企业战略发展：IT战略规划如何做更加务实

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数据挖掘(Data Mining)就是从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识的方法和技术。因为与数据库密切相关，又称为数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases，KDD) ，就是将高级智能计算技术应用于大量数据中，让计算机在有人或无人指导的情况下从海量数据中发现潜在的，有用的模式(也叫知识)。

广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是BI（商业智能）。但从技术术语上说，数据挖掘(Data Mining)特指的是：源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼，最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。从这种狭义的观点上，我们可以定义：数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。数据挖掘往往针对特定的数据、特定的问题，选择一种或者多种挖掘算法，找到数据下面隐藏的规律，这些规律往往被用来预测、支持决策。

数据挖掘的主要功能

1．　分类：按照分析对象的属性、特征，建立不同的组类来描述事物。例如：银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类别，现在就可以根据这些来区分新申请贷款的客户，以采取相应的贷款方案。

2．　聚类：识别出分析对内在的规则，按照这些规则把对象分成若干类。例如：将申请人分为高度风险申请者，中度风险申请者，低度风险申请者。

3．　关联规则和序列模式的发现：关联是某种事物发生时其他事物会发生的这样一种联系。例如：每天购买啤酒的人也有可能购买香烟，比重有多大，可以通过关联的支持度和可信度来描述。与关联不同，序列是一种纵向的联系。例如：今天银行调整利率，明天股市的变化。

4．　预测：把握分析对象发展的规律，对未来的趋势做出预见。例如：对未来经济发展的判断。

5．　偏差的检测：对分析对象的少数的、极端的特例的描述，揭示内在的原因。例如：在银行的100万笔交易中有500例的欺诈行为，银行为了稳健经营，就要发现这500例的内在因素，减小以后经营的风险。

需要注意的是：数据挖掘的各项功能不是独立存在的，在数据挖掘中互相联系，发挥作用。

数据挖掘的方法及工具

作为一门处理数据的新兴技术，数据挖掘有许多的新特征。首先，数据挖掘面对的是海量的数据，这也是数据挖掘产生的原因。其次，数据可能是不完全的、有噪声的、随机的，有复杂的数据结构，维数大。最后，数据挖掘是许多学科的交叉，运用了统计学，计算机，数学等学科的技术。以下是常见和应用最广泛的算法和模型：

(1) 传统统计方法：① 抽样技术：我们面对的是大量的数据，对所有的数据进行分析是不可能的也是没有必要的，就要在理论的指导下进行合理的抽样。② 多元统计分析：因子分析，聚类分析等。③ 统计预测方法，如回归分析，时间序列分析等。

