NCR以數據倉庫改變零售業

編者按：數據倉庫是面向目標的、綜合的、隨時間而變化的用以支持管理決策的數據集成。早在1981年NCR爲Wal-Mart超市集團建立數據倉庫。今天，NCR在全球實施並投入使用的大型數據倉庫已超過1000家，市場份額超過50%。
　　在世界企業大規模連鎖化經營的背後，客戶關係管理是加強他們競爭能力的有效手段。利用數據倉庫系統來了解市場、改進業務流程、加強客戶服務和促進銷售可以說是值得國內企業借鑑的先進經驗。本刊下面介紹一組國際零售企業成功運用NCR數據倉庫的實例，以饗讀者。

尿布與啤酒－－數據倉庫的經典故事

　　在美國或其他國家，人們談到數據倉庫往往會津津樂道地提起尿布與啤酒的故事。這個故事的主角就是Wal-Mart，它目前擁有世界上最大的數據倉庫系統，總容量達到101TB（1TB=1000GB）。
　　總部位於美國阿肯色州的Wal-Mart是世界上最大也是發展最快的零售商，1998年營業收入達1392億美元。在美國《財富》雜誌公佈的1999年美國500家大公司排行榜中，上升到第2位。
　 　Wal-Mart的數據倉庫始建於80年代。自1980年以來，NCR一直在幫助Wal-Mart經營世界上最大的數據倉庫系統。1988年Wal- Mart數據倉庫容量爲12GB，1989年升級爲24GB，以後逐年增長，1996年其數據量已達7.5TB，1997年爲了聖誕節的市場預測和分 析，Wal-Mart將數據倉庫容量擴展到24TB。
　　利用數據倉庫，Wal-Mart對商品進行購物籃分析（Marketing Basket Analysis），即分析哪些商品顧客最有希望一起購買。Wal-Mart數據倉庫裏集中了各個商店一年多詳細的原始交易數據。在這些原始交易數據的基 礎上，Wal-Mart利用自動數據挖掘工具（模式識別軟件）對這些數據進行分析和挖掘。一個意外的發現就是：跟尿布一起購買最多的商品竟是啤酒！按常規 思維，尿布與啤酒風馬牛不相及，若不是藉助於數據倉庫系統，商家決不可能發現隱藏在背後的事實：原來美國的太太們常叮囑她們的丈夫下班後爲小孩買尿布，而 丈夫們在買尿布後又隨手帶回了兩瓶啤酒。既然尿布與啤酒一起購買的機會最多，Wal-Mart就在它的一個個商店裏將它們並排擺放在一起，結果是尿布與啤 酒的銷售量雙雙增長。由於這個故事的傳奇和出人意料，所以一直被業界和商界所傳誦。
　　這個故事僅是Wal-Mart藉助數據倉庫受益的許多成功 故事的一個花絮。Wal-Mart所選用的NCR Teradata數據倉庫解決方案包括了NCR Teradata數據平臺、NCR WorldMark海量並行處理器和168G的RAID存儲器。該系統提供運營水平記錄、例外價格和經營、業務可擴展性。目前，該系統全面支持收款臺、庫 存、倉庫管理和金融系統的所有信息。如今，Wal-Mart利用NCR的Teradata對超過7.5TB的數據進行存儲，這些數據主要包括各個商店前端 設備（POS，掃描儀）採集來的原始銷售數據和各個商店的庫存數據。Teradata數據庫裏存有196億條記錄，每天要處理並更新2億條記錄，要對來自 6000多個用戶的48000條查詢語句進行處理。銷售數據、庫存數據每天夜間從3000多個商店自動採集過來，並通過衛星線路傳到總部的數據倉庫裏。 Wal-Mart數據倉庫裏最大的一張表格（Table）容量已超過300GB、存有50億條記錄，可容納65個星期3000多個商店的銷售數據，而每個 商店有5-8萬個商品品種。利用數據倉庫，Wal-Mart在規劃商品分組佈局、降低庫存成本、瞭解銷售全局、進行市場分析和趨勢分析等方面均有卓越表 現。
　　商品分組佈局：作爲微觀銷售的一種策略，合理的商品佈局能節省顧客的購買時間，能刺激顧客的購買慾望。Wal-Mart利用前面提到的購 物籃分析（MBA），分析顧客的購買習慣，掌握不同商品一起購買的概率，甚至考慮購買者在商店裏所穿行的路線、購買時間和地點，從而確定商品的最佳佈局。
　 　降低庫存成本：加快資金週轉，降低庫存成本是所有零售商面臨的一個重要問題。Wal-Mart通過數據倉庫系統，將成千上萬種商品的銷售數據和庫存數據 集中起來，通過數據分析，以決定對各個商店各色貨物進行增減，確保正確的庫存。數十年來，Wal-Mart的經營哲學是“代銷”供應商的商品，也就是說， 在顧客付款之前，供應商是不會拿到它的貨款的。數據倉庫強大的決策支持系統每週要處理25000個複查查詢，其中很大一部分來自供應商，庫存信息和商品銷 售預測信息通過電子數據交換（EDI）直接送到供應商那裏。數據倉庫系統不僅使Wal-Mart省去了商業中介，還把定期補充庫存的擔子轉嫁到供應商身 上。1996年，Wal-Mart開始通過Web站點銷售商品，商品都是從供應商處直接訂貨。Web站點銷售相當成功，在其投入運營的第一個週末就賣出了 一百多萬件商品。
　　瞭解銷售全局：各個商店在傳送數據之前，先對數據進行如下分組：商品種類、銷售數量、商店地點、價格和日期等，通過這些分類 信息，Wal-Mart能對每個商店的情況有個細緻的瞭解。在最後一家商店關門後一個半小時，Wal-Mart已確切知道當天的運營和財政情況。憑藉對瞬 間信息的隨時捕捉，Wal-Mart對銷售的每一點增長，庫存貨物百分比的每點上升和通過削價而提高的每一份銷售額都瞭如指掌。
　　市場分 析：Wal-Mart利用數據挖掘工具和統計模型對數據倉庫的數據仔細研究，以分析顧客的購買習慣、廣告成功率和其他戰略性的信息。Wal-Mart每週 六的高級會議上要對世界範圍內銷售量最大的15種商品進行分析棗然後確保在正確的時間、正確的地點有正確的庫存。
　　趨勢分析：Wal-Mart 利用數據倉庫對商品品種和庫存的趨勢進行分析。以選定需要補充的商品，研究顧客購買趨勢，分析季節性購買模式，確定降價商品，並對其數量和運作作出反應。 爲了能夠預測出季節性銷售量，它要檢索數據倉庫擁有10萬種商品一年多來的銷售數據，並在此基礎上作分析和知識挖掘。
　　Wal-Mart的締造 者Sam Walton在他的自傳《Made in America：My Story》一書中寫道：“我能頃刻之間把信息提取出來，而且是所有的數據。我能拿出我想要的任何東西，並確切地講出我們賣了多少。”這感覺就象在信息的 海洋裏，“輕舟已過萬重山”。
　　數據倉庫改變了Wal-Mart，而Wal-Mart改變了零售業。在它的影響下，世界頂尖零售企 業：Sears、Kmart、JC Penney、NO.1 German Retailer、日本西武、三越等先後建立了數據倉庫系統。1996年，Wal-Mart和NCR聯合獲得數據倉庫研究所VLDB技術領域的“最佳實踐 獎”。

