BI、KM，哪一片云彩會下雨？

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告別MIS時代、剛趕上ERP熱浪，BI（商業(yè)智能）與KM(知識管理)又迎面撲來，是新一輪概念炒作，還是IT變化真的太快，人們禁不住要問—— 艱苦的旅程 上世紀80年代，數據倉庫技術工具的推出，成就了今天的NCR和數據倉庫這一巨大的市場。到90年代，數據倉庫應用在國外蓬勃興起，但真正的應用成功比率只有50%。在當時，數據倉庫投資動輒就是上千萬美金，項目周期也很長，加上眾多應用這一技術的都是上市公司，要求能馬上見到回報，好大求快，才導致了數據倉庫的失敗率如此之高。 一直到1995年后，國外這樣一場轟轟烈烈的數據倉庫熱才真正“落地”，技術工具的日趨簡單化和用戶的成熟，使得數據倉庫的成功率達到了95%以上。 據知名商業(yè)智能專家、全球商業(yè)智能咨詢公司總裁劉世平先生介紹，4年前，商業(yè)智能這股熱潮就傳到了國內，在1998年有人開始炒BI概念，但吃螃蟹的很少，真正的商業(yè)應用則始于2001年，這一年的12月31日，深圳股票交易所歷時13月的BI系統(tǒng)開始運轉，與此同時，國內一系列大型金融和電信企業(yè)如上海交行、中信實業(yè)銀行、北京移動等紛紛啟動數據倉庫的規(guī)劃和實施。 一般說來，商業(yè)智能的首要目的就是在針對產品、銷售和客戶等數據分析的基礎上，為企業(yè)的決策和信息應用提供數據的分類和管理。隨著近年來數據倉庫無論是從投資回報、用戶接受，還是系統(tǒng)的方便性、信息交付快速反應時間和個性化定制等日趨成熟，商業(yè)智能已經開始在許多國外的大型金融、電信和商業(yè)機構拓展其成熟的應用。 然而，對于許多國內的傳統(tǒng)企業(yè)而言，數據倉庫的建設不可能畢其功于一役。 考慮到數據倉庫首先要集中客戶數據，而且必須建立在歷史數據模型之上，做到完整、統(tǒng)一、安全、清洗過（干凈），加上信息源必須建立在OA和現有管理系統(tǒng)之上，劉世平認為，“這意味著數據收集就是一趟艱苦的旅程?！币驗閷τ谌狈Α皵底只芾怼眰鹘y(tǒng)的大多數國內企業(yè)而言，歷史數據的積累、集中和清洗就是一個需要時間的“海量工程”。 好在今天已經有一些非常成熟的IT工具來實現數據的集中、清洗和分類管理，像Oracle的Archive技術被廣泛應用在文檔管理等領域。一些國外企業(yè)甚至應用一種叫作“喜好引擎”的IT工具，對客戶進行5級分類。這其中，必須建立的重要的利潤業(yè)績數據集市構成了CRM的基石。 “今天，商業(yè)界都開始接受這樣的一種樸素的管理哲學：CEO第一重要工作就是利用財務控制將企業(yè)增長放在首位。而像國內四大銀行不良資產率高達24.5%以上，導入商業(yè)智能管理系統(tǒng)已經是勢在必行。”商業(yè)智能專家劉世平說。 OA信息化的誘惑 與商業(yè)智能一樣，知識管理（KM）近年來也是一路升溫。 有意思的是，即便是在這一思想的發(fā)源地美國，知識管理成為一門顯學，也是1997、1998年的事。隨著知識經濟的全球化，市場競爭引發(fā)的個性化需求，人的因素得以放大，再加上管理需求和咨詢公司的推動和IT技術工具進步，IBM蓮花軟件中國區(qū)總經理劉洪先生認為，所有這些因素加起來，形成了今天知識管理漸熱的5大原因。 與傳統(tǒng)的企業(yè)管理思想不同的是，今天的知識型企業(yè)也有了所謂提高“機構智商”、“企業(yè)智商”的說法?！捌髽I(yè)智商”的精髓在于分享信息，在此基礎上形成企業(yè)的核心價值觀，以便進行數字化管理。 微軟中國公司總經理兼市場總監(jiān)陳國桂先生認為;傳統(tǒng)的企業(yè)管理模式中最難克服的就是部門和企業(yè)單元之間的種種鴻溝，而隨著企業(yè)競爭能力的外在變化，加速創(chuàng)新能力，實現跨部門管理，成為知識型企業(yè)的當務之急?！