(2) 可视化技术：用图表等方式把数据特征用直观地表述出来，如直方图等，这其中运用的许多描述统计的方法。可视化技术面对的一个难题是高维数据的可视化。

职业能力要求

基本能力要求

数据挖掘人员需具备以下基本条件，才可以完成数据挖掘项目中的相关任务。

一、专业技能

硕士以上学历，数据挖掘、统计学、数据库相关专业，熟练掌握关系数据库技术，具有数据库系统开发经验

熟练掌握常用的数据挖掘算法

具备数理统计理论基础，并熟悉常用的统计工具软件

二、行业知识

具有相关的行业知识，或者能够很快熟悉相关的行业知识

三、合作精神

具有良好的团队合作精神，能够主动和项目中其他成员紧密合作

四、客户关系能力

具有良好的客户沟通能力，能够明确阐述数据挖掘项目的重点和难点，善于调整客户对数据挖掘的误解和过高期望

具有良好的知识转移能力，能够尽快地让模型维护人员了解并掌握数据挖掘方法论及建模实施能力

进阶能力要求

数据挖掘人员具备如下条件，可以提高数据挖掘项目的实施效率，缩短项目周期。

具有数据仓库项目实施经验，熟悉数据仓库技术及方法论

熟练掌握SQL语言，包括复杂查询、性能调优

熟练掌握ETL开发工具和技术

熟练掌握Microsoft Office软件，包括Excel和PowerPoint中的各种统计图形技术

善于将挖掘结果和客户的业务管理相结合，根据数据挖掘的成果向客户提供有价值的可行性 *** 作方案

应用及就业领域

当前数据挖掘应用主要集中在电信(客户分析)，零售(销售预测)，农业(行业数据预测)，网络日志(网页定制)，银行(客户欺诈),电力(客户呼叫)，生物(基因)，天体(星体分类)，化工，医药等方面。当前它能解决的问题典型在于：数据库营销(Database Marketing)、客户群体划分(Customer Segmentation & Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉销售(Cross-selling)等市场分析行为，以及客户流失性分析(Churn Analysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等，在许多领域得到了成功的应用。如果你访问著名的亚马逊网上书店()，会发现当你选中一本书后，会出现相关的推荐数目“Customers who bought this book also bought”，这背后就是数据挖掘技术在发挥作用。

数据挖掘的对象是某一专业领域中积累的数据；挖掘过程是一个人机交互、多次反复的过程；挖掘的结果要应用于该专业。因此数据挖掘的整个过程都离不开应用领域的专业知识。“Business First, technique second”是数据挖掘的特点。因此学习数据挖掘不意味着丢弃原有专业知识和经验。相反，有其它行业背景是从事数据挖掘的一大优势。如有销售，财务，机械，制造，call center等工作经验的,通过学习数据挖掘，可以提升个人职业层次，在不改变原专业的情况下，从原来的事务型角色向分析型角色转变。从80年代末的初露头角到90年代末的广泛应用，以数据挖掘为核心的商业智能(BI)已经成为IT及其它行业中的一个新宠。

数据采集分析专员

职位介绍：数据采集分析专员的主要职责是把公司运营的数据收集起来，再从中挖掘出规律性的信息来指导公司的战略方向。这个职位常被忽略，但相当重要。由于数据库技术最先出现于计算机领域，同时计算机数据库具有海量存储、查找迅速、分析半自动化等特点，数据采集分析专员最先出现于计算机行业，后来随着计算机应用的普及扩展到了各个行业。该职位一般提供给懂数据库应用和具有一定统计分析能力的人。有计算机特长的统计专业人员，或学过数据挖掘的计算机专业人员都可以胜任此工作，不过最好能够对所在行业的市场情况具有一定的了解。

求职建议：由于很多公司追求短期利益而不注重长期战略的现状，目前国内很多企业对此职位的重视程度不够。但大型公司、外企对此职位的重视程度较高，随着时间的推移该职位会有升温的趋势。另外，数据采集分析专员很容易获得行业经验，他们在分析过程中能够很轻易地把握该行业的市场情况、客户习惯、渠道分布等关键情况，因此如果想在某行创业，从数据采集分析专员干起是一个不错的选择。

市场/数据分析师

1 市场数据分析是现代市场营销科学必不可少的关键环节: Marketing/Data Analyst从业最多的行业: Direct Marketing (直接面向客户的市场营销) 吧，自90年代以来, Direct Marketing越来越成为公司推销其产品的主要手段。根据加拿大市场营销组织(Canadian Marketing Association)的统计数据: 仅1999年一年 Direct Marketing就创造了470000 个工作机会。从1999至2000，工作职位又增加了30000个。为什么Direct Marketing需要这么多Analyst呢 举个例子, 随着商业竞争日益加剧，公司希望能最大限度的从广告中得到销售回报, 他们希望能有更多的用户来响应他们的广告。所以他们就必需要在投放广告之前做大量的市场分析工作。例如，根据自己的产品结合目标市场顾客的家庭收入，教育背景和消费趋向分析出哪些地区的住户或居民最有可能响应公司的销售广告，购买自己的产品或成为客户，从而广告只针对这些特定的客户群。这样有的放矢的筛选广告的投放市场既节省开销又提高了销售回报率。但是所有的这些分析都是基于数据库，通过数据处理，挖掘，建模得出的，其间，市场分析师的工作是必不可少的。

2 行业适应性强: 几乎所有的行业都会应用到数据, 所以作为一名数据/市场分析师不仅仅可以在华人传统的IT行业就业，也可以在政府，银行，零售，医药业，制造业和交通传输等领域服务。

