NCR以数据仓库改变零售业，

NCR以数据仓库改变零售业，

编者按：数据仓库是面向目标的、综合的、随时间而变化的用以支持管理决策的数据集成。早在1981年NCR为Wal-Mart超市集团建立数据仓库。今天，NCR在全球实施并投入使用的大型数据仓库已超过1000家，市场份额超过50%。
　　在世界企业大规模连锁化经营的背后，客户关系管理是加强他们竞争能力的有效手段。利用数据仓库系统来了解市场、改进业务流程、加强客户服务和促进销售可以说是值得国内企业借鉴的先进经验。本刊下面介绍一组国际零售企业成功运用NCR数据仓库的实例，以飨读者。

尿布与啤酒－－数据仓库的经典故事

　　在美国或其他国家，人们谈到数据仓库往往会津津乐道地提起尿布与啤酒的故事。这个故事的主角就是Wal-Mart，它目前拥有世界上最大的数据仓库系统，总容量达到101TB（1TB=1000GB）。
　　总部位于美国阿肯色州的Wal-Mart是世界上最大也是发展最快的零售商，1998年营业收入达1392亿美元。在美国《财富》杂志公布的1999年美国500家大公司排行榜中，上升到第2位。
　 　Wal-Mart的数据仓库始建于80年代。自1980年以来，NCR一直在帮助Wal-Mart经营世界上最大的数据仓库系统。1988年Wal- Mart数据仓库容量为12GB，1989年升级为24GB，以后逐年增长，1996年其数据量已达7.5TB，1997年为了圣诞节的市场预测和分 析，Wal-Mart将数据仓库容量扩展到24TB。
　　利用数据仓库，Wal-Mart对商品进行购物篮分析（Marketing Basket Analysis），即分析哪些商品顾客最有希望一起购买。Wal-Mart数据仓库里集中了各个商店一年多详细的原始交易数据。在这些原始交易数据的基 础上，Wal-Mart利用自动数据挖掘工具（模式识别软件）对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现就是：跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！按常规 思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助于数据仓库系统，商家决不可能发现隐藏在背后的事实：原来美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而 丈夫们在买尿布后又随手带回了两瓶啤酒。既然尿布与啤酒一起购买的机会最多，Wal-Mart就在它的一个个商店里将它们并排摆放在一起，结果是尿布与啤 酒的销售量双双增长。由于这个故事的传奇和出人意料，所以一直被业界和商界所传诵。
　　这个故事仅是Wal-Mart借助数据仓库受益的许多成功 故事的一个花絮。Wal-Mart所选用的NCR Teradata数据仓库解决方案包括了NCR Teradata数据平台、NCR WorldMark海量并行处理器和168G的RAID存储器。该系统提供运营水平记录、例外价格和经营、业务可扩展性。目前，该系统全面支持收款台、库 存、仓库管理和金融系统的所有信息。如今，Wal-Mart利用NCR的Teradata对超过7.5TB的数据进行存储，这些数据主要包括各个商店前端 设备（POS，扫描仪）采集来的原始销售数据和各个商店的库存数据。Teradata数据库里存有196亿条记录，每天要处理并更新2亿条记录，要对来自 6000多个用户的48000条查询语句进行处理。销售数据、库存数据每天夜间从3000多个商店自动采集过来，并通过卫星线路传到总部的数据仓库里。 Wal-Mart数据仓库里最大的一张表格（Table）容量已超过300GB、存有50亿条记录，可容纳65个星期3000多个商店的销售数据，而每个 商店有5-8万个商品品种。利用数据仓库，Wal-Mart在规划商品分组布局、降低库存成本、了解销售全局、进行市场分析和趋势分析等方面均有卓越表 现。
　　商品分组布局：作为微观销售的一种策略，合理的商品布局能节省顾客的购买时间，能刺激顾客的购买欲望。Wal-Mart利用前面提到的购 物篮分析（MBA），分析顾客的购买习惯，掌握不同商品一起购买的概率，甚至考虑购买者在商店里所穿行的路线、购买时间和地点，从而确定商品的最佳布局。
　 　降低库存成本：加快资金周转，降低库存成本是所有零售商面临的一个重要问题。Wal-Mart通过数据仓库系统，将成千上万种商品的销售数据和库存数据 集中起来，通过数据分析，以决定对各个商店各色货物进行增减，确保正确的库存。数十年来，Wal-Mart的经营哲学是“代销”供应商的商品，也就是说， 在顾客付款之前，供应商是不会拿到它的货款的。数据仓库强大的决策支持系统每周要处理25000个复查查询，其中很大一部分来自供应商，库存信息和商品销 售预测信息通过电子数据交换（EDI）直接送到供应商那里。数据仓库系统不仅使Wal-Mart省去了商业中介，还把定期补充库存的担子转嫁到供应商身 上。1996年，Wal-Mart开始通过Web站点销售商品，商品都是从供应商处直接订货。Web站点销售相当成功，在其投入运营的第一个周末就卖出了 一百多万件商品。
　　了解销售全局：各个商店在传送数据之前，先对数据进行如下分组：商品种类、销售数量、商店地点、价格和日期等，通过这些分类 信息，Wal-Mart能对每个商店的情况有个细致的了解。在最后一家商店关门后一个半小时，Wal-Mart已确切知道当天的运营和财政情况。凭借对瞬 间信息的随时捕捉，Wal-Mart对销售的每一点增长，库存货物百分比的每点上升和通过削价而提高的每一份销售额都了如指掌。
　　市场分 析：Wal-Mart利用数据挖掘工具和统计模型对数据仓库的数据仔细研究，以分析顾客的购买习惯、广告成功率和其他战略性的信息。Wal-Mart每周 六的高级会议上要对世界范围内销售量最大的15种商品进行分析棗然后确保在正确的时间、正确的地点有正确的库存。
　　趋势分析：Wal-Mart 利用数据仓库对商品品种和库存的趋势进行分析。以选定需要补充的商品，研究顾客购买趋势，分析季节性购买模式，确定降价商品，并对其数量和运作作出反应。 为了能够预测出季节性销售量，它要检索数据仓库拥有10万种商品一年多来的销售数据，并在此基础上作分析和知识挖掘。
　　Wal-Mart的缔造 者Sam Walton在他的自传《Made in America：My Story》一书中写道：“我能顷刻之间把信息提取出来，而且是所有的数据。我能拿出我想要的任何东西，并确切地讲出我们卖了多少。”这感觉就象在信息的 海洋里，“轻舟已过万重山”。
　　数据仓库改变了Wal-Mart，而Wal-Mart改变了零售业。在它的影响下，世界顶尖零售企 业：Sears、Kmart、JC Penney、NO.1 German Retailer、日本西武、三越等先后建立了数据仓库系统。1996年，Wal-Mart和NCR联合获得数据仓库研究所VLDB技术领域的“最佳实践 奖”。

