主持人：各位网友上午好，首先给大家汇报一下昨天我们举行的2008年第四届百交会取得了圆满成功，这次历届以来规模最高的一次活动，其中有一位嘉宾，今天也坐在我们旁边，昨天表现的也非常的抢眼。请先特计公司大中华区总裁郑正中博士给我们做交流，跟他多年的心得跟我们做分享，先请郑总作客我们的总裁视线。

 

　　郑正中：各位网友大家好，我是先特计大中华区总裁郑正中，今天很高兴来这里。

　　主持人：我们就从昨天最不合适的位置安排开始讲起好了。我们昨天有一场尖峰对话。

　　郑正中：我先介绍一下我们先特计，先特计的创办，是由几个完全来自于台湾，在开始创办的时候，其实这些人基本上在ERP，或者是供应链这几个领域都已经有十几年的经验了。后来在不断的产品开发当中，研发出了商业智能的产品。我先说一下我们为什么叫先特计，我们英文名字叫Strategy Companion，当我们在想中文名字的时候，那时候我们正在看《孙子兵法》，孙子兵法第一篇叫先计第一。所以首先想到先计这个名字。后来我们在里加入“特”字。这个跟Strategy的发音一样的，就是先特计。因此我们就取了先特计这个名字。

　　主持人：先特计跟Strategy的音很像。

　　郑正中：是的，来自于《孙子兵法》先计第一。商业智能很多工作都是在抽取，抽取有用的知识，那这个知识其实类似我们在讲兵法。这是我们先特计这个名字的含义。

　　主持人：谢谢，我们其实郑总已经给我们打开了一个比较大的话题，我们接着就追问一下，整个的商业智能是一个什么样的环境?那么为什么现在这么多公司来做这个行业，都会要去帮助企业、客户解决哪些问题，可以就这个问题展开一下。

　　郑正中：商业智能发展最快的就是前五年，之前商业智能的公司都不是非常的大，我们举几个商业智能比较知名的企业。你看成立最老的一家公司叫Cognos，1967年在加拿大成立。那时候商业智能市场基本上还在萌芽阶段。商业智能这些公司其实历史都蛮长的，像BO，大概有接近20年的时间。在2003年的时候，一些商业智能公司开始经行购并，像BO 购并Crystal,就是水晶报表。那时候BO规模大概3亿多美金，购并后营业额就两倍的成长。所以也是在那个时候，整个商业智能发展是速度最快的时候，那为什么会这个样子呢?也是跟环境有关，很多企业已经达到信息化发展的一定阶段，尤其是ERP都以完成。经过多年来的运行，ERP已经运行的非常成熟。但是很多的企业发现ERP对企业流程管理是一个非常好的系统。不过在决策方面还不够，很多决策者基本上是不用ERP这个系统。CEO要到ERP里去看报表，这是很困难的。所以后来大家在寻找新的技术，刚好在商业智能这一块，技术发展也趋成熟了。同时有一些很好的技术，例如微软在这方面技术的发展等，这几个条件的配合，所以ERP有问题存在，刚好又有一个新的解决方案在那里，也就是我们的商业智能。

　　商业智能发展最快是过去的这五年，到了去年发展更加快速，大家都知道Oracle去年购并Hyperion。后来SAP进行了另一个类似的购并，就是收购了BO。所以可以看得到在2007年的时候商业智能这个市场经过了很大的洗牌。商业智能这个发展到底会带来什么现象，我们可以预测一下。之前商业智能有很多不同的技术。但经过这次的洗牌之后，我们如果从客户的眼光来看，会看到两个现象，一个是大者恒很大，大型ERP公司也变成商业智能的公司，纯粹以商业智能技术为主的公司将不多见。未来ERP公司，也是商业智能公司，这是第一个现象。另一个现象如果以技术眼光来看的话，未来将分为两个阵营，一个是以微软技术平台为主的阵营，另一个就是非微软技术平台的阵营。所以对客户来讲的话，要不然是选择微软的技术平台，要不然就是选择非微软的。所以这是今后商业智能发展的两个方向。

　　主持人：非常感谢，郑总把我想问的一些问题都回答完了，我想追问一下，刚才郑总提到的将来的解决方案，都会包含商业智能这一块，那么先特计的话，是不是意味着将来会把这个目标扩大呢?

