今天，许多零售企业都承受着以往遗留下来的高成本信息基础架构的沉重负担，他们需要对硬件和软件不断地升级，才能维持系统的运转。即使是这样，还是没有在减少运营成本和改进顾客服务方面有多大的起色，更谈不上支持公司的加速扩张计划了。其实，随着信息技术及网络应用的日益发展，零售企业完全可以实现更高的企业管理要求。同时解决系统和数据分散造成的管理效率低下、管理成本居高不下、没有风险防范保障等一系列问题。这种信息系统模式就是数据大集中。

    早在2000年，双汇集团就率先进行了数据大集中的尝试，经过几年的努力探索，取得了令人瞩目的效果。针对目前一些人怀疑数据大集存在一定风险的疑问，我们采访了信息化典范的双汇集团CIO双汇软件公司总裁刘小兵。他阐述了对数据大集中的一些观点和看法，以及一些可以借鉴的成功经验。

不是要不要集中，而是怎样集中

    最近，数据大集中也是IT博客们讨论的热点，反对数据大集中的理由之一是，过分强调数据大集中会导致灾难性的结果。例如前不久，中国农业银行的核心业务系统发生交易停顿，造成数百个网点提前结束营业，ATM机、电话银行服务均告瘫痪。如果说，此次事故导致的直接损失还可以用数字来衡量，那么它在客户中留下的阴影和由此带来的间接损失恐怕一时还难以逝去。

    对此刘小兵表示：“我们看问题必须全面客观，集中的优势毕竟远远大于分散。虽然出现了某些问题，但在今天零售企业所处的环境中，我们面对的问题不是要不要数据大集中，而是如何集中和如何防范集中风险的问题。这个例子也从反面印证了企业业务对信息系统的依赖性正在逐渐增强，信息系统的安全性、可靠性也变得空前重要了。”

    刘小兵认为，数据大集中可以实现全国各地的数据资源、客户信息、业务流程的共享，有利于向国际化靠陇。我们不能因为发生了某些问题，就否定数据大集中。数据集中才能为将来进行有效的业务分析做好准备，才能有利于形成和充分发挥大集团的优势。应该说，没有灾难意识，缺乏灾难应对手段，不是数据大集中造成的，而是由于设计者或有关高层没有给予足够的重视，心存侥幸或从短期的利益出发所致。

集中才能应对挑战

    零售业是一个吃苦耐劳的行业，在产品利润薄如纸的今天，零售业竞争已不仅仅表现在单纯的商品层面，更重要的来自于服务，比如怎样才能在最短时间内获取从采购、配送、销售到再采购等整个链条上一系列的实时信息，并及时对这些信息作出反馈和应对，以便让每一分钱都能发挥最大的效用，同时为消费者节省价格、时间成本。要做到这一点，就必须有高效率的信息系统和集中可用的数据。

    目前，零售业信息化已经基本普及，每个店里都有POS机，每家零售企业也都有自己大大小小的软件系统，手工记帐的时代已成为历史。但对于规模化经营、科学化管理和标准化服务的连锁企业来讲，随着门店数量的增加、企业规模的发展壮大，让管理者们最头疼的是：眼睁睁看着前台POS和后台设备等庞大的系统需要的资金投入日益增加，而系统真正能把商店、配送中心、运输、金融、采购等整个价值链有机联系和管理起来的却很少，能实时对顾客行为产生影响，为企业实时决策发挥作用的就更少了。

    刘小兵认为，建设数据大集中系统的意义正在于此。数据大集中不单单是给零售企业管理者提供本月、本周、当天、本地或其他城市商品销售情况的一组数据，最重要的是基于全国各地门店的销售和现有的库存余量，与该零售企业相关的上下游合作伙伴共享这些信息，做到及时配货、补货及预测市场走向，因此而确定哪些商品应该尽快出现在货架上，从而加快供应链对那些商品的反应速度。同时，在管理人员在某月、某天的某个时间需要查询某种商品的销售情况时更可以一目了然，而不是等到月中或月末结帐后。

    他强调说，数据大集中是一个过程，目的是为了解决问题，不同的客户有不同的情况，应该看它的数据系统是为什么服务的，是交易、服务，还是生产、物流。有些应该采用数据集中，如交易类，有些应该采用区域集中，进行中央协调管理。

     例如：英国著名食品零售商J Sainsbury采用数据集集中和分析方法改变了整个商业运营模式。在库存管理方面，可以为450多家商店预测和补充6万种商品，利用顾客需求来确定精确的存货、补货频率和定单量，使销售、利润和顾客满意度达到非常好的化。不难看出，过去零售商是把商品“推”到店面，经常用本能和经验来做决定。虽然这种“推动为基础”的策略在成本方面不算高，但它失去的是销售额和利润的最大化，而且经常给零售商留下过多的库存，不得不在季末进行甩卖。

数据大集中是“交易催化剂”

     为了应对中国零售业对外资全面开放的挑战，中国零售业的企业并购正在进一步加剧。企业的并购过程相对容易，关键是并购之后如何进行管理，尤其是如何进行异构的信息系统的整合，使之在大企业、大集团形成之后发挥更大的作用。但是，单凭信息系统的整合是难以达到预期的目的的。