BI、KM，哪一片云彩会下雨？

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告别MIS时代、刚赶上ERP热浪，BI（商业智能）与KM(知识管理)又迎面扑来，是新一轮概念炒作，还是IT变化真的太快，人们禁不住要问—— 艰苦的旅程 上世纪80年代，数据仓库技术工具的推出，成就了今天的NCR和数据仓库这一巨大的市场。到90年代，数据仓库应用在国外蓬勃兴起，但真正的应用成功比率只有50%。在当时，数据仓库投资动辄就是上千万美金，项目周期也很长，加上众多应用这一技术的都是上市公司，要求能马上见到回报，好大求快，才导致了数据仓库的失败率如此之高。 一直到1995年后，国外这样一场轰轰烈烈的数据仓库热才真正“落地”，技术工具的日趋简单化和用户的成熟，使得数据仓库的成功率达到了95%以上。 据知名商业智能专家、全球商业智能咨询公司总裁刘世平先生介绍，4年前，商业智能这股热潮就传到了国内，在1998年有人开始炒BI概念，但吃螃蟹的很少，真正的商业应用则始于2001年，这一年的12月31日，深圳股票交易所历时13月的BI系统开始运转，与此同时，国内一系列大型金融和电信企业如上海交行、中信实业银行、北京移动等纷纷启动数据仓库的规划和实施。 一般说来，商业智能的首要目的就是在针对产品、销售和客户等数据分析的基础上，为企业的决策和信息应用提供数据的分类和管理。随着近年来数据仓库无论是从投资回报、用户接受，还是系统的方便性、信息交付快速反应时间和个性化定制等日趋成熟，商业智能已经开始在许多国外的大型金融、电信和商业机构拓展其成熟的应用。 然而，对于许多国内的传统企业而言，数据仓库的建设不可能毕其功于一役。 考虑到数据仓库首先要集中客户数据，而且必须建立在历史数据模型之上，做到完整、统一、安全、清洗过（干净），加上信息源必须建立在OA和现有管理系统之上，刘世平认为，“这意味着数据收集就是一趟艰苦的旅程。”因为对于缺乏“数字化管理”传统的大多数国内企业而言，历史数据的积累、集中和清洗就是一个需要时间的“海量工程”。 好在今天已经有一些非常成熟的IT工具来实现数据的集中、清洗和分类管理，像Oracle的Archive技术被广泛应用在文档管理等领域。一些国外企业甚至应用一种叫作“喜好引擎”的IT工具，对客户进行5级分类。这其中，必须建立的重要的利润业绩数据集市构成了CRM的基石。 “今天，商业界都开始接受这样的一种朴素的管理哲学：CEO第一重要工作就是利用财务控制将企业增长放在首位。而像国内四大银行不良资产率高达24.5%以上，导入商业智能管理系统已经是势在必行。”商业智能专家刘世平说。 OA信息化的诱惑 与商业智能一样，知识管理（KM）近年来也是一路升温。 有意思的是，即便是在这一思想的发源地美国，知识管理成为一门显学，也是1997、1998年的事。随着知识经济的全球化，市场竞争引发的个性化需求，人的因素得以放大，再加上管理需求和咨询公司的推动和IT技术工具进步，IBM莲花软件中国区总经理刘洪先生认为，所有这些因素加起来，形成了今天知识管理渐热的5大原因。 与传统的企业管理思想不同的是，今天的知识型企业也有了所谓提高“机构智商”、“企业智商”的说法。“企业智商”的精髓在于分享信息，在此基础上形成企业的核心价值观，以便进行数字化管理。 微软中国公司总经理兼市场总监陈国桂先生认为;传统的企业管理模式中最难克服的就是部门和企业单元之间的种种鸿沟，而随着企业竞争能力的外在变化，加速创新能力，实现跨部门管理，成为知识型企业的当务之急。“究其实质，知识管理是一种文化和管理哲学。将隐形知识显性化，使之成为企业的新资产，并通过对知识资产的管理创造企业的长远价值。” 在微软为企业搭建的知识平台中，就包含了三个方面：员工的协同作业、信息文件管理和数据商业智能管理。 尽管知识管理充满诱惑，但风险也非常明显，在国内，知识管理甚至与“三改一加强”这样的企业改制有着盘根错节的复杂关系，首先就是要从原先计划经济下的静态管理变为动态管理。 国内知识管理大环境的不甚理想更是潜在的危机，如机构改革导致的经济不确定，IT技术变化之快也使得企业很难在长远规划与短期效益之间取得平衡，虽然WTO、企业信息化、电子商务成为潮流，但软件和服务仍然只是浮现中的新兴市场，而国内IT应用中硬件和软件的失衡更导致了企业IT管理系统中的两个“一重一轻”：要么在企业运营中重生产轻管理，要么在管理中重系统轻过程管理。 “知识管理在中国远没有形成产业，考虑到软件推广的难堪，要把这一潜在需求转化为现实业务，任何这方面的投资都应该慎重，这里面水太深了。”几年前就在国内推出第三代基于知识管理办公自动化的IBM莲花软件中国区总经理刘洪也发出了这样的感慨。 “学院派”VS“企业派” 耐人寻味的是，关于知识管理和商业智能的认识，普遍存在着观点迥异的两大阵容，即所围的“学院派”与“企业派”，分歧之大，泾渭分明。 还在大学兼任教授的台湾汉康科技公司董事长柳中冈先生就是坚定的学院派，“知识分享是如此之难，所以在企业，局部优化才盛行，这其中BI就是竞争利器。”在柳先生看来，很多人认为，企业应该在把管理搞好之后再上IT系统这样的看法是错误。 “Digital before you begin。