　　郑正中：其实我们现在的策略非常的清楚，首先我们大概在发展本身技术之前，已经花了六年的时间，然后等这个技术成熟之后，我们正式成立Strategy Companion，在选择这个技术的时候，是以微软的技术为主。如果以客户群来看的话，我们客户群是蛮广的。刚才提到SAP，可能有很多SAP客户可能希望采取SAP BI技术之外，还可以采用其他的技术，在这个时候他也会考虑到微软的BI技术。所以我们除了微软本身的客户之外，还有SAP的客户。像我们目前的很多合作伙伴也是SAP的合作伙伴。

　　主持人：谢谢郑总。您也发现，我自己有个感觉，中国的信息化也好，或者说整个企业应用也好，我发现都有不同的阶段，不同的地区，甚至不同的公司，应用这个解决方案，都有不同的阶段，不同的重点，所以您现在看的话，先特计扩展的话，以哪些企业为主?

　　郑正中：其实市场发展的策略也蛮多的，可以看到很多公司发展的方式都不同，举个例子，国外的软件公司第一次进入到中国市场，采取的都是渠道的方式，会寻找合作伙伴。但是我们当初在思考，我们是否要采用同样的方式。后来发现这个方式对我们来说初期可能取得一定的成绩，但是对长远发展不一定很好。最主要的是市场、客户都掌握在合作伙伴的身上，因此我们决定采用直接开展这个市场的方式。同时，我们在走直销的同时，一开始不可能投入很大的人力跟物力，所以就采用较少公司采用的方式，就是体验的方式。

　　以往在软件销售的阶段，客户最担心的就是如何充分了解想要采购怎样的软件解决方案和技术，但是实际上没有办法真正的去了解这个，包含解决方案，目前的发展情况，一些系统功能，或者目前的客户等等。那我们在想让这个客户更放心采用我们的技术时，我们就想用全新的方式，也就是体验的方式。

　　我们用两种方法来完成，第一种就是“体验培训”，目前在很多城市，包含像北京、上海、深圳、东莞、广州，我们都有很多的培训，这种体验培训并不是说只是上课讲解，而是真正让客户来动手、操作。像国内很多企业，他们来参加后的第一个感想就是这样子的培训可以让他完全了解，不仅是理论方面的，而是实务上的，能充分了解要实现这个商业智能是一个怎样的过程。他了解完之后，那第二个步骤我们所采用的体验方式，实际上就是建构一个小型的原型 (prototype)，透过这个原型他可以真正了解，商业智能对他们企业来讲的话，可以带来什么样的效益，解决哪些管理决策的问题。经过这两个层面之后，我们很多的客户，基本上非常放心采用我们的商业智能技术。

　　以往大家在谈商业智能的时候，第一个感想是理论非常的复杂，这是因为里面的发展大都是是从人工智能而来的。这里面在谈一些机器学习、类神经网路等人工智能技术。大家知道IBM的计算机为什么叫深蓝(Deep Blue)?主要是因为之前有一位中国学生在美国卡内基美隆大学读人工智能的时候，研发出一种可以下国际西洋棋的机器，叫做深思号(Deep Thought)。

　　主持人：深蓝那个超智能计算机。

　　郑正中：最主要的那个中国学生学习的就是人工智能，利用这个技术研发出智能计算机，这个计算机可以下国际西洋棋。毕业之后就进入IBM。跟另外一个也是中国人，组成一个小组，继续研发这个智能计算机，并改名为深蓝号。后来发现计算机的智能已经非常高了，所以想向当时的国际西洋棋的大师挑战。挑战了两回，第一次的时候智能计算机失败了，但失败的差距很小。第二年的时候，大师就输了。后来这个技术应用在很多方面，像DNA的解码上面。

　　主持人：这个故事好像是起码有差不多10年左右的时间。

　　郑正中：不止，因为人工智能发展很早。商业智能是从人工智能这边发展过来的。商业智能的爸爸就是人工智能。若是真的要深入理论研究的话，会非常的复杂。所以在以往有很多商业智能的实施是失败的，我曾经看过一个统计数字，就是成功率不到30%。

　　主持人：为什么呢?

