科学决策

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。