主持人叶开：

　　我是CRM版的版主。上午是web1.0，专家在上面讲，我们在下面听，我们总觉得有点被动，今天下午是web2.0，大家要踊跃发言，不要太谦虚，搞信息化，搞IT都比较谦虚，干活可以，但是这时候总往后退，这是我们自己的讨论，大家要积极发言，你发言越多，获得的经验越多。

　　我讲一下规则，因为web2.0强调个体的主动性，但是太个体了有点散漫，我简单说一下规则，每人争取发言一次，或者是发言两次，发言的时候举一下手。可以讨论，但是不要争论，因为大家都是ITPUB里面的好朋友，问题可以讨论，但是不能争论。我们搞信息化的一定要非常和平的解决问题。第三个是针对前面发言的，我们可以提问题，但是也是一样，要发问的话，要举手，不要人家刚刚说完，你有发言。第四个是大家可能刚刚认识，但是大家记住第一次发言的时候，大家拿出一句话来介绍一下自己，就像我说的，“我是CRM版主，我叫叶开”，这样简单介绍一下自己。规则很简单，就这四个，实际上真正执行的时候，大家随意发挥就可以了。

　　再一个大家都拿到了提纲了，后面有一个小小的纲要，这是我们在编辑讨论的时候，做的纲要，我们讨论不能说漫无边际的讨论，大家都是在企业做管理的，或者是做IT项目的，所以我们拟了几个议题，大家可以对前面的发言有所讨论，还可以对自己企业存在的问题，进行探讨，比如说我们第一的议题说的是商业智能话题，大家发现的时候，可以结合自己企业的问题，进行探讨，第三个针对我们自己做的项目里面，我们解决的这些问题，这些方法，跟大家一起交流一下，第四个也可以谈一下自由发挥的，但是不要说太个人的话，我们主要的议题是说信息化。另外最后一个小小的要求，因为我们这儿不存在，哪一个领导专家讲话，所以每个人个发言，都不要超过5分钟。

　　主持人叶开：

　　我们开始第一个话题就是商业智能，上面我听到卢总的发言，我很有体会，因为他讲到，IT项目主要是为企业来解决，要真正做好生意，这块来讲的话，我们确实商业智能以前在很多项目中遇到，就是企业，尤其是高层做决策的时候，会遇到很多需求，当然还忘了说一点，因为虽然我们都是个体，我们先把一些时间，先让给这些厂商，咨询顾问，就是前面的一些大公司，让他们先讲，为什么让他们先讲呢，我们好批评他们，他们讲得好我们可以问他们，他们讲得不好我们可以批评他们，但是我对他们是比较严格的，他们发言经常讲讲就超时，他们发言我们要控制在5分钟之内，我们现在开始，第一个议题是商业智能议题，我们先让他们发言，第一位发言请卢总讲话。
   
　　Sybase公司技术总监卢东明：

　　国内现在IT方面发展到什么样一个程度，有些什么样的问题，我最近一段时间也跑了很多客户，我们公司的客户，还有一些目前还不是我们公司的客户，就是跑一些单位，然后也了解到一些现在的问题，我想可能每个人都会是这些问题的某些共性里面都有很多相同的地方，可能也有一些个性的东西，所以我想主要是想听大家谈几个东西，就像刚才叶开讲的，不要暴露太多的实例，大家有机会批评我，跟大家交流一下。Sybase是一个很新的技术，在国内接受的程度，还没有像我想象的好，也想透过这样一个机会，跟大家介绍一下，有些什么围绕商业智能，商业仓库，IT技术方面的问题，我们一起沟通，先说这些，谢谢大家！

　　主持人叶开：

　　我做一个小小的调查，大家在今天开会之前，听说过，或者是认识Sybase技术的能举一下手吗？

　　Sybase公司技术总监卢东明：

　　我会跟大家聊，如果大家有兴趣的话，大家可以有进一步的沟通，我们按这个主题来分的组，如果大家有其他方面的问题可以找我。

　　ITPUB ERP版广州网友胡梅：

　　卢总上午的演讲我觉得非常的精彩和成功，前两个礼拜我也听过一次您的演讲，在广州，但是我认为您比上一次我听到的演讲要好很多，我有一个问题，目前我们公司其实用Sybase的数据库，基本上近两年的话，我们公司会有这个想换掉的数据库的设想，如果这样的话，我不说公司的名字了，实际上我跟业内一些精英讨论话题的时候，我不好意思说我们是用Sybase的数据库，也许您对Sybase数据库在中国一个市场，您认为将来是怎么样的发展趋势和前景。

