主持人叶开：

　　他们还是主要是卖啥说啥，剩下我们了，我们不卖什么，所以我们就交流经验，我们可以批评他们，可以讲企业存在的问题，也可以讲现在做这些项目的经历，也可以讲这些相关的，或者跟话题之外，跟商业智能相关的东西。

　　ITPUB甲骨文ERP周生：

　　我本身主要是从业务出来的，以前不是从技术这块来的，所以也很希望向大家学习，我们是做软件分销商这块，我正好想了解一下情况，现在一个企业上ERP之后，第一年的时候没有BI的需求，第二年第三年有对历史分析的需求，那么我们想了解一下，一个是能不能举一些案例出来，因为我主要是做制造业的，大家都是在大型企业的，像惠普。我想了解一下，在制造业这块的应用情况。希望大家提供一些案例，因为我们企业本身来说也代理的一些产品。可能也希望能够了解其他产品的情况。

　　Sybase公司技术总监卢东明：

　　我试着回答一下，历史数据这个问题，你是想要行业的案例，其实我可以跟你这样讲，任何一个行业，这是一个非常通用的问题，只是说你制造业，你永远是制造业的数据，金融业可能比你们的数据还要大。

　　ITPUB甲骨文ERP周生：

　　制造业这块应用到什么程度了，我们公司客户比较少，我们这块生产前景在哪里，做IT分销商这块，我们有什么投资的价值。

　　Sybase公司技术总监卢东明：

　　我这样反问你一句话，你现在的数据量多少。

　　ITPUB甲骨文ERP周生：

　　这块我不清楚，我们是面向制造业的，如果我们面向行业的话，他们主要现在做的量很大，但是我们现在一般制造业有几个厂商，我们一个是搞他们的预算，您这个产品的话，在这一块，现在在价位上，或者是团队上有没有准备。

　　Sybase公司技术总监卢东明：

　　我们的价位，因为我不管报价，我只管技术。我说一下，通用来说，每一个企业都会面临数据膨胀的问题，我们的解决方案，刚才我重复很多次了，就是压缩的问题，实际上就是最简单的解决历史数据的问题，很多数据库的系统，现在的数据是膨胀的，根据膨胀的情况下，只能存储三个月，或者是六个月的数据，再多就支撑不下去了，如果我给你一个技术，可以压缩70％的数据，这样马上就可以延期了。

　　ITPUB甲骨文ERP周生：

　　我们想做一些行业利用，可能在金融行业，在一些很大的业务系统，比如说超市，全国的连锁企业，我们想在这个市场上发挥自己的作用，但是我想问另外一个问题，在低端用户这块，有没有这种情况。

　　主持人叶开：

　　我们又回到老话题，就是卖什么又说什么。其中还有一个意思，我能听出来，制造行业不止是性能问题，这个问题卢东明先生能解决，但是制造业有行业特点的，制造行业BI一定要结合制造行业数据这种模型去建，我们跟超市跟商品肯定不一样的，这个差异他是很关心的，怎么样体现出来，这是卢总的第六个目标客户。

　　Sybase公司技术总监卢东明：

　　您说得刚才这个也非常对，各个行业有各个行业，那个行业里面的特性，比如说像您刚才说的，您有业务支持，我可能没有，但是我有IT这方面的支持，您不一定有我这么多，但是我们有，我想IBM也有这样的产品，就是说一个企业的模型，数据模型，我们有专门为各个行业，比如说电信，金融，零售，制造，医疗这些行业的定制的一些模型，当你用这个模型以后，就可以帮你跨过一个先期设计的BI，所以很多地方都有这样的东西来帮助你。

　　ITPUB网友：

　　我有两个问题，刚才几位都谈到行业的解决方案，包括行业的模板，沈先生提过，但是我觉得这里面有一个问题，既然是行业的解决方案，行业的模板，其实有是面向，基本上是以内部为主的，以内部的数据为主的，但是其实任何一个行业，任何一个企业都是有纵向的，你说金融这种模型对于制造业来说没有意义吗，不是的，因为你制造业你也需要公司，你也要金融资本市场，你完全可能需要那部分的支持，包括那部分的模型，所以我认为这是不是有一个跨行业的问题，是不是行业的解决方案是足够的，这是我的问题了，大家也可以讨论。

