国航：BI刮起数据风暴

    数据大清洗

    确立了国航数据仓库的建设路线图之后，国航紧接着面临的一个问题就是经常让CIO觉得建数据仓库无从下手的数据基础问题。“举个最简单的例子，旅客买票的时候会选择航线。那么‘航线’这个数据，可能在这个系统里叫航线，在那个系统里头航程，另一个系统又叫航段等等。几种不同的叫法，但描述的其实是一件事。所以，首先我们要制定出标准，然后把数据口径统一出来。”刘东还很形象地把这样的数据清洗比喻为厨师做菜前的材料准备，“材料准备好了，才能进一步开展后面的加工。”

    由于国航内部系统的庞大和数据格式的多样化，数据仓库从2008年至今，有大量的时间投入在清洗加工整合上面。“可以说底层物理模型数据模型的编排和导入，这个工作量在第一期项目里面占到80%。”袁俐感叹道，“为什么数据仓库号称是基础性工作，就是前面的整合过程相当大。但是一旦原材料准备好，后面的应用就会表现为一个快速增值的阶段。”

    而实际上在整个清洗过程之前，仅仅是做到国航各业务系统之间的数据同步都很是让信息管理部头疼了一把。由于国航在常旅客系统、大客户系统、电子商务网站等业务系统都是由不同的系统供应商所建，这就导致了旅客在网上注册时由网站保存信息，在呼叫中心购票时呼叫中心会留下信息，“如果旅客在呼叫中心更改手机号，那么我们应该利用什么样的技术把同一个手机号码在我其它系统里也全部更新一遍？”刘东表示，当时在讨论解决方案时确实很难。“可能有的系统开发商会说让所有的系统都围绕他来做，但这样不可能，这相当于我要改造所有其它系统，结果当时就有一个可怕的场景—我们还没起争论呢，系统供应商先打起来了。”

    刘东当时的提议是两个方案，一是请求回应式，比如呼叫中心更改完旅客信息后发布消息，让其他系统都到呼叫中心那里去拿信息。另一种则是呼叫中心更改完之后把新信息放到主机数据库中，再由数据库向其它系统发布。“但是无论哪种技术你都要考虑到时效性，数据是一天更新一次还是几小时更新一次，面临的种种都是技术问题、网络问题、通信问题。刘东坦言，“我们当时也很痛苦，不过最终我们还是找到了一个在现有条件下很好的解决办法。”

    目前国航的数据仓库已经成功地整合了各个业务系统间的数据。“过去不同的数据库的结果就是，旅客在网站上注册时，购票信息只有在网站上才能识别，而现在你来比较各个国内航空公司，不管旅客在哪个渠道买的票，呼叫中心都能够进行退改签。”刘东对此很是自豪，“而目前其他航空公司做不到，这就是国航运用IT系统体现的核心竞争力。”

    思路变革

    正因为2008年以前国航的数据仓库一直处于提供基础报表的应用，刘东上任之后，对于商务智能的具体应用更是感触颇深。“BI应用的报表层其实完全是可以超越的，如果仅仅是由一个系统来代替另一个系统出报表，这完全就是一种浪费，也没有必要去做。”刘东期待的是真正BI应用带来的增值，是更多地去做“明天的事”。多维度的数据查询，深层次地挖掘数据内涵，预前控制，定向营销等的应用才能带来数据仓库在质上的飞跃。

    这位思想活跃的CIO还喜欢用讲故事的方法来给下属开会，在刘东的故事里，未来的客户服务应该是这样：某位国航金卡客人，今年还差1000公里的历程就会被降级为银卡客户。于是国航系统的事件触发功能就会在到达某个时间点后提醒客户经理，此时，客户经理会打开数据仓库，去分析该客户的200多个属性，然后根据他的旅行偏好，根据国航的现有产品，挑选出一套产品方案。

    不过刘东觉得，这样的应用还不是他最理想的商务智能运营，“数据仓库把客户数据清洗完，按照物理逻辑排序以后，客户经理能够自己拿着这些原材料进行自由的排列组合，形成独特的销售风格，才是最佳应用。”在刘东看来，真正的商业智能就是要实现“天地合一”。在一个大的构架下完美地实现技术和应用的合一。“当然，这样的商业应用还十分遥远，乐观估计的话，国航的数据仓库要实现智能分析，从2009年开始，还需要3到5年。”

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