　　Sybase公司技术总监卢东明：

　　我可以这样说，我对Sybase这个在BI这个市场上的发展前景是抱着这么大的信心。当然再大的饼我们也是要一口一口吃嘛，你说这个现状，我这三、四个月回来我也有所了解，各方面我想，我并不想否认我现在在国内，在任何一个领域，或者在数据库领域我们是领先的，我们没有问题，在任何一个企业，任何一个公司，都没有本事这样说，但是我可以跟大家保证一点就是说，我们现在，从今年开始，我们会对IQ有一个非常大的重视，我们从04年到05年我们IQ的销售翻了一倍，05到06又翻了一倍，06到07应该是翻一倍半，这是我们的野心，但是我们不是说光有野心就好了，明年我们再见面的时候，你们可能已经用了IQ，并且你会说列性存储给我们带来了很多好处。

　　ITPUB网友叶娇娇：

　　我在软件领域很小的一个公司工作，今天早上IBM有一个专家介绍他们的产品的优势，提到的就是SMR技术，您这样的产品里面这个技术怎么能够跟您的产品有相融合的地方。因为这是一种需求。

　　Sybase公司技术总监卢东明：

　　我想首先IBM工程师讲到的SOA的技术，或者是SML这些技术，实际上跟我们看到同一个问题，但是我觉得是一曲同工，大家从不同角度解决一个问题，他更重视灵活性这方面，确实应用中有各种各样的数据在变化，需求在变化，你怎么样应付这种数据变化，在现有的数据库不方便处理的问题，那SML确实从那个角度来说是一个解决方案，但是我想就像我今天讲的，传统的数据库，不可能能够兼顾到两个完全不同的应用一样，SML数据库的方式，和我们的这种方式，也不一定是说，从同一个角度完全解决同样的问题，我们是从不同角度解决一个问题的，那么就看你在你的应用中怎么样去更好的去评估，哪一种优点对我来说更重要。

　　你说的两种需求确实都存在，每一个IT经理人也好，或者是项目经理，或者是开发人员也好，都是要面临这样一个抉择，如果你想用省油省地方的车，你就不可能做到舒适豪华。当然我们IQ的数据库里面，我们也支持SML，但是我们和他的方式不一样，他的优势加一个列很容易，但是对我们来说我们同样加一个列非常容易，因为我们不是列式存储，加一个列对我们最容易的事情。

　　ITPUB网友冯国信：

　　我在ITPUB做项目管理，我做项目管理有一段时间了，做项目里面，尤其大型项目里面，特别是数据库存在的问题，就是性能问题，那么列的也好，行也好，哪个性能比较稳定，一是性能高，二是稳定，那么怎么样证明行好，还是列好？

　　Sybase公司技术总监卢东明：

　　你说得一点没错，我刚才还跟两位先生聊数据库发展的问题，我个人理解，其实从很多角度来讲，过去我们说数据库，现在说数据仓库，以后提BI，不管说什么词，我觉得都是围绕怎么样处理数据，怎么样有规矩的，最高效率的处理数据的问题，可能20年前，大家还记得说，用长城0520的时候，可能数据库的概念，一兆就是数据库，可以解决1兆的问题就可以了，10兆就可以是数据仓库了，但是现在就不这样了，问题就是在于硬件的资源，不能够无限大的解决我们现在这些复杂的问题的情况下，怎么样用最有效的资源解决这些效率问题，那很多过去传统的方式，就是在现有的这个环境下，去靠硬件的提升，或者是靠某种辅助手段去改变，去解决这个问题，比如说中间做一个物化视图，这样的技术，但是这些技术大家想想是不是不耗费资源，你来衡量一下这种方案，和IQ的方案比，那IQ是在省的空间的情况下又节省了时间，我们的效率比别人的效率快10倍，你相信吗，我最初的时候，我不相信，你跟我说一亿条数据，发一条几秒就可以了，我开始不相信，那么你讲清楚了，有90％的东西没有碰，只用了10％的东西，那我为什么不相信呢。

