商业智能规范先行

        中国医药集团总公司用商业智能反推企业信息化建设，可以说独树一帜，有很好的借鉴意义。

        中国医药集团总公司(以下简称：国药集团)在知春路的办公大楼质朴简约，丝毫感觉不到这是一个中央管理的以医药科研、生产和服务贸易为主业、拥有十家全资或控股子公司、年销售额600多亿元(2009年度)大型国有企业的总部。国药集团是一个即年轻又有深厚历史的公司，虽然集团公司成立于1998年11月26日，仅仅12年的历史，但是旗下许多公司源于新中国刚刚建立时成立的大型医药经销站和医药生产厂。

        国药集团深刻认知现代管理制度和信息化对于集团企业在整合和发展过程中的重要性，一直致力于现代管理制度的建立，先后建立了运营管理部、信息化专家小组、信息部等管理部门。通过十余年的努力，公司管理模式完成了从财务型、战略型向运营型转变，从粗放式管理向精细化管理转变。

        信息化是推进企业现代化管理制度建设的推进器，国药集团在信息化建设方面一直具有先进的理念，从集团领导到分公司领导都十分重视信息化建设，成了信息化专家小组，全面协调国药集团内部的信息化建设，并鲜明地提出了1567信息化建设框架，而商业智能作为框架的核心，一直是国药最关注的内容。
 
        人心不足蛇吞相

        学习营销管理的时候经常出现的一则案例是尿布与啤酒的故事，大意是：“在美国沃尔玛超市里，有一个有趣的现象——尿布和啤酒赫然摆在一起出售，但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。原来，美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班以后要为孩子买尿布。而丈夫在买完尿布之后又要顺手买回自己爱喝的啤酒，因此啤酒和尿布在一起购买的机会还是很多的。”

        这则经典案例一直被很多商业智能厂商所引用，目的在于推广商业智能的其中一项重要能力——相关性分组和关联规则(Affinity grouping or association rules)。但是，我们的企业在实施过程中真的可以一步到位实现这样的功能吗?很遗憾，答案是否定。

        在中国目前情况下，想一步实现上述目标，风险是十分巨大的，数据不准、市场模型不成熟、业务需求不清晰等问题严重困扰着我们企业，在这种程度上无论如何也不可能一步实现商业智能中最具吸引力的功能，例如：预言(Prediction)、相关性分组和关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚集(Clustering)和复杂数据类型挖掘(Text、Web、图形图像、视频、音频等)。很多企业实施商业智能失败的主要原因就是“贪大求全”。

        中国医药集团在进行商业智能实施的过程中，深刻认知自身企业的特点：松散型集团企业、子公司信息化水平参差不齐、业务类型众多、商业和工业环节脱钩等问题，在设定商业智能实施目标的过程中并没有一步到位的思想，而是很合理地提出以商业板块的统计分析为第一步实施目标，而后推进到工业板块，最后再完善商业智能的某些高级功能。
 
        夯实商业智能基础

        医药集团在实施商业智能的过程中，特别重视相关数据标准分类体系规范建设，这就像医药集团两个飞速运转的车轮，推动医药集团的商业智能建设飞速发展。

        在实施商业智能过程中，最容易出现的问题就是数据不准。看着生成的报表，业务方面的经理们很容易说：“嘿，数据是错的”，从此对商业智能的使用怀有阴影。或者他们会指出BI系统和其它操作型系统对同一个指标的数值不一致，我究竟敢用哪一个数据?主管技术的信息部门面对此种指责与怀疑更是羞愧不安。好不容易抽取完数据，花了大量时间验证数据的一致性，又花大力气构建了数据仓库，本以为前端系统完成对数据展示就可以收工了，殊不知错误数据在界面上被别人逮个正着，又得回到数据检查错误来源了，对商业智能真是又爱又恨。

        确实，数据质量控制对于BI成功非常关键。据相关的研究显示，43％的商业人士不能确信他们企业内部的信息是否准确，77％的被访者表示他们因为缺乏可信的信息而做出过失败的决策。这其中，数据的质量存在很大的问题。举例来说银行数据库中的信息少则几千万条，多则几亿条。如此庞大的数据量质量却不一定好。同名账户、废弃账户，一个人有多个账户，这些信息需要专业的工具来清洗和改良。对于数据输入时质量控制更是得及早预防和改善。

        医药集团信息部在实施BI之前就关注数据的标准分类体系的建设，从2004年开始在雷万云主任的主持下就开始编制国药编码，形成了16万条的国药编码系统，包括药品编码、客户编码、经销商编码。这个标准为BI的实施提供了良好的数据标准，夯实了基础。

        在数据采集过程中，由于国药集团各个子公司的信息化水平不一，因此在ETL数据抽取过程中，对信息化基础较好的单位采取自动抽取的方式，对于条件不具备的单位采取手工报表的方式进行数据的提取，确保了国药集团商业智能系统在异构的业务系统中能够获取各项业务数据，并能够保证数据准确、完整、可用。
 
        用户主导商业智能实施

        在信息化建设的时候，通常情况下包括用户(业务部门、信息化部门)、咨询商、集成商等，在信息化实施过程中各方在项目当中均发挥着重要的作用，直接关系到项目成败。

        国药集团运营管理部深入了解企业管理和需求，但是对于IT技术不熟，有时无法作出正确的判断，无法将自身需求转化成详细设计说明；SAP公司是国际知名的管理软件公司，有众多行业成功实施经验的全球业务专家，但是对于国药集团的业务特点和中国的市场现状不了解，而国药集团信息部作为该集团的信息化主管部门，充分发挥自身特长，关注业务需求的同时，制定了完善的技术框架和实施路线，并且对整个项目过程中进行了全程项目管理。
 
        商业智能“反编译”

        在计算机术语当中，编译是指高级语言源程序经过编译变成可执行文件，反编译就是逆过程。 国药集团的商业智能实施成功，从理念上到技术上都对全集团的信息化建设起到了关键作用，有利于集团“1567”工程的实施，尤其是数据标准体系的建设，为全集团的信息化建设项目给出了标准和依据，可以指导集团子公司医药物流管理系统、生产管理系统、零售连锁系统、分销管理系统、ERP系统等管理信息系统的实施，实现了商业智能的“反编。