熬科鋵嵸|，知識管理是一種文化和管理哲學。將隱形知識顯性化，使之成為企業(yè)的新資產，并通過對知識資產的管理創(chuàng)造企業(yè)的長遠價值。” 在微軟為企業(yè)搭建的知識平臺中，就包含了三個方面：員工的協(xié)同作業(yè)、信息文件管理和數據商業(yè)智能管理。 盡管知識管理充滿誘惑，但風險也非常明顯，在國內，知識管理甚至與“三改一加強”這樣的企業(yè)改制有著盤根錯節(jié)的復雜關系，首先就是要從原先計劃經濟下的靜態(tài)管理變?yōu)閯討B(tài)管理。 國內知識管理大環(huán)境的不甚理想更是潛在的危機，如機構改革導致的經濟不確定，IT技術變化之快也使得企業(yè)很難在長遠規(guī)劃與短期效益之間取得平衡，雖然WTO、企業(yè)信息化、電子商務成為潮流，但軟件和服務仍然只是浮現中的新興市場，而國內IT應用中硬件和軟件的失衡更導致了企業(yè)IT管理系統(tǒng)中的兩個“一重一輕”：要么在企業(yè)運營中重生產輕管理，要么在管理中重系統(tǒng)輕過程管理。 “知識管理在中國遠沒有形成產業(yè)，考慮到軟件推廣的難堪，要把這一潛在需求轉化為現實業(yè)務，任何這方面的投資都應該慎重，這里面水太深了。”幾年前就在國內推出第三代基于知識管理辦公自動化的IBM蓮花軟件中國區(qū)總經理劉洪也發(fā)出了這樣的感慨。 “學院派”VS“企業(yè)派” 耐人尋味的是，關于知識管理和商業(yè)智能的認識，普遍存在著觀點迥異的兩大陣容，即所圍的“學院派”與“企業(yè)派”，分歧之大，涇渭分明。 還在大學兼任教授的臺灣漢康科技公司董事長柳中岡先生就是堅定的學院派，“知識分享是如此之難，所以在企業(yè)，局部優(yōu)化才盛行，這其中BI就是競爭利器?！痹诹壬磥?，很多人認為，企業(yè)應該在把管理搞好之后再上IT系統(tǒng)這樣的看法是錯誤。 “Digital before you begin。企業(yè)不管信息化做得多差，先上BI，至少可以了解企業(yè)存在的問題。就像企業(yè)上ERP一樣，有的企業(yè)也許會因此而早死。但早點死掉至少讓你明白這樣做早晚都會不行，可以提前改行做別的。” 作為知名的管理專家，柳中岡認為，工業(yè)時代強調的是分散式的數據處理，而在知識經濟和知識分享的時代，分散式決策成為潮流，從傳統(tǒng)的Capital到knowledge Capital的演變中，只有能夠拿來分享的知識才是企業(yè)智能，否則就是個人智能。 柳中岡把企業(yè)的任務分為三種：一種是結構化任務，如工作流（WF），解決的是決策隨意性的問題，有了IT系統(tǒng)，這樣的任務只要打開電腦一按鍵盤就能解決；第二類是半結構化問題，比如數據處理，這時就需要商業(yè)智能這樣的工具才能解決，其中還包含了企業(yè)網站、供應商和客戶數據的數據集市（DATAMARKET）等等；最后一類叫做非結構化任務，也正是OA、KM等工具所解決的任務。柳中岡進而開玩笑說“BI是個好東西，如果用不好，領導一定是頭豬?！? 與此相左的一種意見是代表知識管理的CKO（首席知識官）這樣的東西在中國脫離現實。一家國內著名的商業(yè)銀行在BI方面投入3億元巨資后，又隨即將該項目拿下?！跋窀拍罴壍闹R管理缺乏落地機制，比如人員就不能落實?！盜BM蓮花軟件中國區(qū)總經理劉洪認為，現在在國內談知識管理還有些像空谷足音。 劉世平也認為，像數據挖掘這樣的東西在國內還屬于起步階段，很多人、很多企業(yè)都是談多做少?！氨热?，像企業(yè)數據是否完整，會做的人太少，不一定是市場沒有準備好，而是我們從業(yè)者能否真正說清楚BI;像銀行的風險評分等等都缺乏相應的專業(yè)人才。” 事實上，對之持保留態(tài)度的不僅僅是“企業(yè)派”，工業(yè)界也有同樣的聲音。