科学决策

  作者:姜玲
2007/4/28 10:01:58
本文关键字: ttnn 2006年08期

有时候真不知道客户为什么需要上一个系统,
是处于自身的需要?或是别人给他忽悠的?
其实这些忽悠子,并不一定知道应该给客户提供什么。
对客户的业务不理解,可以说自己在数据仓库方面多么牛逼,
没做过数据仓库的,就说自己精通业务。
去年的时候,就听说一个项目。
客户领导高声唱,
"数据仓库,数据挖掘,我们要科学决策。"
集成商齐声和,
"我们会做DW,我们会做DM,我们会做BI;我们就是新时代的牛逼公司。"
可作来作去,还是报表、查询,
难免让人失望。

其实这对于业务使用人员,恐怕还是最实在的,
最能看得见摸的着的。

可是这不是挖掘啊,没有沾到"挖掘"两个字的边,
势必,它便被看成是一个垃圾系统,
没有含金量,领导不答应,"必须得上挖掘。"
帮忙合计怎么着才能叫做上"挖掘",
可是客户到底要用在什么地方呢?
对他们的业务,不熟,头脑风暴吧。
其实就是看每个部门,每个人员,日常工作中需要作什么决定。
这是个一般性的、启发性的建议。
想出几个需要决定的"点",
使用技术手段,确实可以用上挖掘的。
譬如,作预算,可以用上个什么时间序列,或是线性回归算一把。
可科学决策了,人干啥去呢?
原本稀里糊涂的帐,被科学决策了,
岂不是砸了饭碗?毁了幸福?
这算啥?

上面要的科学决策,有些就是为了响应号召,
到了下面,更加无视存在。
说什么虚幻的决策支持,
那不关我的事,我也没有义务帮助你,
你要告诉我未来会怎么样,我不相信,
我看重的就是眼前。

不过,俗话说得好,有钱能使鬼推磨。
用分析的手段,帮助他们判断,
如何多得些奖励,少些惩罚,
保险他们都是乐呵呵地要。

Redyujulia 20060804

我研究BI的日子不算久,还是有些感触。

我认为科学决策绝对比传统的经验主意要好,即使是可能是大家知道的规则用科学的方法进行再次论证,并且保留下依据(用于分析的数据,模型),我认为都可以帮助业¬务人员来清晰思路,提供可以积累的知识。特别是对于那些分析数据不规范的企业,分析数据建设更是非常有必要,道路就更长了。

业务人员对科学决策有时候期望太高,自己不想付出任何的努力去总结业务问题,为技术人员提供关联信息,就让技术人员自己去弄。或者可能真是有这样的顾虑,如果什¬么都东西都有规有矩,那还要那么多业务人员吗?

BI-season’s life 20060804

帮忙合计怎么着才能叫做上"挖掘",
可是客户到底要用在什么地方呢?

客户到底要什么呢?三分技术,七分业务。客户都不知道自己要什么,技术人员去做出来的东西有个p的意义。难道要要求我们技术人员都要先成为比行业专家更牛的人才¬能做好我们的系统?术业有专攻,如是而已,我们能做的,要做的如同庆哥(正在从头拜读你的大作,从blogchina 2004年开始,受益匪浅,很多朦胧的观点正逐步清晰中....)所言,“用分析的手段,帮助他们判断”至于他们判断出什么?怎么判断?说句不负责任的话,只要¬把钱付了,还关我们鸟事。但是,做事如同做人,何况他们还是我们的衣食父母,所以阿,该负的责任还是要负起来,不然就可能付出丢项目丢客户的代价,不值。

既然责任是要负起来,就得清晰的知道自己的责任是什么?我们BI人的责任何在?BI部门、企业的职责何在?我们追求的是我们的利益(企业和个人)的最大化,同理¬,我们的客户所追求的也是他们利益的最大化,(当然很重要的一点就是领导对利益的选择问题了,先个人?先企业?狗屁,不能一概论之,要区别对待,领导的心思这就¬看你自己的判断了),不管怎样,我们把我们该做的事情做好之外,也要对一些潜规则.........
任何时候科学决策,人工智能都不能代替人的作用。为什么?人是个什么东东?人是复杂的东东,所以就带来了复杂的业务,复杂的关系,复杂的利益.........¬.
任凭东南西北风,我身摇摆根不动。