　　ITPUB网友冯国信：

　　您觉得稳定性有没有数据。有没有这样相关的数据证明，比如说我做列比行的更稳定，因为这个稳定很关键。

　　Sybase公司技术总监卢东明：

　　你说这个稳定性反映过来就是说最直接的，就是对你整个这套IT系统，或者是数据仓库系统，它的压力在什么地方，刚才我们说了CPU，还有存储，哪个地方是最经不起压力的地方，我刚才讲了很清楚，就是存储，数据库永远可以做大，但没办法做快，为什么，就在存储上，因为内存和外存永远存在一个速度差，那当初以前在我们传统的数据库里面，我们曾经有一个，优化器里面有一个内存的公式，内存的速度，比外存快9倍，这个数据早就被推翻了，其实可能要快很多，那么怎么样把好钢用在刀刃上了。所以说从稳定性来说就是这样。

　　ITPUB惠普公司网友：

　　我想问一下，刚才听卢总说过，BI在速度方面，我认为BI不是说主要在速度上也好，稳定上也好，实际上是一个总体的解决方案，包括系统的架构，还有模式，还有跟各个数据库不同数据源的接口，是一整套解决方案，我上午听卢东明先生说，Sybase只是在列式存储上有一定优势，那么其他方面Sybase有没有提供其他的解决方案和思路。

　　Sybase公司技术总监卢东明：

　　其实这个东西从Sybase公司的最早的产品，刚才微软的也讲了，他们的产品最初跟Sybase是同一个源码，在91年前后，这个时间Sybase提出来的体系结构，当时就是完全开放的，跟各个体系源都有接口，在易购数据库中间，比如说微软和甲骨文之间可以连接，那么IQ在你的体系结构上同样是这样，我们就是一个开放接口，我们没有把整个都一个体系结构每一部分都有，但是我刚才讲到，这个BI里面，数据仓库是整个一个核心，我们是在这个平台上有一个核心产品，在前端，各种各样的都是开放的接口，我不知道这样可不可以回答你的问题。

　　HP全球软件服务中心资深项目经理 叶宇：

　　大家对惠普非常了解了，大家经常用到惠普的硬件和软件产品，我想跟大家谈一谈作为惠普本身，对建立数据仓库和商业智能解决方面的体会，怎么样用这些技术帮助企业的信息化建设和运营的。

　　惠普现在是年收入917亿美元，去年年收入最高的IT公司，大家可以猜一猜，在惠普内部，为了支撑整个惠普的运营，整个建了多少数据仓库和数据集市，大家可以猜一猜一共用了多少。

　　总共750个数据仓库跟数据集市。在这750个数据仓库和数据集市里面，总共有大概5000个商业智能应用。从这方面，可以了解到惠普内部用了非常多的人力和物力建设数据仓库和商业智能应用，去优化内部流程，提升整体业务运营效率。所以说，惠普每年花了非常多的资源放在信息化建设方面。有没有办法可以提高信息化建设的投资回报率呢？对于大多数企业来说，如果他们想上数据仓库和商业智能的话，基本上我们现在看到所有的方案都是非常非常昂贵的。

　　所以作为惠普，很希望能够找到解决方案，降低数据仓库和商业智能的实施门槛。这就是HP的Neoview,一个整体解决方案，面对中小型企业，容量在100T以内的，我们希望通过这样的解决方案，使得更多的企业可以使用数据仓库和商业智能的应用，提升企业整体运营效率以及财务绩效。

　　ITPUB物流版版主小辉：

　　好像各位在讲商业智能的时候，讲得主要是数据仓库，不是数据挖掘这块，按照我的理解，商业智能不仅包括这块吧，比如说生产线的优化排成，智能优化，供应链上的优化，甚至仿真上的分析，都应该属于商业智能，不仅仅是数据优化这块，所以我想PK一下，今年这个企业商业智能优化话题是不是有点太低了。

