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。

    刘小兵以1995年到1998年双汇集团的系统整合为例，一针见血地指出了系统整合的弊端所在。他说，系统整合就好比要用各种不同质地的布料如涤纶、麻、羊毛、棉织物去拼出一件西装，结果可想而知。可见系统整合有许多弊端。首先，企业使用的系统在不断升级，相应的接口也要不断改变。其次，不同的系统输出的数据不一致，同一个数据在不同的系统会出现不同的结果，导致不同部门互相扯皮，弄不清楚哪个系统的结果是正确的。第三，维护成本非常高，每个系统和每个程序都需要一帮人去维护，在硬件、机房等设备上的成本也非常高。由此，刘小兵悟出了一个道理——系统整合已经走到尽头了。

    他认真研究了全球零售巨头沃尔玛强大的后台支撑系统，发现沃尔玛正是数据大集中一个典范，值得中国的零售企业借鉴。结合企业自身的情况，他根据未来零售业信息化管理的趋势制定了走数据大集中之路，实现“五个一”的规划。

    作为一家以肉类加工为主，跨行业、跨地区、跨国经营的特大型食品集团，双汇集团面对的巨大挑战之一是保证现货准确而有效的配置，要做到这一点，就必须有强大的后台支撑——集中的数据。刘小兵把它形象地比喻为“交易催化剂”。

    2000年，双汇集团开始进行“五个一”—— 一个数据库、一套程序、一个机房、一套人马、一个网络平台的数据大集中。集团分布在全国的50多个子公司、几十个屠宰基地、一百多个销售分公司、几百个办事处、数百个连锁店和多个物流配送中心只采用一套软件、一个数据库、一个机房、一班人马就可以管理。目前数据大集中基础架构的优势已在双汇集团得到充分的体现，全面实现了集中化、统一化管理，实现了“三个降”——降低了软件持续投入成本；降低了硬件成本；将优秀人才集中在总部，降低了对财务、配送、统计等人员的需求。高层领导只要在任何一个可以上网的地方就可以调用实时数据，即时了解到各双汇连锁店的实时库存，并根据库存由系统自动生成订单，从而制定出符合市场需求的生产计划，按照精确的SKU（库存保管单位）进行商品配置，并可以通过大宗采购、统一配送来降低采购和物流成本，取得了前所未有的经济效益。

    刘小兵认为，零售商处在供应链的末端，因此他们可以整体地观察整条供应链，也更加理解压缩供应链的意义。同时，所有与交易有关的数据都依赖于供应链末端产生的数据，数据大集中的意义就在于精确而及时地捕捉和分析这些数据，从而为管理层的决策提供依据。那些仅仅看见供应链一部分的人是难以理解供应链的循环及数据大集中的意义的。

数据大集中的前景

    刘小兵认为，未来零售业信息化管理的必然趋势是走数据大集中之路，实现上述的“五个一”。在各种类型企业的网络系统应用与扩展过程中，有效地解决数据的存储与处理问题。对大型系统而言，数据大集中是一种不可避免的趋势。对零售企业来说，谁能率先采用更适合企业管理需求的全面解决方案，谁就将在激烈的竞争中获得致胜先机。从发展的观点看，数据大集中之后零售企业还面临着如何比同业竞争对手更快地改变和优化自己最关键的业务流程的挑战——实现柔性业务流程。柔性业务流程将成为基于数据大集中的又一具有强大优势的竞争利器。

     他最后强调，实施了数据大集中也不是万事大吉了，今后要做的事还很多。它只是为顾客、商品、价格、促销、分类和库存做了一个铺垫，如何利用集中的数据服务于商店优化、空间和品类优化、精确定价、促销效率、战略资源、计划和预测的整合、库存优化、动态实现顾客需求预测才是最关键的。(计世网)