数据仓库：信息“海洋”里的“救生圈”？

来源： 作者：添加日期：07-10-22 11:22:38 责任编辑:

    企业生产、经营和销售规模的急剧扩大，伴随而来的是相关领域的数据量急剧增长；同时，企业生产和销售的模式也因为市场经营格局的转变，由传统的计划生产逐步转向基于订单的生产和基于客户的营销，客户的喜好受到了前所未有的重视。然而，在这种市场模式下无论是供还是产，对于企业获取利润的“前锋”——营销部门来说，都带来了新一轮的挑战。一直以来，营销部门主要承担了单纯的产品销售任务，业绩考核的主要指标则理所当然地是销售额或销售量。可是，如今基于客户的营销和订单生产模式则要求营销部门承担着整个企业运营的领头羊的任务，分析客户、预测需求、调整产品策略……一系列难题加载到了营销部门。

    于是，如何有效地利用这些销售过程中产生的数据成了困扰企业营销决策的一大难题。在传统手工管理模式下曾苦于在业务知识和决策规律的“沙漠”中“渴死”的营销部门，在管理信息化工具的应用下，是否又在遭遇在数据信息的“海洋”中被“淹死”的考验？

    在复杂的渠道营销模式下，管理者面对的数据信息量往往相当庞大。当他们不断地疲于应对竞争对手强有力的市场竞争策略行动的时候，却逐渐丧失了主导性品牌，缺乏对自身市场领导地位系统而全面的认知和了解，因此在竞争中逐步地迷失了自我。一些企业选择了能够进行多维度分析和报告能力的数据仓库软件，试图通过“圈海”运动作为在日后日益激烈的市场竞争中乘风破浪的必要工具。

    为何需要数据仓库？

    我们就拿隶属于快速消费品行业的小包装食用油来说吧。算起来，其行业成长历史不过是短短十几年，经历了从零到几百个亿的快速成长。在行业规模逐渐扩大的时候，企业的经营模式也是从之前的“小米加步枪”的零星粮油店发展到今天庞大的营销网络。快速扩张的企业希望不断完善自己的销售网络，拓展不同的区域市场。由于销售区域市场的日趋成熟，企业销售业绩的不断提升，带动了企业相关的管理决策模式一同发展。在庞大的体系下，真实数据信息的传递和获取成了一个极大的难题，决策层需要把握销售各个环节的数据信息情况、了解数据信息的组成、获取足够的数据信息量并且保证这些数据信息获取的时效性。

    原始的销售数据信息较单一，往往是厂家出了多少货，经销商进了多少货出了多少货……只有厂家手头有粗略的数据信息记录，而分支机构手头上的数据信息早已失去时效性，并且由于退货等原因，也可能使数据出现丢失或重复等情况。市场越做越大，这些矛盾就越来越凸显。由于数据信息的时效性问题，可能造成各层面的管理人员看到的数据有偏差，导致决策者的战略思想不能很好地实施；营销管理人员拿不到及时准确的销售数据，直接影响营销活动的开展及计划的制订；终端数据信息无法反馈，导致对消费者的需求满足越来越偏离，所有问题都有待突破性的解决。

    以往很多企业也在逐步形成一套比较完整的分析体系来辅助销售决策，使营销管理人员在了解基本销售数据信息的同时，也能够进行例如同比、环比等方面的分析。但类似的分析仅仅是基于对历史数据信息的回顾，只能作为简单的参考，在此形成的营销方案无法适应快速消费品市场瞬息万变的竞争环境，无法第一时间对消费者做出反应。

    各层级人员对增加数据组成和信息处理速率等的需求越来越强烈，营销管理人员迫切希望为其提供一套能够在业务的所有层面推动快速、一致并有效的决策解决方案。