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德国邮政的启示编者按：在政府垄断的庇护下，德国邮政过了500年无忧无虑的日子。当它突然闯入自由的市场经济中，不得不经历从以产品到以客户为中心的涅磐。德国邮政搬来拥有三十多年计算经验的数学家Hari做项目经理，帮他们解决这些棘手的问题。 在政府垄断的庇护下，德国邮政过了500年无忧无虑的日子。当它突然闯入自由的市场经济中，不得不经历一番从以产品为中心到为以客户为中心的涅磐。 总部位于波恩的德国邮政业巨头 Deutsche Post World Net（德国邮政）失去了作为政府企业罩在头上的光环—它变成一家以赢利为目的的私营企业。 这家公司的主要业务包括：邮件递送、后勤保障和金融服务。私有化后的德国邮政业务增长迅速，2000年的营业额超过300亿美元。该公司还通过在美国、欧洲和亚洲购买企业，努力使自己变为世界级的递送公司。 但是德国邮政深知，为了实现利润和销售的目标，它必须拥有一项对于所有企业都十分重要的战略资产—对客户的深刻了解。此外，德国邮政仅在德国本土就拥有 450 个递送基地，八万多家商业客户，每天要处理二百万个包裹。如果没有一个好的方法来快速高效地跟踪处理庞大的业务量带来的大量数据，德国邮政将面临严峻的后勤保障问题。 德国邮政搬来拥有三十多年计算经验的数学家 Hari S. Chakrovertty做项目经理，帮助他们解决这些棘手的问题。 概念验证 德国邮政从1998年开始启动项目，实际上，整个项目开始时是作为质量管理的解决方案。那时，货运部门希望建立一个质量系统来获取主要的绩效指标。Chakrovertty建议应该建立数据仓库而不是质量衡量系统，因为这样才能提供包括质量管理在内的更多功能。 在评估阶段，Chakrovertty和他的同事选中 Teradata 作为数据库，因为它是一个在决策支持领域被广泛接受和采用的数据库。德国邮政原先的单一数据库战略采用的是Oracle，所有历史遗留系统都使用Oracle数据库。和德国邮政的IT部门一起，Chakrovertty开始了概念验证，并用原始数据完成了一个标准检查程序。这个试验说服了公司的管理层。 在概念验证阶段，Chakrovertty评估了系统的基本可行性。例如，是否可以在夜间与记账系统的其它数据一起加载并转换事件数据。德国邮政每天要处理二百万个包裹，系统必须保证这些包裹的跟踪数据都能实时加载，Chakrovertty说：“我们希望在两到三小时内完成。如果需要10小时，就不太理想。结果我们在两到三小时内向系统加载了以前三个月的数据。” Chakrovertty在选型时主要考虑三大因素，首先是可伸缩性：“我们从一个很小的数据库开始。这个系统证明了它可以快速扩大并能在扩大过程中不断改进。开始时我们仅有6、7个用户，现在有200多人在使用这个数据仓库。我们从2节点设备换成4节点设备，去年又换成了8节点设备。至于数据量，开始时我们有400GB的数据，今天我们的数据量达到了1.2TB。” 第二个因素是成长性，德国邮政需要一个可以存储3年数据量的系统，而每年的数据量为3TB。 另外，运行成本必须很低。其它产品，在数据库扩大和改造时都需要有管理员。使用Teradata就无须额外的管理员，因为不必要进行改造、整理磁盘空间等等工作。 从“0”到“3” 整个项目分了若干个阶段实施。 首先是第0阶段，在这一阶段德国邮政进行了概念验证并评估了所有的数据库、OLAP以及后端和抽取工具。这一阶段是从1998年8月到12月。 第1阶段是从1999年1月到7月，这一阶段的工作是为质量部门设计40个报表和主要绩效指标。在这之后，项目组进行了数据清理工作。每天晚上，项目组从许多像SAP记账信息系统这样的系统中采集数据，并将其加载到数据仓库中，他们发现历史遗留系统有时会产生错误数据。在识别包裹时也有许多问题，因为原系统没有单一的包裹标识。反复测试花费了一些时间，到1999年底，项目组完成了数据清理工作，每天加载到系统中的数据都是正确有效的，包括记账和丢失损坏信息。 紧接着开始了第2阶段，从2000 年1月到10月,项目组为质量管理和销售建立了许多分析矩阵。 目前德国邮政所处的阶段被称为“数据库营销”，他们努力加深对客户的了解，并针对客户需要提供产品和服务。 数据仓库的实施很顺利，7个月后首批40张报表出来了。接下来是培训，Chakrovertty预想培训只需要1个多月时间，但实际用了1年多的时间。 Chakrovertty认为如果将数据集中到一起，并教会人们如何使用 OLAP（在线分析处理系统）和报表工具，他们就可以自己进行分析，也就不再需要 IT 部门了。但是让每个人理解数据并知道如何进行分析并不容易，花费的时间比预计的要长。 项目组从1999年7月开始培训，一直到2000年年中。这时间段内，几乎每个部门都培养了被称为“超级用户”的员工，他们是关注的焦点并能够生成报表。 员工们很容易接受这个系统，因为它使用起来很简单。 功勋卓著 目前每天有200个用户使用这套系统，仅质量部门每天就大约生成 1200 个报表，而以前质量部门每个月才产生一个报表。 运营部门已经使用本系统两年了，因为他们是第一个希望对延迟和如何避免延迟做出分析的部门。 营销部门刚刚开始使用这个系统。他们计划根据数据仓库产生的客户细分市场数据开展直邮活动。 数据仓库项目解决了很多业务问题。首先，用来测量一些主要的绩效指标：递送时间，丢失损坏等等；之后还有对客户的细分，哪些指标显示顾客将要离去，何时离去？某个客户的业务是否有利可图？如何提高某个客户或客户群业务的利润率，是否存在交叉销售的可能性？ 通过这套系统，德国邮政在努力了解客户之间的差异。不是每个图书销售企业都一样。例如，一些图书销售企业出售的CD比图书多；这个企业通过互联网出售图书，那个却没有。这些客户千差万别，而德国邮政能够提供个性化服务。 德国邮政通过提供新的产品和服务坚持不懈地提高服务质量。现在小型的商业顾客有了一种更方便的邮寄包裹的方法。以前，他们需要自己准备一个盒子，贴邮票，然后等着称包裹重量。现在，他们只需要从德国邮政买个盒子，填好地址，就可以邮寄了。对于某些客户，他们还提供每日多次的上门收取邮件服务。 数据仓库系统在德国邮政的商业战略中，特别是在它向其它国家扩张中，所起到的作用是巨大的。所有的分公司或分支机构使用不同系统，成本将十分高昂。比较而言，将所有数据都归总到一个中心数据库就容易得多了。它为德国邮政节省了大量资金。公司拥有了统一口径的数据，每个人都可以通过相同的途径来了解顾客。 正如德国邮政公司首席执行官所指出的，到2005年德国邮政希望成为第一。他们希望到2005年将其在特定市场中的份额提高一倍。
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