　　郑正中：第一个原因就是刚才讲到的，因为它是一个新的技术，第二个是传统的实施方式是属于按部就班，在实施中第一个阶段就是先做数据的集成，企业内部可能有不同的信息系统，首先就是把它们先集成在一起。接下来来做数据的分析，目前有两种技术，一个叫做OLAP，第二种技术叫数据挖掘(Data Mining)，这两种都是商业智能里面所用的技术。那经过这样一个数据分析的处理就会得到我们讲的智能的东西，我们叫做知识。接下来我们怎么把这个知识呈现出来，我们就需要一个应用的界面，我们看到所谓的多维度的分析报表，和现在谈到的企业绩效管理，都在做这方面的知识呈现。所以你会看到传统的做法是一个阶段、一个阶段的实现，从数据集成、数据分析、到数据的应用一个阶段、一个阶段的实现。

　　但是大概是在前几年，美国有一位在商业智能非常有名的一个研究的人员，叫做Kimball，他后来提出一个新的概念，把这个商业智能的实施分成了好几个小循环。每个小循环会以一个主题为主，主题就是我们想要做决策分析的主题，类似我们想做财务分析等等这样的主题。以这个主题当做一个小循环，不是我们刚才谈到的一个阶段、一个阶段的去实施。在这个小循环里，首先我们要去了解决策者，他在财务上、或业务上，主要的关键的指标是什么。从这个关键指标然后去设计多维度分析中的一些维度。接下来之后有了这些维度之后，才知道我们到底需要哪些数据。所以你会从需求端，去实施整个商业智能的系统。

　　一个企业里面的决策分析过程，它的方向、范围是非常的广泛的。除了基本的财务、销售之外，还可以有很多方面，像库存、质量等方面。整个的决断过程是一直不断持续的过程，不断的进展、不断的改变。所以把这个过程分成很多不同的小循环，这样分解下去之后完全是不一样的，而且这样整个的效果和最后的结果都比传统的方式好很多。我们采用的就是这样一个方式。所以这是一种不一样的实施模式。而且成功率达到了提升，目前我们的成功率接近100%。

　　去年美国的IDC提出「直觉式商业智能」的概念(Intuitive Business Intelligence)，这不是一个全新的概念，主要是采取商业智能的一些技术，再加上新的商业智能实施的方式，把它统称直觉式的商业智能。直觉给人的感觉就是快，不是复杂的。所以从去年开始就谈论这个新的方式，这里面并不是谈的商业智能的理论，最主要的是怎么去实现商业智能这样的技术，一种新的方式。

　　主持人：还有在我们平时的跟您交流的过程中，提到绩效管理，我觉得这个词可能需要展开一下，需要这个词绩效管理，听起来很简单，但是这个绩效管理是不是打卡，可能有一些歧异。

　　郑正中：绩效管理第一个想到的是人事方面的，传统的绩效管理就只是一个构面。大部分的企业刚开始做绩效管理就是跟财务有关的，公司的利润，公司的资产等。大概是在20年前，哈弗一个教授跟另外一个顾问，提出新的理念，叫做「平衡计分卡」，就是我们不能只看一个构面，一个企业纵然它的财务指标很好，但是这个企业在别的方面可能有问题，刚才谈到人事方面的行为构面，因为要完成一个财务指标并不是靠公司的厂房，机器设备。所以在平衡计分卡中谈四个构面。在纵轴上面谈的是最关注的财务目标，纵轴下面谈的是人员方面，大家都知道一个企业要成功，最主要的是靠人。人方面有很多不同的指标，有些像我们讲的第一个阶段的考核，可能是考核人才结构合不合理。不同的公司有不同的结构。我们讲的人力成本，我们要把人看作最主要的资产。如果人员成长很快的话，可以带动整个公司的成长。这是第一个纵轴方面，人员的学习和成长。