现状与前景

数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。在中国各重点院校中都已经开了数据挖掘的课程或研究课题。比较著名的有中科院计算所、复旦大学、清华大学等。另外，政府机构和大型企业也开始重视这个领域。

据IDC对欧洲和北美62家采用了商务智能技术的企业的调查分析发现，这些企业的3年平均投资回报率为401%，其中25%的企业的投资回报率超过600%。调查结果还显示，一个企业要想在复杂的环境中获得成功，高层管理者必须能够控制极其复杂的商业结构，若没有详实的事实和数据支持，是很难办到的。因此，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使更多的管理者得到更多的商务智能。

根据IDC(International Data Corporation)预测说2004年估计BI行业市场在140亿美元。现在，随着我国加入WTO，我国在许多领域，如金融、保险等领域将逐步对外开放，这就意味着许多企业将面临来自国际大型跨国公司的巨大竞争压力。国外发达国家各种企业采用商务智能的水平已经远远超过了我国。美国Palo Alto 管理集团公司1999年对欧洲、北美和日本375家大中型企业的商务智能技术的采用情况进行了调查。结果显示，在金融领域，商务智能技术的应用水平已经达到或接近70%，在营销领域也达到50%，并且在未来的3年中，各个应用领域对该技术的采纳水平都将提高约50%。

现在，许多企业都把数据看成宝贵的财富，纷纷利用商务智能发现其中隐藏的信息，借此获得巨额的回报。国内暂时还没有官方关于数据挖掘行业本身的市场统计分析报告，但是国内数据挖掘在各个行业都有一定的研究。据国外专家预测，在今后的5—10年内，随着数据量的日益积累以及计算机的广泛应用，数据挖掘将在中国形成一个产业。

众所周知，IT就业市场竞争已经相当激烈，而数据处理的核心技术---数据挖掘更是得到了前所未有的重视。数据挖掘和商业智能技术位于整个企业IT-业务构架的金字塔塔尖，目前国内数据挖掘专业的人才培养体系尚不健全，人才市场上精通数据挖掘技术、商业智能的供应量极小，而另一方面企业、政府机构和和科研单位对此类人才的潜在需求量极大，供需缺口极大。如果能将数据挖掘技术与个人已有专业知识相结合，您必将开辟职业生涯的新天地！

职业薪酬

就目前来看，和大多IT业的职位一样，数据仓库和数据挖掘方面的人才在国内的需求工作也是低端饱和，高端紧缺，在二线成熟，高端数据仓库和数据挖掘方面的人才尤其稀少。高端数据仓库和数据挖掘人才需要熟悉多个行业，至少有3年以上大型DWH和BI经验，英语读写流利，具有项目推动能力，这样的人才年薪能达到20万以上。

职业认证

1、SAS认证的应用行业及职业前景

SAS全球专业认证是国际上公认的数据挖掘和商业智能领域的权威认证，随着我国IT环境和应用的日渐成熟，以上两个领域将有极大的行业发展空间。获取SAS全球专业认证，为您在数据挖掘、分析方法论领域积累丰富经验奠定良好的基础，帮助您开辟职业发展的新天地。

2、SAS认证的有效期

目前SAS五级认证没有特定有效期，但是时间太久或版本太老的认证证书会有所贬值。

3、五级认证的关系

五级认证为递进式关系，即只有通过上一级考试科目才能参加下一级认证考试。

4、SAS全球认证的考试方式

考试为上机考试，时间2个小时，共70道客观题。

相关链接

随着中国物流行业的整体快速发展，物流信息化建设也取得一定进展。无论在IT硬件市场、软件市场还是信息服务市场，物流行业都具有了一定的投资规模，近两年的总投资额均在20-30亿元之间。政府对现代物流业发展的积极支持、物流市场竞争的加剧等因素有力地促进了物流信息化建设的稳步发展。

易观国际最新报告《中国物流行业信息化年度综合报告2006》中指出，中国物流业正在从传统模式向现代模式实现整体转变，现代物流模式将引导物流业信息化需求，而产生这种转变的基本动力来自市场需求。报告中的数据显示:2006-2010年，传统物流企业IT投入规模将累计超过100亿元人民币。2006-2010年，第三方物流企业IT投入规模将累计超过20亿元人民币。

