像大唐电力这样的集团企业，下属发电厂之间的数据交互少之又少，集团对下属企业的管理和控制才更为关键，分布式的数据存储和实时整合即可满足其业务需要。

　　怎么将数据用起来？

　　苏发说他今年最大的工作就是把统一的数据平台建起来，然后建立决策支持中心以及在这个平台之上针对各个部门的应用，也就是让业务部门的“厨师”们开始炒菜。

　　但难点在于这些“厨师”并不是专业的大厨，如果让他们尝尝菜，他们或许能说出菜肴什么地方需要改进，但如果让他们自己去炒菜，或是描述菜应该是什么样子，他们很难一下子做到。苏发的想法是先给业务部门提一套基本的、简单的模型，就算他们只破不立，也好有个靶子。

　　将数据转换为有用的信息，在很多时候是被当作数据仓库、BI等项目对待，通常的做法是会为用户提供一套同行业的应用模型，也就是苏发所说的“靶子”，然后在该模型的基础上进行本地化或定制化开发。通常的顺序是:先做数据整合、然后分析需要哪些多维分析和报表，再是数据挖掘，最终得到具体的分析和应用结果。不过，这样的做法容易引起业务部门用户的思维定势，总是希望用自己的业务需求去套这个模型。

　　浙江省电信有限公司企业信息化部副总经理沈跃明在接受记者采访时表示，这样反而容易漏掉更多的实际需求，先从具体的应用开始，再做数据挖掘，最后实现多维分析和报表，这种倒置的顺序能够真正解决企业的实际问题。靶子确实需要，但切入点应该是具体的应用。在浙江电信的数据仓库应用中，其切入点就是针对性营销这一应用。

　　另外，需要强调的是，BI分析、数据挖掘只是利用数据的一种形式，实际上除此之外有些数据可能只是提供参考，数据使用者却可以从中发现有用的信息，这些潜在信息在数据规划时不应将其丢弃。而且数据使用者不仅限于企业管理决策层，还可以帮助普通员工提高工作效率，或是为了满足其他需求。例如送快递的年轻人，在送包裹的时候，他需要随时决策走哪条线路最节省时间，比如是走二环还是走胡同。信息获得的理想方式是:在正确的时间、正确的地点将适当的信息通过适合的渠道提供给需要的人。现实的应用可能达不到这样的目标，但可以无限逼近该目标。

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