Brio公司大中國區(qū)總經理林慧娟女士認為，在很多企業(yè)，人與資料之間都存在著一個“大峽谷”，“像數據倉庫（Dataware）為人熟知的‘222’規(guī)律：數據庫開發(fā)要2年，投資費用在200萬美元左右，只有20%的項目能達到預期效果，都使得人們在投資這方面時必須慎之又慎?！? 來自華潤集團的一位投資經理告訴記者，他們一直試圖在國內能夠找到一家已經有成熟應用知識管理、商業(yè)智能系統(tǒng)的企業(yè)，遺憾的是，似乎目前還沒有這樣的先例。 誤區(qū)幾多重？ 盡管數據倉庫眼下在國內已經被形容為“非常熱”，Oracle、SAS、NCR等公司一路攻城略地，戰(zhàn)果頗豐，但與會人士一談到企業(yè)如何導入商業(yè)智能和知識管理系統(tǒng)，無不大談種種誤區(qū)所在，言之鑿鑿。用漢康科技公司董事長柳中岡的話來形容，這樣的成功必須“既有教授式的專業(yè)知識，又有賭徒般的勇氣，必須是前瞻＋行動?！? Brio公司大中國區(qū)總經理林慧娟女士認為，今天的知識賦能已經要求達到企業(yè)的每一個層次，而非僅僅是CEO。也有人認為，雖然國內咨詢業(yè)都明白知識管理的重要性，但在企業(yè)推行起來依舊是困難重重，進而將之歸結為中國人不愿共享的文化傳統(tǒng)和脆弱的組織行為。一位企業(yè)代表舉了一個例子：“國內CRM之所以做不起來，就是因為很多業(yè)務員都不愿意把客戶資料變成公有資產?！? IBM中國公司高級技術經理鄭曉軍認為，目前，BI應用中的主要誤區(qū)存在于幾個方面：首先是系統(tǒng)反復和一些非技術因素的干擾，如多層次需求和多部門協(xié)調等等；其次，BI應用應該根植業(yè)務部門應用，不應該與其他應用混淆，而非簡單的數據集中、拷貝和備份；第三，信息平臺和應用之間存在著天然的矛盾，如數據倉庫和數據集市，單一決策分析應用和可持續(xù)發(fā)展等等?！癇I不應該從報表做起，那樣沒有增值，而應該從最急迫的業(yè)務需求，預測未知并綜合考慮系統(tǒng)建設，使應用與業(yè)務報表相結合，最終滿足并超越報表?？偠灾珺I不是新東西，7年前它就出現了，我們必須戰(zhàn)略上藐視，戰(zhàn)術上重視它?！? 如何選擇合適的知識管理系統(tǒng)，劉洪則認為，最應該看重的有三點：一是平臺的開發(fā)性，這是協(xié)作的客觀要求；二是廠商的行業(yè)經驗，像IBM最核心的5大部門均以行業(yè)命名，術業(yè)有專攻；最后是對方的專業(yè)系統(tǒng)工程實施能力。 另一方面，劉洪也認為，目前的知識管理應用中依舊存在著幾大誤區(qū)，如系統(tǒng)缺乏可操作性和協(xié)作環(huán)境，人們普遍忽視KNOW—HOW的知識，分離知識太難，使用者和知識應用環(huán)境不成熟，使用者在IT推動和管理引導之間搖擺不定等等，都使得知識管理在企業(yè)步履艱難。 目前，在BI和KM應用方面，已經出現了一些像金融和電信等行業(yè)的樣板用戶，一些專業(yè)開發(fā)公司如深圳藍凌、北京易地平方、昆明藍泰、金蝶開思、神州數碼等也應運而生，一些著名的咨詢公司如埃森哲、KPMG也都涉獵其中，在國內，還出現了一家叫作CKO.com.cn的知識管理專業(yè)網站。在國內談BI、KM還不能離開國情，許多人愛以“聯(lián)想經驗”來描述這一市場困境：三分技術、七分管理、十二分數據，考慮到國內企業(yè)數據管理太差，許多企業(yè)都找不到清洗的數據，臺灣漢康科技公司董事長柳中岡先生也認為：“無論是從技術還是從市場規(guī)模來說，BI在先進企業(yè)應用還是很少。專家相互對之贊賞很容易，但也很危險。在中國，純粹賣知識不賺錢，漢康甚至放棄咨詢，轉向產品，用軟件來貼補咨詢。我們認為，中小企業(yè)用BI也不貴。只有中國，才有人會熱衷于純會計系統(tǒng)和BPR這樣的東西，后者已經是全世界扔掉的一項東西?！? BI、KM，這樣的時髦管理工具離我們究竟還有多遠？也許沒有多少能人能預測，不過，它們的腳步已經越來越近了。