 

利用數據倉庫扭轉局勢的動人故事

　　成立於1886年的美國零售業的鉅子Sears公司，20世紀以來一直是美國零售業的一面旗幟。就是這家百年 世紀老店在進入本世紀90年代後，面對市場的殘酷競爭，已顯得步態龍鍾。1993年企業開始出現全面虧損，被迫裁員5萬，300餘家商店停業。也許是置於 死地而後生，Sears公司痛下決心全面改革。1994年3月，Sears公司開始引進NCR數據倉庫系統。憑藉先進的數據倉庫系統的支持，1994年和 1995年，Sears公司連續兩年營業額攀升20%；1996年，Sears公司新開300家分店、新增員工1.2萬人。
　　“如果不發生戲劇性變化，Sears公司可能會沿着恐龍的足跡一直走下去。如果說在美國存在利用信息技術扭轉公司局勢的動人故事的話，那應歸功於Sears。－－美國《信息週刊》的評價．
　 　目前，Sears已是美國第二大零售企業。Sears公司數據倉庫裏存有50億條記錄，保存了最新121周來自3500個不同地點的各個商店的原始銷售 數據和庫存數據。這些數據每天晚上從各種應用系統採集上來，經條件分類，送入數據倉庫中。數據倉庫允許3000多個用戶進行訪問，這些用戶主要包括：高級 管理人員、分析人員、採購人員、市場人員和廣告客戶，數據倉庫爲每類人員都提供了一個高效的科學決策工具。Sears公司以前的信息系統對海量數據存儲和 快速的反應已顯得無能爲力，數據倉庫不但能輕鬆勝任，而且爲企業提供了強大的功能，使信息管理無論從宏觀還是微觀，一切盡在掌握。
　　Sears 公司數據倉庫每天要接收1萬餘次查詢、產生1400張日常業務報表，而平均響應時間僅爲25秒。Sears公司的經理和採購人員每天要不斷地訪問數據倉庫 以獲取成千上萬種商品和近3千個商店的最新情況。數據倉庫幫助高層管理人員更快地分析數據，更合理地調整商品層次，從而使商店更有效地運行。
　　 未建數據倉庫之前，Sears公司不能確切知道哪個商店該進什麼商品，曾經發生過可氣又可笑的事情是將大批的雪地鞋發送到了永遠不會下雪的佛羅里達州；採 購人員無法在銷售過程中靈活掌握庫存和調整價格，銷售情況要等一個星期以後才能得知；庫存不能按要求降低，大量流動資金積壓在倉庫裏。而現在採購人員在頭 天晚上就能得到各種所需信息，確切知道哪個商店什麼商品好賣，從而決定商品在各商店間的相互調配。藉助數據倉庫，Sears公司庫存降低了60%。 Sears公司從數據倉庫當中挖掘並掌握了8千萬個家庭的購買習慣，從而進行市場分析，制定相應的銷售、廣告策略和促銷計劃。數據倉庫幫助Sears公司 實現了企業重整、反敗爲勝的傳奇，成爲Sears公司近年持續發展的支柱之一。