 

利用数据仓库扭转局势的动人故事

　　成立于1886年的美国零售业的巨子Sears公司，20世纪以来一直是美国零售业的一面旗帜。就是这家百年 世纪老店在进入本世纪90年代后，面对市场的残酷竞争，已显得步态龙钟。1993年企业开始出现全面亏损，被迫裁员5万，300余家商店停业。也许是置于 死地而后生，Sears公司痛下决心全面改革。1994年3月，Sears公司开始引进NCR数据仓库系统。凭借先进的数据仓库系统的支持，1994年和 1995年，Sears公司连续两年营业额攀升20%；1996年，Sears公司新开300家分店、新增员工1.2万人。
　　“如果不发生戏剧性变化，Sears公司可能会沿着恐龙的足迹一直走下去。如果说在美国存在利用信息技术扭转公司局势的动人故事的话，那应归功于Sears。－－美国《信息周刊》的评价．
　 　目前，Sears已是美国第二大零售企业。Sears公司数据仓库里存有50亿条记录，保存了最新121周来自3500个不同地点的各个商店的原始销售 数据和库存数据。这些数据每天晚上从各种应用系统采集上来，经条件分类，送入数据仓库中。数据仓库允许3000多个用户进行访问，这些用户主要包括：高级 管理人员、分析人员、采购人员、市场人员和广告客户，数据仓库为每类人员都提供了一个高效的科学决策工具。Sears公司以前的信息系统对海量数据存储和 快速的反应已显得无能为力，数据仓库不但能轻松胜任，而且为企业提供了强大的功能，使信息管理无论从宏观还是微观，一切尽在掌握。
　　Sears 公司数据仓库每天要接收1万余次查询、产生1400张日常业务报表，而平均响应时间仅为25秒。Sears公司的经理和采购人员每天要不断地访问数据仓库 以获取成千上万种商品和近3千个商店的最新情况。数据仓库帮助高层管理人员更快地分析数据，更合理地调整商品层次，从而使商店更有效地运行。
　　 未建数据仓库之前，Sears公司不能确切知道哪个商店该进什么商品，曾经发生过可气又可笑的事情是将大批的雪地鞋发送到了永远不会下雪的佛罗里达州；采 购人员无法在销售过程中灵活掌握库存和调整价格，销售情况要等一个星期以后才能得知；库存不能按要求降低，大量流动资金积压在仓库里。而现在采购人员在头 天晚上就能得到各种所需信息，确切知道哪个商店什么商品好卖，从而决定商品在各商店间的相互调配。借助数据仓库，Sears公司库存降低了60%。 Sears公司从数据仓库当中挖掘并掌握了8千万个家庭的购买习惯，从而进行市场分析，制定相应的销售、广告策略和促销计划。数据仓库帮助Sears公司 实现了企业重整、反败为胜的传奇，成为Sears公司近年持续发展的支柱之一。