由于目前行业应用软件系统在作业层面对终端设备的硬件提出的应用要求较高，而软件与硬件的集成性普遍不理想，对应性单一，因此企业将对软件硬件设备的集成提出更高要求。

物流行业软件系统研发将更多的考虑运筹学与数据挖掘技术，专业的服务商将更有利于帮助解决研发问题。

物流科学的理论基础来源于运筹学，并且非常强调在繁杂的数据处理中找到关联关系(基于成本-服务水平体系)，因此数据挖掘技术对于相关的软件系统显得更为重。

所谓“广义”的IT规划是指从企业的战略出发，充分分析企业核心价值链的运作模式，进而找出IT的支撑点和机会点，从而明晰企业的IT战略，并构筑企业的IT应用蓝图、IT治理模式、信息资源体系及系统实施规划等，以实现对企业战略目标达成的有效支持。而“狭义”的IT规划则侧重对系统硬件、系统软件、开发技术等进行计划与安排，是围绕技术展开的。这里，我们所讨论的IT规划主要是针对“广义”的IT规划。一般情况下，IT规划的运作思路是按照四个步骤展开的，IT战略明晰、IT能力分析、IT解决方案和IT行动方案。在IT战略明晰阶段，需要分析企业的战略、愿景和目标，并对核心价值链的相关业务环节进行深入的分析，从业务模式和流程入手找到IT的支撑点和机会点，进而构建支持业务发展策略的IT战略，制定信息化建设的目标。在IT能力分析阶段，首先会结合企业的IT支撑点，从核心业务环节入手，分析并形成企业不同层面的IT需求和IT目标。然后，构建合理的IT评估模型对企业的信息化现状进行全面的评估，并进行差距和约束条件分析，为后面的IT蓝图及系统规划提供依据。在IT解决方案阶段，需要结合上面两个阶段的成果，设计企业的IT应用蓝图，进行应用系统的集成点分析并构建企业的IT基础架构，同时对这些内容进行深入的描述和分析。在IT行动方案阶段，需要对设计的IT蓝图进行全面的规划，制定企业的信息化建设步骤，进行风险及效益分析，同时给出企业的IT治理方案，并在此基础上形成企业具体的信息化行动方案，指导企业的下一步行动。这里，我们不想用长篇大论来介绍IT规划的具体内容和成果，而是想就目前存在的一些IT规划项目无法帮助企业解决实际问题的现象展开一些讨论。这些IT规划项目和企业的实际信息化建设往往存在“两张皮”的现象，在IT规划阶段，项目组会帮助企业描绘一幅美好的信息化建设的蓝图，并且会运用各种“科学”的分析工具以及众多“新鲜”的名词告诉企业应该如何如何。而在项目组撤出之后，企业在实际开展信息化建设的时候往往会发现IT规划的内容很难落到实处，甚至脱离企业的实际情况，没办法只得自己从头再来，既浪费了企业的时间和金钱，又动摇了企业信息化建设的信心。第一，迷信最佳实践，一切向标杆看齐，IT规划的时候忽略了企业的实际情况，包括企业的人文环境、地域文化、历史传统等的差异，尤其是处于变革期的国内企业需要发展所面临的各种各样的管理和运营的“个性化”问题。这种情况下，咨询顾问总是试图用技术驱动管理和业务的变革，并且缺乏和企业各个层面有效的沟通，因而很难帮助企业建立务实高效的信息化框架，甚至会给企业带来一些误导，以致在后续的信息化建设过程中出现各种各样困惑企业的实际问题。最近业界炒的比较多的某商业银行核心业务系统升级的知名项目，可能就存在这样的问题，在前期规划和选型的时候过于强调系统的先进性和标杆案例，忽略了企业自身的业务和管理现状，导致系统建设过程不可控，最后项目被停掉了。