在實際數(shù)據(jù)環(huán)境中，企業(yè)的關鍵業(yè)務數(shù)據(jù)往往分散在多個異構的、異地的數(shù)據(jù)源中，形成所謂“數(shù)據(jù)孤島”，從而導致企業(yè)難以方便的獲取決策所需的正確信息。
在數(shù)據(jù)決策逐漸受到廣泛關注的今天，如何縮短企業(yè)獲取有效數(shù)據(jù)和信息的時間并消減成本成為一個重要的問題。我們經(jīng)常在商業(yè)智能解決方案中向客戶宣稱：商業(yè)智能、數(shù)據(jù)倉庫可以提高用戶獲取數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)的效率，能夠有效的挖掘數(shù)據(jù)的價值并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為決策輔助信息。
商業(yè)智能到底能給信息獲取工作帶來多少實際價值呢？我們往往只是根據(jù)調(diào)研情況和實踐經(jīng)驗進行粗略估算，能夠獲取準確統(tǒng)計數(shù)據(jù)的情況不多，現(xiàn)以其中一個項目為例，說明BI/DW項目實施前后獲取數(shù)據(jù)的成本和時間變化。
這是一家精細化管理水平非常高的企業(yè)，擁有龐大的營銷網(wǎng)絡，企業(yè)大部分業(yè)務的開展都有信息系統(tǒng)的支撐。當然，這樣的企業(yè)對數(shù)據(jù)決策的需求和認知也是非常高的，企業(yè)在高層決策和業(yè)務經(jīng)營的各個環(huán)節(jié)都有系統(tǒng)化的KPI指標體系和報表體系，以及各種專項的分析工具。
可是，即使這樣的企業(yè)，數(shù)據(jù)還是分布在20個左右的系統(tǒng)中以及大量的數(shù)據(jù)文件中，管理層、業(yè)務部門、營銷網(wǎng)絡、區(qū)域及終端等機構的管理人員的頻繁數(shù)據(jù)需求，都需要向IT及各運維組織提交數(shù)據(jù)提取申請工單，在得到數(shù)據(jù)后還要經(jīng)過手工合并及整理才能用于分析工具。從申請工單的記錄統(tǒng)計得知每年提取數(shù)據(jù)約5000次，每年僅支付給第三方運維機構的人工費用就高達300萬元以上。根據(jù)近幾年經(jīng)驗，隨著數(shù)據(jù)化決策范圍及深度的不斷擴展，數(shù)據(jù)提取需求至少以每年30%以上的速度增長。因此即使不考慮時間成本，僅從人工成本開銷出發(fā)都必須進行適當改進。
我們知道在企業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)提取的成本和以下兩個因素有關：
1）企業(yè)業(yè)務和系統(tǒng)的規(guī)模及復雜；
2）數(shù)據(jù)提取平均單次成本和提取次數(shù)。
因數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的成功規(guī)劃與建設有效集成了以往20多個系統(tǒng)的業(yè)務數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)及多個業(yè)務面的數(shù)據(jù)文件的數(shù)據(jù)，同時數(shù)據(jù)倉庫和語義化的分析模型也為業(yè)務人員使用商業(yè)智能等相關分析工具提供了基礎，信息獲取不再需要提交工單申請，而是直接使用BI工具進行自主的數(shù)據(jù)查詢和分析。
假設建立商業(yè)智能/數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的費用也是300萬，每年BI/DW系統(tǒng)運維及調(diào)整的費用為初始建設費用的30%。根據(jù)用戶統(tǒng)計的數(shù)據(jù)，忽略其他數(shù)據(jù)價值或成本，可以估算出該企業(yè)建設BI/DW系統(tǒng)前后的數(shù)據(jù)提取需要支付的直接開銷情況如下：
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本文標題：商業(yè)智能給數(shù)據(jù)獲取帶來的局部效益案例
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