 

數據倉庫在新西蘭應用成功的故事

　　新西蘭最大的折扣連鎖店The Warehouse以其統一穿紅襯衫的僱員及低廉的價格爲特色，擁有70家商店，5000名員工，年銷售額達7.5億美元，在新西蘭享有盛名。
　 　爲了在競爭日益激烈的折扣連鎖零售業繼續保持其領先地位，The Warehouse公司把重點越來越多地放在瞭解它的客戶及提高運營效率上。但分散的經營活動和信息系統使公司對每一項交易進行有效分析變得極爲困難。公 司決定，必須採用一種中央數據倉庫來控制和處理所有的信息。
　　The Warehouse公司經過廣泛的論證，在衆多的可選擇對象中最終把目光集中在了NCR。
　　The Warehouse公司購買了NCR RightSTART方案。該方案能夠安全地從公司一個部門的數據倉庫開始，隨着公司規模和需求的擴大，不斷地擴大數據倉庫內容。
　 　在系統安裝後的最初2周裏，發現了許多有趣的事實。例如，有30%的顧客每次購物只買一件商品。象這種高水準的信息在以往分數化的信息系統中是不可能得 到的。高效的數據倉庫可以使公司準確地把握自己的客戶，爲他們設計優化購物方案，並把信息傳遞給每個收款臺的員工，讓他們更好地爲顧客服務，從而大大提高 了公司的競爭力。
　　“作爲一家商業企業，你應該瞭解你的工作，企業內的狀況以及你的顧客，”The Warehouse公司信息系統部總經理布朗說：“有了NCR的數據倉庫，我們有能力更好地瞭解業務細節和我們的顧客，使公司得到很快發展。”我們選擇 NCR產品的原因有兩點：經驗和產品。NCR結合了它的零售業的領先優勢和在可擴展數據倉庫解決方案上的先進技術，從而導致了成功的結果。The Warehouse公司選擇NCR公司也考慮到了其數據倉庫的WorldMark可擴展平臺和Teradata的相關性數據庫的優越性。
　　 1998年7月31日，即安裝NCR數據倉庫的1年後，The Warehouse公司年度報告顯示其庫存金額與去年相比降低了910萬美元，即下降了7%的庫存，從而增加了15%的銷售收入。“數據庫的可伸縮性在一 年前我們考慮購買數據倉庫時是一個非常重要的因素。NCR公司出色地證明了其產品的優越特性。”布朗說：“另外，速度也至關重要。NCR產品在8秒鐘內可 以處理320萬條信息。我們還可以通過數據倉庫科學地管理我們的存貨。以往，我們只能通過貨物體積決定庫存量；現在，我們可以知道有哪些存貨是1周內的， 哪些是6周的，哪些是半年的。這樣，我們就通過銷售情況制訂庫存戰略，提高我們的競爭力。”
　　NCR數據倉庫不僅運用於零售業，作爲世界上最大 的消費品P&G（寶潔）公司，早在1990年就開始引進了NCR的數據倉庫系統，並廣泛應用於企業的銷售報表、分銷管理、財務分析、資金預測、化 妝品、市場研究、決策支持、人力資源管理和利用歷史數據進行營銷分析等領域。利用數據倉庫系統，寶潔公司可以及時調節其在各個零售企業的供給情況。通過廣 泛的收集和分析，寶潔公司能確切知道什麼產品以什麼價位在哪個商店最暢銷，從而決定合適的產品數量、正確的產品種類“適時（Just-in-Time）” 地進行發貨。自90年代以來，寶潔公司一直在調整它的發展戰略，比如：降低滯銷產品的種類、包裝簡單化、降低存貨數量、提高價格競爭優勢和業務流程重組 等。所有這些也都依賴於數據倉庫完整的數據基礎和強大的決策手段。