金融业的六西格玛 之二、起步

　　回头看看韩国的情况吧。早期进行六西格玛导入的时候，对统计方法和软件工具根本没有考虑过，主要原因在于，早期导入的确不需要太复杂的工具和方法。不要说专业软件工具，哪怕使用Excel也可以解决不少问题。（直到今天，还有人，甚至一些"咨询顾问"，都坚持认为，excel是个蛮不错的六西格玛工具……）

　　 几年以后，随着六西格玛渐渐登堂入室，被管理层认可，六西格玛的应用也从早先的试验项目渐渐扩展的各业务部门，早期没有过多考虑的问题，忽然成为了问题：金融行业的数据量大，业务繁重，对软件工具的平台兼容性、速度、可处理的最大数据量等硬指标的要求一下凸现了出来。早先被大规模采纳的六西格玛软件一下子居然成为了六西格玛应用的瓶颈。

　　 举例来说，一个中等规模的银行，每天的交易数据超过100GB是非常普遍的（大银行甚至可以到TB级别）。这样数据并不算大，甚至不能称其为"海量数据"，却使得软件工具的重要性被空前提升了。

　　 且不说多达上百GB的数据了，1、2百万行，几十列的数据对于金融业是再普通不过的日交易记录（或者call center每日呼叫记录）了。目前主流的六西格玛软件，到底能不能处理大数据量？能够以什么样的速度处理大数据量？六西格玛工具如何才能避免成为金融业流程损耗（见金融业的六西格玛之一，流程损耗：等待）的一部分？

　　 本着严谨、客观的态度，笔者简单测试了国内，应用较为普遍的六西格玛软件Minitab和来自SAS，在国内也有相当一些客户群的"六西格玛高端工具"JMP软件。

　　 测试平台采用DELL笔记本电脑，2G主频的Intel芯片，2G内存，Windows XP平台。分别测试了100万行（2列），200万行、300万行数据。百万行级别的数据量是金融行业常见的数据容量。测试时除了系统软件外，没有任何其他应用程序占用内存空间和系统资源。对同样的数据，用两种不同的软件进行最基本的直方图分析，结果是，如果对100万行数据进行操作，Minitab需要大约50秒，JMP耗时约3秒钟。当数据量扩大到500万行时，JMP需要的时间延长了3倍，大约9秒钟，Minitab花费的时间却需要10分钟以上。

　　 出于服务业特别是金融行业大数据量的特点，对大数据量的支持和运算能力对这个行业六西格玛的实施就显得尤为重要了，也日渐成为六西格玛实施者考虑的重要议题之一。一些企业在六西格玛实施之初使用了简单的统计分析工具，这些工具在一定程度上暂时满足了相关人员的分析要求，随着需要分析的数据量的增加，就要求这些企业对六西格玛统计分析软件进行重新选择，就会产生较大的转型成本，也给相关工作人员带来较大的不适应性。近来美国银行用JMP代替Minitab做法可以算作案例之一。

　　随着六西格玛在企业内部的深入，所有的部门都将与此息息相关。笔者建议企业在选择六西格玛软件时，不论Excel, Minitab还是JMP，都应该从企业自身的实际出发，选择适合企业自身特点和要求的六西格玛统计分析软件，让六西格玛管理方法在尽量短的时间内发挥其应有的效能。

　　 在下一篇文章里，我们将进一步分析工具、方法的正确性和先进型对于金融业六西格玛的影响。