　　接下来是横轴，横轴的方面以往很多的企业实际上以生产为导向，生产这个产品之后就推出市场。以市场为驱动的，以客户满意为主的。客户到底需求的是什么，我们会有一个客户的满意度，这也是非常关键的指标。接下来要满足客户满意度的话，所以我们在另外一头就是内部的流程，内部的流程包括很多，包括满足客户的定单，怎么去研发，最后产品的品质，有非常多的流程。所以这是内部流程的主要的部分。最后不止是考虑到内部流程，我们甚至还考虑到外部的流程，跟我的供应商、客户之间的流程，也就是所谓的供应链流程。所以你可以看到基本上把一个企业管理上的方方面面都包含进来，这个大概是目前在谈绩效管理最常用的一种基本理论架构，我们叫做平衡记分卡。

　　当然还有绩效管理常用的其他理论，像策略地图，这里面有一些我们讲的指标关联性，由于某些指标会影响到其他指标，指标间会形成一种路径，也就是地图的关系。这个策略地图，可能跟公司的战略策略有关，最主要的是把它展开。以提高人员的学习成长为例，可能公司要定一些有关人员学习成长方面的策略。举一个大家最熟悉的，之前有一本书，叫《从优秀到卓越》。这里面提到一个叫“先人后事”，就是先找好的人才，然后决定要做的事。这可能是一个公司人才发展所采用的策略，所以要完成这个人员成长指标，要有人力成长的策略。所以每一个构面都会有策略，最后这个策略构成就像地图，最终还是以财务指标为主。

　　财务指标上面可能也有某个策略，这跟我们以往讲的战略策略不一样的，战略策略提供的更多的是公司的发展方向。我们可以找合作伙伴，也可以有自己销售的方式。这个策略跟大部分讲的绩效是一个更高层次的。

　　目前在绩效管理上面常用的新的一些方法，以往其实已经有这些理论存在。但是企业很难采用，原因是绩效评估一定要有数据，你说一个绩效好与不好，并不能凭感觉，客观就是要以我们的数据来说话，这些数据很多是在系统里面。但是要用手工方式实现它非常的耗时，用手工的方式处理这些数据，然后接下来评分实现指标，所以这样做可能要耗费好几周的时间。所以，以往已有像平衡计分卡这种理论，但是我们无法在企业里实现的。刚好现在商业智能有这个技术，商业智能提供的几个部分，一个是数据的集成，可以透过新的技术把所有的数据集中到一起，做一个分析，最后呈现出来。

　　所以现在做绩效管理可以做到实际的实施。至少在技术上已经可以完成，未来你做完ERP，还可以做企业的绩效管理，现在整个细化是打通的，最底层的流程的管理，到最高层的决策分析，可以透过一个ERP系统去完成，我想这是ERP积极发展的方向。我讲个故事，我记得最早在行业里销售ERP，常讲企业只要有一套ERP，大概不需要其他的系统。那时候当然只是个销售台词，但现在看起来这句话快要实现了。经过这几年的发展，ERP里面包含的内容太多了，有SCM、CRM、PDM、HR等，现在更包含了BI。这可以给国内的ERP公司一个借鉴。之前很多的ERP公司说我这个生产功能很好，代表我这个ERP很好，但现在已经不行了。现在国外的ERP已经把整个标准往上提了，完整的ERP应该包含商业智能的功能在里面。

　　主持人：今天我一直没有打断郑总的话，我听的非常的入迷，我也非常感谢郑总，ERP不仅仅是我们现在很多人理解上的只是一部分，ERP是整个企业信息化的，包括我们的生产，包括我们的财务，包括绩效管理的所有所有，所以这实际上也是ERP世界网所倡导的意思。ERP还可以表达整个企业的概念。所以我非常同意郑总的观点，就是将来整个ERP供应商的竞争，不是生产做的好就可以，可能还需要有商业智能，还有其他的更多的东西，这些全部都是企业在管理上所需要的。这个我们总结一下。第二点就是我们以前说ERP的话，数据非常关键，传统的ERP系统把很多数据的东西解决了，如果数据不真实，不准确，可能就不行。所以我觉得商业智能这个方法，可能最后的结果报表出来，是让领导或者管理者，能够非常容易的得到前面做的正确与否。我觉得这个可以展开一下。

