在《大數據時代》一書中，作者寫道“信息技術變革隨處可見，但是如今信息技術變革的重點在‘T’（技術）上，而不是在‘I’（信息）上。現在我們是時候把聚光燈打向‘I’了。”
然而事實卻是如今“I”仍然是最直接影響大數據概念落地的關鍵因素。沒有好的數據采集工具，如何采集到優質、完整的數據？不能從堆積如山的數據中方便有效的篩選、清洗出適合業務或戰略需要的數據，又如何保證得到的數據分析值得信賴？
而作為企業里的CIO，他們既需要大數據“思維”，又需要有從技術上將大數據概念落地的執行力。在2014年ITValue@創新系列論壇成都站活動上，來自中國醫藥集團總公司、新希望集團、格力電器、成都新筑路橋等公司的CIO們分享了他們在數據應用探索中的經歷和經驗。

別學東（ITValue2012年最具價值CIO）：各位所在企業的一些重要數據的分類是怎么樣的？數據在企業中重要程度有多深？

曹國鈞：國藥控股集團目前有60家分公司，包含物流、零售、制造業、工程設計等11個業務板塊。我們是貿易型企業，除了通過掌握供應商的數據來把握生產之外，我們還做一些數據挖掘的工作。

彭波：成都新筑路橋股份有限公司所在的領域是行業非常細分的，關鍵零部件質量對管理要求非常高，質量管理成本是第一成本，目前還沒有辦法做到通過數據支持來降低質量管理的成本。但是我們利用平臺將所有跟質量相關的從原材料到終端的產品信息都納入信息系統，進行篩選、挖掘、提煉，對質檢人員的隊伍精簡和質量提升都有很大幫助。

鄒建：四川新華文軒是一個出版發行企業，數據對我們來說是非常核心的東西，從出版開始到內部供應鏈和外部供應鏈運作，包括銷售訂單管理到物流倉儲供應鏈的設計等，數據都是非常重要的。通過信息化流程里產生的數據來指導后續工作，使商品競標更合理，讓作業更精準、快捷，是我們每天都在做的事情。因為電子商務的開展，我們現在有很多互聯網應用，在這方面也有一些大數據的應用。

先榮：新希望集團最早是以飼料起家，現在已經發展成一個綜合性的多元化企業，包括養殖、肉食、化工、投資等。業態多元化導致整個集團信息化復雜程度加劇，也導致我們對數據管理包括對數據策略、數據處理的復雜程度的提升。

別學東：在各自不同業態的企業里，各位用哪些工具有效采集最底層的數據？

先榮：我舉幾個新希望最近在做的事情來回答這個問題。第一個事是通過數據管理提升企業運營效率。在肉食加工車間里，每一袋肉品必須是有個區間，不能超過一定重量，不然后面的工裝工序會很麻煩，工人就得不斷的把肉塊拿出來切割調整，為了切割調整會浪費很多時間，所以后面我們上了一套信息化手段，可以直接進行下一個工序，在整個工藝中減少了一個環節，減少了勞動力，效率也是大大的提升，這只是一個小系統的例子。
數據實際上也是商機。新希望集團下面有一個快銷企業提供一種鮮奶，叫新希望“7天”乳品，7天保質期，過了三到四天以后基本上市民就不會買了，超市就只能贈送或者倒掉。這實際上對信息化的要求很高，也是給其他競爭對手的一個機會。我們上了一套信息系統，通過讀取、分析超市的Pos數據，做一個數據分析，提供補貨和實際銷售情況的指導，以保證盡可能的不出現缺貨，不給競爭對手提供機會，同時又不用大量鋪貨造成浪費。

鄒建：我們整合了整個行業的供應鏈信息，讓上下游供應商都來共享數據。各個出版社做新品計劃的時候，通過信息供應鏈就可以把新品計劃相關的數據給我。以前整個過程要3-4天，現在當天就可以處理。現在國內主流出版社有600多家供應商都在我們這個平臺上基于國際報文數據標準來做。
最近有一本《四川方言詞典》很熱，怎么發現它熱的呢？我們定期去看各個搜索熱詞，我們發現四川方言詞典的搜索熱度很高。這是個嚴肅的學術作品，書的印量很少，出版社首印量只有2000本，每天可能賣3-5本，根本看不到動銷的軌跡。但是我們發現百度和天貓的搜索中這個詞的搜索是蠻多的，然后把這個書拿出來重新做了包裝和加工，這個書的銷量直接蹭蹭蹭就上去了，出版社第一批印了3000本，緊接著就補貨，馬上就賣出去。我們也是在不斷地做數據分析和組合，來看是不是有新的銷售商機。