　　IBM软件部李磊：

　　我主要负责IBM在商业方面的支持工作，大概是99年开始工作的，谈到BI的确像刚才这位讲的，BI是比较复杂的东西，这边大家会觉得我代表厂商，我不想代表厂商，我们谈到BI很多问题可以谈的，第一咨询，第二服务，第三作为一个解决方案的提供商，你提供什么层次架构的解决方案，你面对客户需求方面的，包括数据仓库，很重要一点数据仓库的模型，再往下数据仓库模型下谈采用什么样的软件和硬件，谈到软件硬件和模型，就会谈到用什么样的架构，那么用企业的IT架构，仓库架构和软硬件的架构，这样性能是要考虑的，压缩是其中一点，那么就是说如果从宏观角度讲，这个咱们要谈很多时间，刚才一点谈到性能问题，那么性能一点说，压缩是一个很好的手段，因为刚才卢东明先生讲了，数据仓库大家感到的瓶颈是IO，我们很赞同，因为我们现在CPU走得很快，反过来一个系统好与坏，和具体的特性有一定关系吗，有，但不是全部，一个合理的软硬件，刚才惠普讲了，我们是惠普的提供商，刚才卢东明先生讲了和EMC的配合，那么你采用什么样的软件，你采用IBM芯片，多少内存，多少磁盘等等，这是存储硬件，那么一块卡2GB带宽，这跟多少磁盘，所带10兆20兆，那么刚才提了NCR，这是一个很好的黑盒子，这因为他有很好的软硬件配比，各方面问题让大家探讨，我也没有说压缩什么特性。

　　我觉得BI是一个系统工程，是一个解决方案，但任何一点可以展开谈，SL有这样的好处，他有不同目标，世界是丰富多彩的，每家厂商有自己的技术，回到一句话，如果一个查询跑得很快，我信这句话，但是现在什么样的厂家，扫描很快，合理的架构，合理的局部采用，才是这个系统非常好的的效果。

　　ITPUB网友：

　　我提一个问题，刚才您谈到了很多BI的服务，以你们的经验看，在你们涉及到无论是客户也好，还是资深的BI的里面，这个BI是整个对于企业不的，还是说包括了企业与外部的，比如企业与客户，与供应商，这是显而易见的，但是还可能包括整个企业所付的大的，整个的所谓，所有的这些有关的社会的构成体，我觉得在这个层面上，包括刚才惠普谈的那个，大家能说一下这个吗。

　　IBM软件部李磊：

　　不同的角度回答不同的问题，如果从一个把BI作为解决方案提供商这个角度来说的话，我们有供应链关系，CRM，ERP这些地面都有底层，我们会采用IB的技术来运作，供应链的优化，可能会采用BI的技术，BI什么技术呢，可能会采用数据仓库，或者是集市的技术，或者是数据挖掘的技术，是贯穿在企业几个大的技术里面来的。

　　微软（中国）有限公司沈强：

　　大家讨论商业智能是一个整体的问题，大家也谈了很多需求，商业智能少不了需要顾问咨询的参与，那么顾问咨询的参与要从总体的规划入手，一直到具体的体现，最近我和我们很多客户接触，在这方面有一些感受。

　　我们很多客户应用系统都逐渐的建立起来，就是有数据了，业务流程能跑了，跑得很顺畅，他需要更深层的能力要把数据的能量给发挥出来，他要建数据仓库，建BI系统，有两种方向，一种是建一个大的企业级的数据仓库，还有一个传统的，就是已经建了一个大的应用系统，我要使我自己的现有的应用上一个层次，我希望它贯穿在业务执行的过程中。产生出来的需求就是越来越多的系统需要这种BI的基础能力。那这种能力是分散在企业很多地方，目前我们看到BI里面，它逐渐的会演变成一种企业的东西。

　　那么这点对我们提出的要求是什么呢，我们在建设系统的时候，要能够很快的使我们拥有这种能力，这个快实际上是有几方面的含义，一方面我们要很快的开发，很快的部署，很快的把我们的能力变成现实，第二是应用能力越来越大，我们要有很快的很高的效率，和很灵活的调整，具有很高的灵活性。

　　在这方面，我们跟客户有这方面的接触，我们感觉到，微软在这方面还是有一定的优势，第一微软在这方面提供了应该说最全面的商业智能的解决方案，从基础层面的，再加上ETL，以及最终在上头插上的各种各样的应用，包括OFFIC等等，构成了丰富的产品线。本身微软的技术大家知道，开发是容易开发的，能够很快的建立起一个商业智能的这样一个应用的框架，比如说供应链智能，销售智能这方面，我们在这方面也建立了一些行业应用的模板，能够和我们的顾问咨询服务可以一起提供出来，帮助客户很快的提供针对特定行业的商业智能的解决方案。

　　基本上从我们的情况和对客户的了解情况来看，的确刚才说这几个层次。快速的拥有BI的能力，是现在企业的迫切需求，我们也希望和企业一起，使我们的企业拥有这样的能力。

　　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。