和已經(jīng)裝載到該車輛的貨物的服務(wù)等級(jí)。很顯然，第二天就應(yīng)該抵達(dá)目的地的貨物和數(shù)天后才需抵達(dá)目的地的貨物，二者的服務(wù)等級(jí)及其實(shí)現(xiàn)難度是大不相同的。此外，發(fā)貨方和收貨方也是決策考慮的重要因素。對(duì)企業(yè)盈利十分重要的客戶，其貨物的服務(wù)等級(jí)應(yīng)該相應(yīng)提高，以免因貨物遲到破壞雙方關(guān)系。延誤貨物的運(yùn)輸路線、天氣條件和許多其他的因素也應(yīng)予以考慮。能夠在這種情況下作出明智的決策，相當(dāng)于解決了一個(gè)非常復(fù)雜的優(yōu)化問題。
顯而易見，零擔(dān)散貨部經(jīng)理應(yīng)在先進(jìn)決策支持功能的幫助之下，有效地提高其計(jì)劃和路徑選擇的決策質(zhì)量。更重要的是，若要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫的決策功能，作為決策基礎(chǔ)的信息就必須保持隨時(shí)更新。這就是說，為了使數(shù)據(jù)倉庫的決策功能真正服務(wù)于日常業(yè)務(wù)，就必須持續(xù)不斷獲取數(shù)據(jù)并將其填充到數(shù)據(jù)倉庫中。戰(zhàn)略決策可使用按月或周更新的數(shù)據(jù)，但以這種頻率更新的數(shù)據(jù)是無法支持戰(zhàn)術(shù)決策的。此時(shí)，查詢響應(yīng)時(shí)間必須以秒為單位來衡量，才能滿足作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的決策需要。
第 5 階段：動(dòng)態(tài)性
動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)倉庫在決策支持領(lǐng)域中的角色越重要，企業(yè)實(shí)現(xiàn)決策自動(dòng)化的積極性就越高。在人工操作效果不明顯時(shí)，為了尋求決策的有效性和連續(xù)性，企業(yè)就會(huì)趨向于采取自動(dòng)決策。在電子商務(wù)模式中，面對(duì)客戶與網(wǎng)站的互動(dòng)，企業(yè)只能選擇自動(dòng)決策。網(wǎng)站中或ATM系統(tǒng)所采用的交互式客戶關(guān)系管理（CRM）是一個(gè)產(chǎn)品供應(yīng)、定價(jià)和內(nèi)容發(fā)送各方面都十分個(gè)性化的客戶關(guān)系優(yōu)化決策過程。這一復(fù)雜的過程在無人介入的情況下自動(dòng)發(fā)生，響應(yīng)時(shí)間以秒或毫秒計(jì)。
隨著技術(shù)的進(jìn)步，越來越多的決策由事件觸發(fā)，然后自動(dòng)發(fā)生。例如，零售業(yè)正面臨電子貨架標(biāo)簽的技術(shù)突破。該技術(shù)的出現(xiàn)廢除了原先沿用已久、通過手工更換的老式標(biāo)簽。電子標(biāo)簽可以通過計(jì)算機(jī)遠(yuǎn)程控制來改變標(biāo)價(jià)，無需任何手工操作。電子貨架標(biāo)簽技術(shù)結(jié)合動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)倉庫，可以幫助企業(yè)按照自己的意愿，實(shí)現(xiàn)價(jià)格管理自動(dòng)化；對(duì)于庫存過大的季節(jié)性貨物，這兩項(xiàng)技術(shù)會(huì)自動(dòng)實(shí)施降價(jià)策略，以便以最低的邊際損耗售出最多的存貨。降價(jià)決策在手工定價(jià)時(shí)代是一種非常復(fù)雜的操作，往往代價(jià)高昂，超過了企業(yè)的承受能力。帶有促銷信息和動(dòng)態(tài)定價(jià)功能的電子貨架標(biāo)簽，為價(jià)格管理帶來了一個(gè)全新的世界。而且，動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)倉庫還允許用戶采用事件觸發(fā)和復(fù)雜決策支持功能，以最佳方案逐件貨品、逐家店鋪?zhàn)鞒鰶Q策。在 CRM 環(huán)境中，利用動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)倉庫，根據(jù)每一位客戶的情況做出決策都是可能的。
激烈的競爭形勢(shì)和日新月異的技術(shù)革新推動(dòng)了決策技術(shù)的進(jìn)步。動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)倉庫可以為整個(gè)企業(yè)提供信息和決策支持，而不只限于戰(zhàn)略決策過程。然而，戰(zhàn)術(shù)決策支持并不代能替戰(zhàn)略決策支持。確切地說，動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)倉庫同時(shí)支持這兩種方式。有了第4和第5階段數(shù)據(jù)倉庫的營運(yùn)導(dǎo)向和事件觸發(fā)決策支持，我們?cè)诘?～3階段按照傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫分析而特別開發(fā)的戰(zhàn)略就能夠得以執(zhí)行。
結(jié) 論
動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用是一個(gè)逐漸演進(jìn)的過程。我們并不主張從第1階段直接跳到第5階段。有效的風(fēng)險(xiǎn)管理應(yīng)當(dāng)基于整合形成的單一數(shù)據(jù)源的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用。當(dāng)數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)步到具有戰(zhàn)略決策支持功能時(shí)，必然會(huì)提出戰(zhàn)術(shù)決策的更高要求。動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)倉庫如果能用于整個(gè)企業(yè)，其商業(yè)價(jià)值會(huì)大大增加。向整個(gè)企業(yè)中成千上萬決策者（甚至通過CRM 的應(yīng)用，客戶也可參與決策）提供信息，將給企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展帶來巨大的優(yōu)勢(shì)。不過，這將要求更先進(jìn)的數(shù)據(jù)倉庫建造方案。一個(gè)可擴(kuò)展、高性能、高可用性和快速數(shù)據(jù)更新能力等各方面都能達(dá)到頂級(jí)服務(wù)水平的數(shù)據(jù)倉庫已經(jīng)離我們不遠(yuǎn)了。

作者簡介：
Stephen Brobst 是NCR Teradata 事業(yè)部的首席技術(shù)官，專門研究數(shù)據(jù)倉庫和客戶關(guān)系管理解決方案等特大數(shù)據(jù)庫實(shí)施。
Joe Rarey 是戰(zhàn)略技術(shù)及系統(tǒng)公司的首席顧問，專為《財(cái)富》世界500強(qiáng)企業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫提供高端系統(tǒng)集成服務(wù)

(chinabi)