　　郑正中：商业智能虽然上最终呈现的结果，其中有一个就是用报表的方式来呈现，但是它实际上跟传统的报表截然不同。

　　主持人：我强调说一下，是不同的。

　　郑正中：传统的报表是静态的，打印出来的，它僵化了决策者的思维模式。现在商业智能报表是一种动态的，动态是什么意思呢?你不能看它是一个报表，因为它是活的，为什么是报表的方式?因为现在人类的科技发展，我们用的显示器仍是是二维的，不可能像电影里面看的三维的、多维的。举一个商业智能的分析为例，好比说从一个年度的营业额开始做分析，如果我们看到在某个区域这个营业额跟去年比较下降了，接下来我们就可以钻取到那个区域，分析为什么这个营业额跟去年比较会呈现衰退。这区域里面有不同的组织层次，从大区层次追踪到最后销售的分公司层次。这样就可以看得非常清楚，某一个区域的衰退是由这个造成的。接下来可以再从产品维度继续做钻取。同时接下来可以按照不同的时间、月份来分析，最后可以看到是谁负责这个产品，负责这个分公司。到此，我们可以掌握到最关键的部分，人的上面。因为所有事情最后一定有人的因素在里面，所以一定要追踪到人的上面。

　　商业智能把不同构面的问题，全部透过多维度报表剖析出来。当然这个报表严格讲应该是一个分析的平台、或系统。所以这个是商业智能的报表所呈现出来的最大的特点。钻取就像手中的放大镜，一直可以不断的把藏在底层的问题看的更清楚，可以从最高层的问题一直追踪到最底层。你甚至可以追踪到ERP里面的数据。如果数据错了，甚至还可以追踪到为什么错，甚至哪一组数据错了。刚才讲的是往下钻取，就是越看越细。以往我们只看到绩效，但是我不晓得这个绩效好与不好的原因所在。这个钻取功能可以让我们看到这个原因。这是非常大的区别。

　　主持人：我们有些疑问可以解答，你刚才谈到两种商业智能的技术，一个是OLAP，另一个是数据挖掘，能不能简单给大家说区别说这两种技术到底有什么不一样的?

　　郑正中：目前在市场上听到那么多的商业智能公司，大都是在做OLAP这方面。一般来讲，这两种技术都是对数据分析，数据的来源都一样，都是来源于信息化系统。我们举个例子像国美，每天可能都有几千万笔的数据，这种数据就是明细数据，消费者买东西之后每组数据的记录，比如你买个彩电。分析，我们一定要做统计，例如我们想了解一下目前索尼，它的彩电在所有的公司，所有的门店销售多少，或者看某个单个门店，回答这个问题需要做统计。这个统计我们常称做汇总。刚才说的是简单的汇总，我们把数量加出来，我想对不同的时间点做不同的加总，或者我想对不同的门店做加总。OLAP最重要的工作就是在做汇总。所以不同维度，OLAP会帮你做维度之间各种组合的汇总。我想看到的可能是区域销售的报表，我想看到的是区域里面不同的分公司它的报表，这样基本上可以透过OLAP把它汇总出来，所以这是OLAP最主要的技术。当然汇总不一定只有加总，我可以求平均值、最大值、最小值等。甚至我们想知道有多少人到我们店里来消费。例如国美也非常关注，今天有多少人到这个店销费，这也是一种汇总，汇总的种类是非常广泛的。

　　了解完OLAP之后，我们来看一下数据挖掘是什么技术呢?刚才提到数据挖掘很多的背景是来自于人工智能，人工智能有一个很重要的理论叫机器学习(Machine Learning)，我们可以研发一种机器来做学习，学习什么呢?好比最简单的例子，我们教小孩子加减乘除。我们只告诉他加法的一个基础。