廖显 点评

廖 显
E-Business Application Technology Lab of Oracle-SWUFE CoE    
商业数据分析经理
交流信箱:sammyliao@gmail.com

枫联公司的问题，主要是由于在编码之初没能进行有效的系统规划，造成了数据架构失效。

关于数据的标准化，数据编码是一个很好的例子。数据编码是建立企业信息的基础，也是关系到信息系统整体效果和成败的关键因素。为什么怎么说呢？很简单，这是数据的唯一性所决定的。因为计算机会严格按照数据的编码对数据进行管理，这也就是说每一个被编码的对象也必须是唯一的，以至管理才能唯一。而枫联公司在数据编码问题上出现的一物多码和一码多物，正是由于在编码之初没能进行有效的系统规划，造成了数据架构失效所致。

我曾经在其他期刊上讨论过有关企业信息化的评论，并且针对企业信息化所带来的效率和价值进行阐述。一个企业应该明白，一切的信息化举措都是为了提高企业的信息运转效率和增加信息的价值，从而为企业带来效益。而企业的信息化，需要经历三个阶段：第一，数据的储存：在这个阶段里，企业利用一些大型的系统把数据有效地储存起来进行原始复制式的使用。第二，数据的利用阶段：企业开始明白数据的价值，并且开始有目的性的改变或者提升数据的效率，比如上ERP系统；第三，为数据的挖掘阶段：顾名思义，挖掘就是要上钻（Drill-up）、下钻（Drill-down）、旋转（Rotate）等来寻找数据的价值，进行智能决策，从而给企业增添效益。而枫联公司现在走过了第二阶段，正在朝第三阶段迈进的时候，遇到了一个引以为戒的问题——编码数据的标准化。为什么会这样呢？因为很简单，以前，公司主要处在各自部门利用自己的数据集市来解决各自眼前的问题的阶段，因而数据的集中度不高，而现在需要一下子集中数据进行深入的挖掘和智能分析，对编码数据的内容负载量一下子增大，对集中的数据准确度的要求也增加，这个时候，很容易就会遇到编码数据的冲突。特别是对于服装行业来说，数据的编码问题很容易在这个时候一齐迸发。解决的办法其实说起来很简单只要重新进行数据的编码再造，重新明确公司管理的远景，并且建立完整的、有效的，具有前瞻性的和可拓展性的编码数据架构模型就可以了，但是操作起来可是一个巨大的工程。因为这个不仅仅是编码数据的重造问题，还有对与编码数据有关的数据的发现、调整、修改和更新，说的严重点就相当于对以前ERP的数据重造（因为在服装行业里，涉及到编码数据的地方实在太多了）。
  
是谁造成的这场数据浩劫，又是谁应该为这场浩劫买单呢？我们可以从宏观管理上追溯一下问题产生的原因。

第一，企业对标准的意识不够。我国是世界服装产品出口大国，服装行业多年来一直是我国出口创汇大户，并且保持着持续增长的态势。发达国家商业管理的自动化和仓储物流的信息化、标准化对我国服装行业的信息化建设有着重要影响，一定程度上对我国服装产品出口造成了信息技术壁垒，给我国服装行业提出了严峻的挑战。所以，在数据标准化上面，服装行业应该是对它相当敏感的，因为稍不留神，就会直接影响出口的效益。但是枫联公司却连最基本的编码数据的唯一性都保证不了，其年销售额10亿的数字就应该打一个问号。而且，在当初标准确立的时候，就应该以商品条码为基础的EAN?UCC全球统一标识系统，不仅可以标识零售商品，而且可以标识非零售的箱包装及物流单元等，还可以表示各种产品附加信息、销售信息，解除今后编码数据拓展的后顾之忧。可见当初确立标准的时候，缺乏对行业标准的基本认识和对业务活动的前瞻性。

第二，企业在信息化前缺少统一而长远的规划。在上了ERP系统，渠道管理系统等项目的时候，居然连最基本的数据标准都没有都够完全统一，可见企业在做信息化前的规划工作的功课做得少之又少。产品编码在服装行业的应用，其中最根本的原因就是为了解决服装制造业和零售业间的信息脱节、梗塞问题。早在二十世纪中叶，服装制造商Seminole公司、面料生产商Milliken公司与著名零售企业Wal-Mart公司合作建立了供应链快速反应系统（简称QR系统），其核心就是建立一个统一的信息处理技术标准，来解决之间的信息闭塞，共享信息资源，从而增加顾客的满意度。而作为枫联公司在两大系统建设之初更应该考虑到之间的标准的统一和数据构架的完善。企业的信息化应该站在整个企业的角度来实施，而不是局部，特别是涉及到敏感数据的改动，更应该瞻前顾后一番。

第三，数据管理机制的薄弱。部门之间对数据编码的抱怨不可能是遇到了上BI才开始的，应该是一直有这样的问题存在。而这样的问题却一直忽视，说明企业缺乏对数据管理的有效机制，谁对数据负责？谁来管理这些数据？以至今后数据的整理、维护、挖掘由谁来做，怎么做？效果怎么样，怎样去有效的评估？有没有一个可靠的数据监督机制？这些管理机制是作为一个信息化企业应该具备的。在管理上，如果是企业没有资金和精力来组建一个这样的专门的部门，最好的办法就是和第三方专业的数据公司建立合作，建立有效的数据责任机制，而把精力转移到自身业务的发展上面来，做自己擅长的事情。在技术上，最好采用主流的一些数据管理技术，应该建立强大的数据仓库，并且注重其对数据的控制力，好的技术往往能够帮助你在关键的时候避免较大的损失。在我以前的合作项目当中，其中有几个搜索的项目，涉及的数据量也很大，但是刚进入时发现其数据规划很不好，而且对数据的控制力很差，以致想在其上做有价值的数据挖掘无从下手。因此，对于数据的管理，我认为应该越早越好，提前做好规划，以避免以后不必要的损失。

对这个案例而言，在服装行业这个特殊的行业里，我个人认为，可以采取数据服务外包的形式来解决很多企业对数据控制和应用的问题，因为毕竟对于大多数企业而言，其技术意识比较低，而且也没有必要分散自己的精力。而在怎么合作方面一定要求规范和通用，比如在服装编码问题上，可以找，如，中国物品编码中心（GS1China）这样的中间机构来帮助企业规范发展。

而对于企业自身而言，我有如下建议：在提高标准意识的前提下，在编码过程中，应该遵循四个原则：

首先要树立整个企业一体化的思想，要求所有的编码要站在整个企业的角度进行；

其次，编码既要考虑到现有的需求，也要结合未来的需求；

第三，编码要规范化；

第四，建立完善的数据管理机制。

只有这样我们才能保证数据的标准化，才能保证今后数据的统一、完整、准确和及时，才能真正发挥数据的价值和作用。

在数据标准化道路上，我们还有许多工作需要去做，特别对于中国，这个刚刚开始和世界经济融合的婴儿，更应该得到大家的呵护和关心。因为经济一体化标志着标准的统一和贯彻以及执行，对于企业而言更应该认识到这份机遇和挑战的意义，这样我们的经济全球化之路才能走的越远越久。