數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能的捆綁

從發(fā)展路線和實(shí)施原理來(lái)講，企業(yè)級(jí)的商業(yè)智能應(yīng)用可以覆蓋企業(yè)的全貌、打通不同部門和系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)壁壘、通盤規(guī)劃企業(yè)的整體應(yīng)用、企業(yè)的總體擁有成本偏低。但企業(yè)級(jí)的商業(yè)智能應(yīng)用規(guī)劃方案復(fù)雜、涉及更多的部門間利益糾紛、且實(shí)施周期較長(zhǎng)、一次性動(dòng)用資源過(guò)多；一旦項(xiàng)目中期出現(xiàn)較大的問(wèn)題或企業(yè)內(nèi)部分歧，則項(xiàng)目的流產(chǎn)率很高，后續(xù)的發(fā)展也難以為繼。
    而部門級(jí)的商業(yè)智能應(yīng)用則具有“小、快、靈”的特點(diǎn)，單次實(shí)施成本偏低、實(shí)施速度快、應(yīng)用見(jiàn)效快、項(xiàng)目成功率較高。但部門級(jí)應(yīng)用會(huì)增加企業(yè)的總體擁有成本，同時(shí)不能有效地打通企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)壁壘，甚至在某種程度上會(huì)加深這種壁壘的存在。當(dāng)然，隨著企業(yè)的部門級(jí)應(yīng)用不斷深入，終究會(huì)過(guò)度到企業(yè)級(jí)應(yīng)用的階段。
    企業(yè)級(jí)應(yīng)用和部門級(jí)應(yīng)用，各有利弊，率先發(fā)展哪條道路，完全取決于企業(yè)的現(xiàn)狀和未來(lái)規(guī)劃。從目前汽車行業(yè)的實(shí)際應(yīng)用來(lái)看，部門級(jí)應(yīng)用的發(fā)展明顯快于企業(yè)級(jí)應(yīng)用的發(fā)展。其原因至少如下：
    汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展受宏觀政策的影響很大，還不能完全在自然發(fā)展的道路上前行。行業(yè)內(nèi)部的兼并重組、整體上市、合縱連橫等不斷涌現(xiàn)，太多的不確定性因素和企業(yè)整體規(guī)劃的頻繁修正也導(dǎo)致了汽車行業(yè)的企業(yè)級(jí)商業(yè)智能應(yīng)用很難落到實(shí)處；
    汽車行業(yè)的整體性浮躁，導(dǎo)致了車企內(nèi)內(nèi)外外、上上下下的急功近利心理，一種短時(shí)間內(nèi)在企業(yè)無(wú)法體現(xiàn)自身價(jià)值甚至難以說(shuō)清楚投入產(chǎn)出比的項(xiàng)目，往往會(huì)滑向企業(yè)的邊緣角落和流于雞肋；
    汽車企業(yè)內(nèi)部缺乏針對(duì)商業(yè)智能統(tǒng)一規(guī)劃、實(shí)施和管理的部門，單純的技術(shù)部門和某業(yè)務(wù)部門都難當(dāng)此大任；而業(yè)務(wù)部門往往也僅能就自己的業(yè)務(wù)特點(diǎn)提出商業(yè)智能的業(yè)務(wù)需求，并投入與自身相關(guān)的預(yù)算，沒(méi)有業(yè)務(wù)的整合和統(tǒng)一的規(guī)劃，往往會(huì)導(dǎo)致“群龍無(wú)首，各自為戰(zhàn)”的局面；
    其他原因則林林總總，此處不再贅述。從本質(zhì)上看，企業(yè)級(jí)和部門級(jí)的商業(yè)智能并不矛盾，關(guān)鍵要仔細(xì)審視它們對(duì)當(dāng)前汽車行業(yè)大環(huán)境的適應(yīng)程度。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，汽車企業(yè)實(shí)施企業(yè)級(jí)的商業(yè)智能工程是一個(gè)無(wú)可回避的選擇，相關(guān)的組織架構(gòu)、發(fā)展規(guī)劃、人員培養(yǎng)、流程機(jī)制是一個(gè)循序漸進(jìn)的培育和發(fā)展過(guò)程；但從短期來(lái)看，從中國(guó)汽車行業(yè)的實(shí)際情況來(lái)分析，部門級(jí)的商業(yè)智能應(yīng)用仍是一個(gè)過(guò)渡性的、而且相當(dāng)不錯(cuò)的選擇，而行業(yè)的實(shí)際情況也完全印證了這一點(diǎn)。
   商業(yè)智能催生大規(guī)模的數(shù)據(jù)整合
    相對(duì)于電信、金融、IT等行業(yè)來(lái)講，汽車行業(yè)的信息化程度處于明顯落后的狀態(tài)，且不同企業(yè)間差異明顯。外商獨(dú)資和合資企業(yè)普遍利用其全球的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，建立了比較完善的信息化系統(tǒng)，而自主品牌企業(yè)在這個(gè)方面處于劣勢(shì)，有的甚至還處在DMS系統(tǒng)剛剛上線和初步完善的階段。
    在信息化程度較高的車企，往往建立了ERP、DMS、CRM、二手車等諸多系統(tǒng)，分別為諸多部門所使用。如其他行業(yè)一樣，這些系統(tǒng)在設(shè)計(jì)之初就缺乏企業(yè)級(jí)的考量和規(guī)劃（事實(shí)上這種規(guī)劃也很難實(shí)現(xiàn)），導(dǎo)致各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)處于相對(duì)孤立的狀態(tài)，造成部門間的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)壁壘，也導(dǎo)致了企業(yè)整體的數(shù)據(jù)利用率低下。