企业不管信息化做得多差，先上BI，至少可以了解企业存在的问题。就像企业上ERP一样，有的企业也许会因此而早死。但早点死掉至少让你明白这样做早晚都会不行，可以提前改行做别的。” 作为知名的管理专家，柳中冈认为，工业时代强调的是分散式的数据处理，而在知识经济和知识分享的时代，分散式决策成为潮流，从传统的Capital到knowledge Capital的演变中，只有能够拿来分享的知识才是企业智能，否则就是个人智能。 柳中冈把企业的任务分为三种：一种是结构化任务，如工作流（WF），解决的是决策随意性的问题，有了IT系统，这样的任务只要打开电脑一按键盘就能解决；第二类是半结构化问题，比如数据处理，这时就需要商业智能这样的工具才能解决，其中还包含了企业网站、供应商和客户数据的数据集市（DATAMARKET）等等；最后一类叫做非结构化任务，也正是OA、KM等工具所解决的任务。柳中冈进而开玩笑说“BI是个好东西，如果用不好，领导一定是头猪。” 与此相左的一种意见是代表知识管理的CKO（首席知识官）这样的东西在中国脱离现实。一家国内著名的商业银行在BI方面投入3亿元巨资后，又随即将该项目拿下。“像概念级的知识管理缺乏落地机制，比如人员就不能落实。”IBM莲花软件中国区总经理刘洪认为，现在在国内谈知识管理还有些像空谷足音。 刘世平也认为，像数据挖掘这样的东西在国内还属于起步阶段，很多人、很多企业都是谈多做少。“比如，像企业数据是否完整，会做的人太少，不一定是市场没有准备好，而是我们从业者能否真正说清楚BI;像银行的风险评分等等都缺乏相应的专业人才。” 事实上，对之持保留态度的不仅仅是“企业派”，工业界也有同样的声音。Brio公司大中国区总经理林慧娟女士认为，在很多企业，人与资料之间都存在着一个“大峡谷”，“像数据仓库（Dataware）为人熟知的‘222’规律：数据库开发要2年，投资费用在200万美元左右，只有20%的项目能达到预期效果，都使得人们在投资这方面时必须慎之又慎。” 来自华润集团的一位投资经理告诉记者，他们一直试图在国内能够找到一家已经有成熟应用知识管理、商业智能系统的企业，遗憾的是，似乎目前还没有这样的先例。 误区几多重？ 尽管数据仓库眼下在国内已经被形容为“非常热”，Oracle、SAS、NCR等公司一路攻城略地，战果颇丰，但与会人士一谈到企业如何导入商业智能和知识管理系统，无不大谈种种误区所在，言之凿凿。用汉康科技公司董事长柳中冈的话来形容，这样的成功必须“既有教授式的专业知识，又有赌徒般的勇气，必须是前瞻＋行动。” Brio公司大中国区总经理林慧娟女士认为，今天的知识赋能已经要求达到企业的每一个层次，而非仅仅是CEO。也有人认为，虽然国内咨询业都明白知识管理的重要性，但在企业推行起来依旧是困难重重，进而将之归结为中国人不愿共享的文化传统和脆弱的组织行为。一位企业代表举了一个例子：“国内CRM之所以做不起来，就是因为很多业务员都不愿意把客户资料变成公有资产。” IBM中国公司高级技术经理郑晓军认为，目前，BI应用中的主要误区存在于几个方面：首先是系统反复和一些非技术因素的干扰，如多层次需求和多部门协调等等；其次，BI应用应该根植业务部门应用，不应该与其他应用混淆，而非简单的数据集中、拷贝和备份；第三，信息平台和应用之间存在着天然的矛盾，如数据仓库和数据集市，单一决策分析应用和可持续发展等等。“BI不应该从报表做起，那样没有增值，而应该从最急迫的业务需求，预测未知并综合考虑系统建设，使应用与业务报表相结合，最终满足并超越报表。总而言之，BI不是新东西，7年前它就出现了，我们必须战略上藐视，战术上重视它。” 如何选择合适的知识管理系统，刘洪则认为，最应该看重的有三点：一是平台的开发性，这是协作的客观要求；二是厂商的行业经验，像IBM最核心的5大部门均以行业命名，术业有专攻；最后是对方的专业系统工程实施能力。 另一方面，刘洪也认为，目前的知识管理应用中依旧存在着几大误区，如系统缺乏可操作性和协作环境，人们普遍忽视KNOW—HOW的知识，分离知识太难，使用者和知识应用环境不成熟，使用者在IT推动和管理引导之间摇摆不定等等，都使得知识管理在企业步履艰难。 目前，在BI和KM应用方面，已经出现了一些像金融和电信等行业的样板用户，一些专业开发公司如深圳蓝凌、北京易地平方、昆明蓝泰、金蝶开思、神州数码等也应运而生，一些著名的咨询公司如埃森哲、KPMG也都涉猎其中，在国内，还出现了一家叫作CKO.com.cn的知识管理专业网站。在国内谈BI、KM还不能离开国情，许多人爱以“联想经验”来描述这一市场困境：三分技术、七分管理、十二分数据，考虑到国内企业数据管理太差，许多企业都找不到清洗的数据，台湾汉康科技公司董事长柳中冈先生也认为：“无论是从技术还是从市场规模来说，BI在先进企业应用还是很少。专家相互对之赞赏很容易，但也很危险。在中国，纯粹卖知识不赚钱，汉康甚至放弃咨询，转向产品，用软件来贴补咨询。我们认为，中小企业用BI也不贵。只有中国，才有人会热衷于纯会计系统和BPR这样的东西，后者已经是全世界扔掉的一项东西。” BI、KM，这样的时髦管理工具离我们究竟还有多远？也许没有多少能人能预测，不过，它们的脚步已经越来越近了。