虚与委蛇是一套,踏踏实实另一景。

NCR的五段理论(报表-分析-预测-营运导向-动态性)我看还是很有道理的,至少这是一个比较清晰的路线,现在客户的需求可能已经超越了报表阶段,甚至是分析¬阶段,但是我们的基础工作做的怎样呢?单就报表而言,现在大多数的报表系统是成功的吗?记得有这么一句话“一个死的报表系统就已经意味了BI项目的失败”,那么¬灵活的报表系统呢?又灵活到怎样的地步,是能灵活的满足客户需要,还是能灵活的满足开发需要?dw&dm实施的也基本告一段落,接下来的分析系统,我们有什么样¬的理论基础?就那些所谓的数据挖掘算法能够满足我们实际的需要吗?即便能,算法之间的融合应用也会是一个必然趋势,why?仅仅是因为,软件项目要求我们要以客¬户需求为导向,不管用什么样的方法,能满足客户需求就可以了。现在可悲的是,客户也不知道他们需要什么.........这可能是庆哥郁闷的原因吧。

再说一句,当客户不知道他们需要什么的时候,我想我们可能需要问自己一句,我们有什么?我们能做什么?无论从技术角度,还是从业务角度,是到了我们思考的时候了¬。为什么?因为不清晰不确定就意味着机遇,也意味着风险,思考的目的就是认清机遇是什么样的机遇,风险是什么样的风险。然后根据自身的实力,公司的实力做出自己¬的选择。可是,我们该思考什么?从什么角度进行思考?技术?算法?融合?业务?管理?风险?未来?下一步?

这一个阶段是必然的阶段,也可能是很难熬的阶段。谢谢庆哥提前让我去思考这些问题。
 
Qing 20060804

也多谢season的鼓励。

说起行业专家,这些年在国内,哪有专门从头开始就是专家的。要不就是从技术转过去,要不就是甲方的人,业务作多了,也可以出来成为行业专家。可能未来还有一种人¬,就是从给已经成为行业专家的专家打下手开始。

这几类专家因为出身不同,自然有所偏向。我想目前这个阶段,技术背景的可能更多一些。

现在这个时候,技术想独立成为核心还是比较困难的,对研发的轻视也是各类公司的潜意识。作技术,受制于业务,在业务没有搞清楚的情况下,它就是无头苍蝇。这应该¬也是很多人从技术方向转向业务方向的一个考虑吧。

况且,有时候技术和业务的分界线也很模糊。


Redyujulia 20060807

Qing哥所说,我非常有同感,由于我不是在专业的IT公司,技术人员的声音非常弱。
我认为对于企业的知识建设,还是应该从"有效的报表(确定正确的数据来源)-分析数据的积累(数据仓库和OLAP技术)-最后才能开展预测数据建模(对业务和支¬持数据理解透彻的基础上)"。这是我个人的一些拙见,可能存在偏颇的地方。

但是现在是结果主义当道,不能看到领导们立即想要的东西(他们所看中的是对业务的预测),这可不是一个简单的技术问题而且直接跳跃到了BI难度最大的地方。要说¬服他们要务实地朝着这个方向前进,接受阶段性地实现目标,真是非常痛苦的一件事情。您是过来人,能否给予一些建议呢?

Qing 20060807

劝说一个希望跳越发展的客户,让他们务实下来,这可不是一个好干的活。
 
况且,我们给设定一些阶段性的目标,就敢肯定这是务实的吗?个人觉得通常这种目标是各方利益平衡出来的结果而已,并不以务实为特点。比如一般的项目都是分阶段实¬施,大家都这么说,从我一开始干这行,大家就这么说。可老实说,我不知道为什么要分阶段实施,只是大家都这么说而已,于是我也这么说,客户听我如此坚定地这么说¬,他们也毫无疑问地说,"分阶段实施是当然地...",似乎这成为一个常识了。
 
但实际实施过程中,大家可不管什么阶段性目标。本来,第一阶段是以整合数据为目标的,可不行,那样领导看不到效果,必须得搞点应用,即便是报表什么的,看起来也¬算是这个系统有用吧。

一个目标,不管是大的,还是小的,如果没有得到参与各方的一致认同,肯定执行不下去。如果中间还换人(这是常有的事情),对目标的理解也肯定走样。

如果客户需要预测结果,这没什么不好,也是很现实的。就拿这个当目标做呗,但问题是如果把这个当作项目,能够搞多大的单子呢?客户愿意为这件事付多少钱呢?目前¬似乎他们还不习惯为此付出多少,因此,胃口大的公司,就会借题发挥。

"要预测结果,没问题,需要数据,但你们现在数据分散在不同的系统,不同的地区,还存在种种数据质量问题,如此的状况,对分析预测的准确性影响很大,不如先搞个¬数据仓库吧。

责编:姜玲
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