    部分車企已經(jīng)導(dǎo)入了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和主數(shù)據(jù)管理等系統(tǒng)及相關(guān)的管理體系，以在更大的層面上實(shí)現(xiàn)企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)整合和管理。但是由于沒(méi)有終端業(yè)務(wù)部門強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)應(yīng)用需求拉動(dòng)，部分車企的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)流于表面，甚至僅僅是一個(gè)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的“鏡像”或“倉(cāng)庫(kù)”，這與數(shù)據(jù)整合和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的思想相去甚遠(yuǎn)。另外一些車企，則把主數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)做為簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)清洗工具，既無(wú)法實(shí)現(xiàn)完整的數(shù)據(jù)清洗（很多數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題不是技術(shù)問(wèn)題，而是業(yè)務(wù)問(wèn)題和管理問(wèn)題）工作，也偏離了主數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)最核心的價(jià)值。
   商業(yè)智能系統(tǒng)的提出，對(duì)每個(gè)車企的數(shù)據(jù)整合能力都提出了嚴(yán)峻的考驗(yàn)，對(duì)于各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的規(guī)范數(shù)據(jù)，可以通過(guò)ETL/ELT建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；對(duì)于企業(yè)內(nèi)部零散的、不規(guī)范的數(shù)據(jù)則需要建立定期上傳、校驗(yàn)和修正等系統(tǒng)和管理機(jī)制；同時(shí)，車企的數(shù)據(jù)相當(dāng)部分來(lái)自于經(jīng)銷商，而DMS系統(tǒng)為某種需求而改造和升級(jí)則不是一時(shí)之功，因也需要建立針對(duì)經(jīng)銷商數(shù)據(jù)收集的臨時(shí)性通道。
    另外的一個(gè)行業(yè)亮點(diǎn)，是汽車經(jīng)銷商集團(tuán)內(nèi)部的數(shù)據(jù)整合。經(jīng)銷商集團(tuán)近幾年來(lái)不斷壯大聲威，年銷售額超越300億甚至500億已經(jīng)不是新鮮事情。對(duì)于這些規(guī)模龐大的經(jīng)銷商集團(tuán)而言，上承車企、下聯(lián)客戶，同時(shí)代理多個(gè)品牌并同時(shí)使用多套截然不同的DMS系統(tǒng)，集團(tuán)內(nèi)部的數(shù)據(jù)根本無(wú)法有效利用。經(jīng)銷商集團(tuán)內(nèi)部的數(shù)據(jù)整合，其后期的主要應(yīng)用應(yīng)該是客戶關(guān)系管理（包括分析型的CRM），銷售不賺錢而售后高利潤(rùn)已經(jīng)成為汽車行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)，客戶關(guān)系管理將成為經(jīng)銷商集團(tuán)持續(xù)發(fā)展的基石，而這其中的數(shù)據(jù)整合更是重中之重。
   數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能的捆綁
   數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)智能，一個(gè)偏重于預(yù)測(cè)性統(tǒng)計(jì)分析，一個(gè)偏重于描述性統(tǒng)計(jì)分析，可謂相得益彰、互為補(bǔ)充；同時(shí)，我們也可也以把數(shù)據(jù)挖掘理解為商業(yè)智能的高階發(fā)展階段，是商業(yè)智能成熟應(yīng)用的一個(gè)主要標(biāo)志。再者，數(shù)據(jù)挖掘的的結(jié)果，即模型，必須通過(guò)一定的信息化平臺(tái)得以長(zhǎng)期實(shí)現(xiàn)，在數(shù)據(jù)庫(kù)中寫存儲(chǔ)過(guò)程當(dāng)然是一種簡(jiǎn)陋的方法，而商業(yè)智能平臺(tái)則是模型部署最完美的選擇。
    目前汽車行業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘熱潮初現(xiàn)，在產(chǎn)品方面，汽車質(zhì)量預(yù)警解決方案已經(jīng)較為成熟；在銷售方面，市場(chǎng)和銷量預(yù)測(cè)解決方案也不乏涉足者（但中國(guó)汽車的政策面太大，此類解決方案還不能精準(zhǔn)）；在市場(chǎng)方面，基于客戶生命周期的客戶關(guān)系管理（潛客轉(zhuǎn)化、營(yíng)銷響應(yīng)、追加銷售、客戶流失和挽回等）已在諸多中高端廠商中提上議事日程；在汽車金融和保險(xiǎn)領(lǐng)域，相關(guān)的個(gè)人信用及評(píng)分解決方案也逐漸成為趨勢(shì)。
