主持人：e-works总编 黄培博士
嘉宾（自左至右）：
天之华高级咨询顾问(总监) 陈圣
牧羊有限公司信息中心经理 陈杰
长飞光纤光缆有限公司信息技术与持续改进部经理 查玉峰
亦策软件总经理 邓强勇
黄培：制造企业推进BI到底需要什么前提条件，是不是我们的基础数据的梳理，比如说我的ERP应用达到了一定阶段才能启动BI？
邓强勇：我觉得两个字，想法！
陈圣：首先还是领导的想法，不一定是数据达到那个程度我们才去做，可以先去做，如果不对可以去倒逼，倒逼各个业务部门把这个数据找准，倒逼他想要纬度的数据，没有可以想办法去做。还有一些历史数据，刚才提的预算的，可以先把粗一点的弄进去。
陈圣：我们有的项目，包括做完之后，肯定会有很多业务人员还会抵触，或者不愿意接受，这个时候我们可以用其他的方式，把BI的信息融入到工作中，比如说终端的门店，打开电脑之后就是昨天的营运情况，公司的一些高管，每天都会收到短信，事业部是什么情况，其他的每个月做一些类似的小册子报告，帮助每一个战略单元来分析业务情况。通过这种方式来选择接受和习惯于BI的存在，帮助他们改变做业务的方式，这是一个建议，我觉得这个建议很好，大家可以参考。总的来说有些项目做完之后，用户的反馈还是不错的。
陈杰：我们的做法是先说服总经理，先从支持人开始推进，拿他们作为试点，他们的数据很对很准，这样在开会的时候就比人家做的好。
黄培：各个击破，我们数据不可能等所有数据都准确了再去上BI，一上BI，老板心里也知道一些数据大概是什么样，为了对比数据和心里面想法是不是一样，可能有些数据明显是不对的，就会看出来问题，这样促使他改进。
查玉峰：我感觉这个事情还是挺难的，在公司里BI可以发现公司里的很多机会，但是也会发现很多问题。当发现问题的时候，互相之间就有一些推诿的现象，有一些视而不见，他们有时候就故意要回避这样的一些问题，让IT部门推动这个事情，一两件是可以的，但是长期做的话是很讨厌的，要抓住机会，当你掌握了大量数据，这个事情就可能继续往下做，做了以后不见得马上就要产生效果。但是一旦抓到一个机会，能够展现这个事情，能够用它来说明问题的时候，毕竟不可能把你做的工作全部让老总看得到的。
邓强勇：我们服务了几百家客户，有两个趋势，我们感觉是非常明显，而且特别有别于传统的。第一个趋势是说草根化。现在我们看到的趋势是这些自助式BI工具越来越流行，轻量化的工具越来越流行，我们看到有很多是从客户最底层的业务部门开始做BI，这个时候也许就会从excel，从他们手上的数据开始，目前一个BI要几十万，而一个自助式的可能只需要几万块钱，像病毒一样复制，最后会成为一个企业级的BI，这是我们看到非常明显的趋势；第二个是碎片化。现在我们看到的趋势里面，越来越少的看到一个应用有几百个人在用，现在这样的应用很少。现在我们看到更多的是有个性的应用，可能是部门级的，小组级的，甚至说是数据的爱好者来做的应用。往往这些应用对企业来看是最有价值的。可能我们真的要转变一些传统的做法，去思考下如何转变。
黄培：我曾经写过一篇文章，制造企业已经进入大数据时代。我觉得仔细想想也不是所有的企业都那么关心大数据，你们觉得什么样的企业，现在应该认真思考大数据应用的问题，通过什么样的工具来应用和管理大数据。
陈圣：我看过埃森哲做的一个调查，关于在哪些业务上分析是能够最快，最有效的增加企业业绩的。我觉得包括产品从企划到最后销售过程都可以应用。我们之前给松下做过一个舆情分析，利用松下60多年的数据看看大家对于松下认知度有多高，得到的结论和好多人想的是不一样的，我们也给一家服装公司做过，把微博的会员放在里面，平时关注什么话题等做了一些分析，这些数据对营销策略上更有帮助一些。
陈杰：就牧羊公司而言，真正意义上的大数据可能还不需要，我们结合现有的后勤产品研发数据，通过这些销售数据知道我们研发，知道哪些产品，卖了几台，利润是多少，一起去生产，去销售，在哪一个区域，哪一种机型比较好销售。通过传统意义上BI的分析，对我们来说更有意义。我们客户是很固定的。
查玉峰：这个问题我们是从两个方面来做设计。一个是设备融资的部门，对于PIC这些东西都很熟的，跟他一起对车间的设备进行一些改造，改造进行一些实时的数据采集，增加很多的采集点。相当于实时数据库进行一些分析，对改进工艺控制产品质量，可能这一块效果会比较好一些。第二个方面可能在知识管理方面，这一块考虑的还不是很成熟，没有在车间考虑的成熟。
邓强勇：这是一个很热的话题，其实坦白说在大数据方面我们一直是在跟客户一起做探索。现在落地比较多的大数据的项目，基本上都是精准营销，我们可以运用企业内部，企业外部，包括各种能够获取的渠道去帮助客户把一个客户的轮廓非常清楚的描述出来，当然包括这个人的年龄、消费能力、经常活动的地方、各种习惯等等，并基于很多这样的数据帮客户把他的客户更好的描述，挂上标签，非常精准去推一些套餐，推一些优惠信息。我们的观点是每个人都需要大数据，每个企业都需要大数据，到底把大数据用在哪些方面，哪一个阶段，其实不好说。每个企业的情况真的相差太大了，客户需要充分认识大数据的精准，数据的全面性，跟大数据预测的能力，实时性，充分利用大数据的优点。我们有两个案例了，一个B2B，一个B2C可以分享给大家。我们和松下合作一个案例叫精准营销，我们跟松下一直在做用大数据监控微博上的空气污染的讨论，定义全国各个城市的促销策略。我们可以做到今天出现热点，明天促销策略下放到城市，包括推送信息广告的配合，包括终端的促销，是非常成功的项目。另一个是重型机械行业的企业，他们很大的业务是租赁，所有设备维护全部是由原厂进行的，针对每一个租赁设备都会进行包括使用年限，各种关键部件、设备运行时间、温度及各种各样的损耗、地理信息位置等数据的采集，通过这些数据整合、分析、优化整个备品备件的数量，备品备件的路径，备品备件整个所有的数量，从而降低库存，这也是非常有意思的案例。