　　Sybase公司技术总监卢东明：

　　其实我刚才说这个模型本身就分两大块，一大块就是通用的CRM，ERP这部分东西，这个模板任何一个企业都需要有的，另外一个金融里面有金融，比如说风险的，有资本市场的一些特性的东西，然后保险业有保险业特性的东西，保单的信息，可能零售业不存在保单信息的东西，那么模板本身就是通用模块，和专有模块结合在一起的。

　　IBM软件部李磊：

　　我觉得谈得太宽，这样具体点，这件事情，你刚才问题可以分两个层次来看，一个层次就是说，我是不是要采用一些相应的技术，我在制造业的，我是造汽车的，或者造什么的，这样就分三个层次看，国内制造业，一些大的行业在做分析的应用和分析的系统，但是不一定建它的仓库，比如说我实施了SAP，那么SAP是侧重于定单的共性，更容易满足需求。刚才谈到了模型，每一个应用对每个人要个性化的，我要做我自己的应用，但是底下都要谈，我是不是要选择一个合适的，比如说我做企业要选一个合适的模型，这些分几个方面，一个是这个数据仓库里面的，还有一个就是模板，再往下就是采用什么样的技术做这件事情。第一个问题，我要做什么，我要做一个局部的小的应用，比如说我要做质量管理，我再利用质量管理有质量管理的数据，我不说数据分布是不是符合，我会采用一些相应的展现的方式，展现的工具来做，那么再具体讲，我再往下可能会做一些预测和判断，这是一个小的分析应用，我们从这个角度讲，首先有目标才能做，我用什么样的方式，我是不是有一些成熟的模型，包括预测的模型，另一个是比较大一些的，我们这个企业是不是要构建数据仓库，如果构建数据仓库的话，我更着重考虑，我这个企业是不是要核心建立一个企业数据技术的平台，我有ITO的系统，我有CRM的系统，这些数据怎么样柔在一起，这样就有问题了，我哪些数据是从SAP里面出等等，你的问题很好，但是你的问题，会让大家落在某一个层面上回答，你用XX这个产品很好，再前提是，我们可清晰的商业性问题，和商业目标，我要看到哪些最主要的目标，这些目标可能来自于公司给我们咨询，我们刚才说了是内部还是外部的，我们现在是在做内部的经营分析，如果我是做我的客户CRM分析，如果我做供应链分析，这是我的目标，我可能要和别人打交道，这样会牵扯到和它的供应链怎么样配合等等，第一层先是需求，然后才是确定主要的KPI指标，这样才能有需求模板，有了模板才有模型，有了模型才能有什么样的产品适合我，有了什么样的产品才会考虑到软硬件加工。我觉得这是，可以谈一些具体的问题，您的问题太大了。

　　主持人叶开：

　　要不我们退一步吧，我们讲报表，一讲报表大家就比较熟，报表怎么做，有些复杂的报表实现不了怎么办，这个事很多，因为我们以前做项目的时候，这个事太多了，天天给人整报表，大家谈谈这个好吗。有没有想发言的。

　　ITPUB Java版班主：

　　我是java版的版主，我是一个系统员，我听了各位所说的这些东西我觉得，他们没有卖给我的东西，我现在有一个问题，我不像大家一个，是一个高层次的这种方案，或者是解决方案的东西，我们是做游戏的，我们现在遇到一个问题，刚才卢东明先生说到可以压缩70％的数据，我们做权衡的时候，我们发现用户玩的游戏，或者是支付的信息，比如说一年以前，或者是三个月以前，相对于我要分析三个月以前的数据来说，和我花钱购买的用户体验，我觉得删掉比花那么多钱更省钱，我们的问题就是想用什么样的价格解决这么个用户在线的问题，比如说今天，其实我非常有兴趣的就是SOA这个东西，我的论文也是写的SOA在游戏行业的应用，我想听听大家对SOA这方面的发言。