 

数据仓库在新西兰应用成功的故事

　　新西兰最大的折扣连锁店The Warehouse以其统一穿红衬衫的雇员及低廉的价格为特色，拥有70家商店，5000名员工，年销售额达7.5亿美元，在新西兰享有盛名。
　 　为了在竞争日益激烈的折扣连锁零售业继续保持其领先地位，The Warehouse公司把重点越来越多地放在了解它的客户及提高运营效率上。但分散的经营活动和信息系统使公司对每一项交易进行有效分析变得极为困难。公 司决定，必须采用一种中央数据仓库来控制和处理所有的信息。
　　The Warehouse公司经过广泛的论证，在众多的可选择对象中最终把目光集中在了NCR。
　　The Warehouse公司购买了NCR RightSTART方案。该方案能够安全地从公司一个部门的数据仓库开始，随着公司规模和需求的扩大，不断地扩大数据仓库内容。
　 　在系统安装后的最初2周里，发现了许多有趣的事实。例如，有30%的顾客每次购物只买一件商品。象这种高水准的信息在以往分数化的信息系统中是不可能得 到的。高效的数据仓库可以使公司准确地把握自己的客户，为他们设计优化购物方案，并把信息传递给每个收款台的员工，让他们更好地为顾客服务，从而大大提高 了公司的竞争力。
　　“作为一家商业企业，你应该了解你的工作，企业内的状况以及你的顾客，”The Warehouse公司信息系统部总经理布朗说：“有了NCR的数据仓库，我们有能力更好地了解业务细节和我们的顾客，使公司得到很快发展。”我们选择 NCR产品的原因有两点：经验和产品。NCR结合了它的零售业的领先优势和在可扩展数据仓库解决方案上的先进技术，从而导致了成功的结果。The Warehouse公司选择NCR公司也考虑到了其数据仓库的WorldMark可扩展平台和Teradata的相关性数据库的优越性。
　　 1998年7月31日，即安装NCR数据仓库的1年后，The Warehouse公司年度报告显示其库存金额与去年相比降低了910万美元，即下降了7%的库存，从而增加了15%的销售收入。“数据库的可伸缩性在一 年前我们考虑购买数据仓库时是一个非常重要的因素。NCR公司出色地证明了其产品的优越特性。”布朗说：“另外，速度也至关重要。NCR产品在8秒钟内可 以处理320万条信息。我们还可以通过数据仓库科学地管理我们的存货。以往，我们只能通过货物体积决定库存量；现在，我们可以知道有哪些存货是1周内的， 哪些是6周的，哪些是半年的。这样，我们就通过销售情况制订库存战略，提高我们的竞争力。”
　　NCR数据仓库不仅运用于零售业，作为世界上最大 的消费品P&G（宝洁）公司，早在1990年就开始引进了NCR的数据仓库系统，并广泛应用于企业的销售报表、分销管理、财务分析、资金预测、化 妆品、市场研究、决策支持、人力资源管理和利用历史数据进行营销分析等领域。利用数据仓库系统，宝洁公司可以及时调节其在各个零售企业的供给情况。通过广 泛的收集和分析，宝洁公司能确切知道什么产品以什么价位在哪个商店最畅销，从而决定合适的产品数量、正确的产品种类“适时（Just-in-Time）” 地进行发货。自90年代以来，宝洁公司一直在调整它的发展战略，比如：降低滞销产品的种类、包装简单化、降低存货数量、提高价格竞争优势和业务流程重组 等。所有这些也都依赖于数据仓库完整的数据基础和强大的决策手段。