彭波：我們現在還沒完全做到數據采集過程全自動化，各個工藝和環節都還是采用比較粗糙的掃描或使用“技術+人工”的辦法來采集數據。因為金屬材料是講損耗的，如果作為整體裝配件的數據采集到系統中來，我們能夠掃描，但如果一個鋼板下料后，從何一個東西變成幾個東西，再湊成一個東西然后又分割成幾個部件，“5”變成“3”又變成“2”，這個邏輯關系下，要采集識別會遇到很多問題。

曹國鈞：做數據采集的關鍵，一個是要有數據標準，一個是統一業務邏輯標準。所以后來我們把數據重新梳理，把業務邏輯統一。這是數據采集方面一個很重要的經驗。關于工具，原來我們用的是SAP的BO產品，它沒有源數據管理，也不行，數據清洗、篩選功能都沒有，即使有，功能也很弱，有人給我推薦informatica，但是我還沒用。
數據采集未來是一個很大的市場，因為分析的數據模型可以根據需求和思維做，但所有的前提是你的數據采集要準，現在一個是采集不到，一個是采集錯了，另一個是采集效率受到網絡帶寬限制，這幾個都做不到的話數據價值很難用起來。

別學東：數據采集不能全部自動化是很普遍的問題。數據采集過后一定是要深度分析，才能給企業管理決策來帶來有效支持，各位如何深入挖掘數據的應用？

曹國鈞：我們當時用SAP的BO，用這個工具分析之后做了300多個報表，但是沒人看。可能是這個產品的實施商不了解我們的業務，也可能因為數據采集完之后老變，今天這樣分析，忽然明天那樣分析。后來我們的運營部門很聰明，在后臺用語義工具自己抓取，自己拖拖拽拽就解決掉了，但是做計劃還是不行。
未來希望能有一種工具根據需求來定制化的馬上做出報表。互聯網的應用對實時性要求很高，如果采集后馬上通過一種邏輯做到推送、定制報表，這個價值很大。我們不知道目前有沒有這種工具，如果有希望能推薦給我們。

彭波：我的方法就是每個職能部門的主管、部門負責人自己要提出自己的需求，而不是IT部門推送東西給業務部門。
關于工具，我們不用成熟的產品，因為我們這個行業是一個比較細分的行業，業務特殊性太多。其實對高層領導來說，給他的數據越少越好。第一他沒必要關注太多細節的東西，我們要從IT層面來控制他的分、授權，他管理的越細，業務操作起來反而可能弄不好；第二是他沒有太多時間。
另外，我相信把各個體系之間的數據邏輯關系串起來，才能挖掘更多的東西，所以我們在企管部門設立了幾個崗位，把不同的報表都給他們看，因為這些人對公司背景和業務非常熟悉，讓他養成了解不同報表之間潛在關系的習慣。每個企業都有數據方面的需求，但是要結合自己的實際。

先榮：中國企業老板大多是聽匯報的多一些，臨時的、成體系的決策多一些，基于數據的精益化的決策少一些。
前兩個星期我們才開了一個關于BI體系建設的“反思會”，也在談這個問題。我們把BI分為幾類，第一類是把BI系統作為戰略決策落地的方式之一的。舉個例子，老板說今年有什么戰略要求，落到各個部門比如落到連鎖終端就是要減少缺貨率、提高競品增長率，對應就要有ERP數據來支撐，最后是拿這個數據和趨勢來做績效考核，這樣所有人在開會、工作交流的時候用同一套語言來溝通，這些指標就用比較好。
第二是分析類的BI，這些指標用起來效果會差一些，因為管理理念會經常調整，有些領導是沒有想法的，他聽過匯報之后才來臨時定的，還有一種可能就是有些業務本身面臨的變化就大，尤其是零售，很難定下來有必須從什么戰略來做什么事。
我們要求從集團到各個層面，有些經營管理會必須要用這套系統來溝通，這個讓數據的準確性提高，也讓大家溝通方式有調整和轉變，把他績效的10%來和數據掛鉤，這樣就好一些。

（文/韓洋）