   數(shù)據(jù)挖掘是汽車企業(yè)邁向智能企業(yè)所必須經(jīng)歷的一個(gè)門檻，數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源可為商業(yè)智能平臺(tái)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或其衍生出的數(shù)據(jù)集市，同時(shí)數(shù)據(jù)挖掘對(duì)這個(gè)數(shù)據(jù)源的質(zhì)量提出了更高的要求，這在一定程度也會(huì)帶動(dòng)企業(yè)數(shù)據(jù)整合工作的前進(jìn)。對(duì)于項(xiàng)目制的數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目，汽車企業(yè)可將其項(xiàng)目結(jié)果，即規(guī)則集或模型，直接部署到商業(yè)智能系統(tǒng)上去，以方便業(yè)務(wù)部門的應(yīng)用；對(duì)于實(shí)時(shí)型的數(shù)據(jù)挖掘，則需要汽車企業(yè)將數(shù)據(jù)挖掘工具的應(yīng)用服務(wù)器與商業(yè)智能平臺(tái)進(jìn)行集成，以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的應(yīng)用和模型的不斷修正；而對(duì)于某些已經(jīng)集成第三方數(shù)據(jù)挖掘工具的營(yíng)銷自動(dòng)化系統(tǒng)而言，商業(yè)智能的功效在于數(shù)據(jù)的管理和模型的展現(xiàn)。不論何種情況，商業(yè)智能及其關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，都是數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目（短期和長(zhǎng)期）得以發(fā)展的基石；而數(shù)據(jù)挖掘也在一定程度上豐富了商業(yè)智能的應(yīng)用，二者相得益彰、共成好事。
   第三方應(yīng)用的興起
    汽車行業(yè)商業(yè)智能的第三方應(yīng)用，主要指數(shù)據(jù)源為第三方的相關(guān)應(yīng)用。對(duì)于這些數(shù)據(jù)源，出于種種原因汽車企業(yè)都無(wú)法取得其所有權(quán)，而僅能獲得其使用權(quán)，如數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)問(wèn)題、數(shù)據(jù)保密性問(wèn)題、成本考量、企業(yè)內(nèi)部技術(shù)限制等。隨著汽車行業(yè)的超高速發(fā)展，第三方數(shù)據(jù)源的業(yè)務(wù)不斷豐富，汽車企業(yè)對(duì)這些數(shù)據(jù)使用的迫切性也不斷加強(qiáng)。
    第一類第三方數(shù)據(jù)為市場(chǎng)和競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)數(shù)據(jù)，如全國(guó)汽車批發(fā)數(shù)據(jù)、零售數(shù)據(jù)、新車成交價(jià)、二手車成交價(jià)、汽車裝備數(shù)據(jù)、消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)、經(jīng)銷商網(wǎng)點(diǎn)數(shù)據(jù)等。汽車企業(yè)通過(guò)第三方的商業(yè)智能系統(tǒng)，不但可以獲得這些數(shù)據(jù)的使用權(quán)，而且還可以獲得更為豐富的相關(guān)數(shù)據(jù)分析服務(wù)，甚至可以基于這些系統(tǒng)提供的靈活分析功能實(shí)現(xiàn)自助服務(wù)。
    第二類第三方數(shù)據(jù)為市場(chǎng)研究數(shù)據(jù)，汽車企業(yè)每日都面臨大量的產(chǎn)品研究、消費(fèi)者研究、滿意度、神秘顧客、飛行檢查等市場(chǎng)研究項(xiàng)目，大量的數(shù)據(jù)通過(guò)Excel和PPT的方式呈現(xiàn)和應(yīng)用，已經(jīng)不能滿足汽車企業(yè)和市場(chǎng)研究工作的需求。而市場(chǎng)研究數(shù)據(jù)通過(guò)第三方的商業(yè)智能平臺(tái)交付，項(xiàng)目在效率、成本和準(zhǔn)確性等方面都得到極大提升，且數(shù)據(jù)的保密性和復(fù)用性得以加強(qiáng)，可謂一舉多得。
    由于數(shù)量眾多，其他第三方應(yīng)用不再贅述。在這里要特別提及一下商業(yè)智能平臺(tái)的地圖應(yīng)用，由于法律法規(guī)的限制，常規(guī)的商業(yè)智能軟件和地圖公司都無(wú)法向社會(huì)提供高精度的地圖數(shù)據(jù)，而由于汽車企業(yè)內(nèi)網(wǎng)數(shù)據(jù)保密的限制，其商業(yè)智能軟件也無(wú)法訪問(wèn)和調(diào)用地圖網(wǎng)站的API。在這種情況下，折中方案就產(chǎn)生了，第三方可以把自己的數(shù)據(jù)放在公網(wǎng)的商業(yè)智能平臺(tái)上，同時(shí)可以導(dǎo)入一部分對(duì)汽車企業(yè)而言保密性不夠高的數(shù)據(jù)，再調(diào)用地圖公司或搜索引擎的地圖數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)接口，即可實(shí)現(xiàn)豐富的地圖功能應(yīng)用（如經(jīng)銷商網(wǎng)點(diǎn)分布、商圈規(guī)劃和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手監(jiān)測(cè)等）。