第二，咨询公司缺乏对国内企业管理和业务问题的深刻理解，没有能力摸清企业的运营脉搏，IT规划报告里面虽然也包括企业战略明晰、业务和流程梳理等，但由于咨询顾问的阅历和认识深度不够，往往造成这些分析结果无法跟后面的IT战略、IT蓝图及行动方案有效的结合起来，结果报告内容很多，看起来“繁花似锦”，但实际每部分内容都是割裂的，没有形成完整的逻辑关系，最终给企业提供的方案还是侧重技术可行性，是“狭义”的IT规划。这里，需要解释的是，目前阶段，国内企业希望解决的问题一定是综合的，即使是IT建设也一定是解决企业的战略、管理及业务等方面的问题，甚至还需要借助IT提高企业的执行力、弥补制度的不足并提升文化的建设等等，有些方面可能会违背IT的初衷，但这是目前国内企业的现实，也是在IT规划过程中必须面对的问题。因此，如何切实的支撑面向企业战略的业务发展策略、有效匹配业务模式和IT系统，找出可以落地的IT支撑点，并形成各个层面的IT需求是IT规划需要真正关注的。第三，规划过程中重视应用系统和网络、硬件平台的建设，而忽略了跟企业管理和业务密切相关的信息内容本身，往往是建设了很多信息系统，但却得不到支撑企业运营的信息资源。企业高层往往会抱怨：“为什么我想知道的很多东西，在这样先进的信息系统中，就是看不到呢？为什么在市场形势突变的时候，我们的信息系统无法敏感地捕捉变化？”。分析可知，这样的IT规划更多是满足企业的技术需求，而不是为企业的业务拓展和管理运营服务的。如果按照这样的思路去构建企业的IT整体框架，那在信息系统建设完之后，绝大多数的员工仍将不知道如何利用信息，以及如何让这些信息产生价值。企业的信息系统，也就没有任何管理和维护的意义和价值。因此，进行全面的企业信息资源规划也是IT规划的重要内容。第四，IT治理方案流于形式，起不到“三分技术、七分管理”的作用，IT治理或者叫IT管理是IT规划方案中必须要包括的，可能跟前面几个问题一样，这也是涉及企业管理方面的问题。由于IT对国内企业来说还是一个新鲜事物，企业很难积累起很好的IT管理的经验，况且国内企业管理的个性化问题比较突出。因此，如果不能很好的理解企业的文化、IT发展背景、管理运营模式等问题，制定的IT组织体系、IT管理制度、IT管理流程及IT绩效考核等IT管理体系最终只能落在纸面上，无法贯彻执行下去。同时，长期以来企业的IT部门往往充当的是企业的成本中心兼服务机构，责任无限大，权力一点点，出现问题IT部门更多的是跟业务部门妥协，这就更造成IT管理的难度。因此，如何结合企业的实际情况，制定“少而精”而不是“大而全”，并且可 *** 作的IT治理方案是IT规划的关键。第五，没有认识到IT规划的重要性，投入的资源不够。这个问题是非技术和管理的问题，但往往也是最重要的问题。很多企业做IT规划的初衷都是好的，也认识到了不按照“总体规划、分步实施、重点应用”的步骤进行信息化建设是不行的，但是在实际项目运作的时候则由于各种各样的原因造成项目金额小、时间紧、投入少、内容全。当然这种现象也有可能是由一些不负责任的咨询公司引导造成的，变成了一个商业驱动的项目。这种情况下，势必造成项目运作是蜻蜓点水式的，面面俱到，但又无法深入，最终很难给企业提出切实可行的行动方案。“屁股决定脑袋”的道理是谁都懂的，因此足够的资源投入也是IT规划项目务实的基本保障。这里，想要IT规划更加务实，首先需要结合企业实际情况，认清IT规划到底能够为企业做什么？如何真正支撑企业的战略、管理和运营？笔者的观点是，IT规划可能不需要进行SWOT分析、不需要进行波士顿矩阵分析、不需要进行竞争态势分析，那些是战略规划需要做的，不能不分清红皂白，一锅菜乱炖。IT规划需要做的是明晰企业的战略，进而找到支撑战略实现的业务发展策略，然后分解到核心价值链的各个业务环节，看看这些业务环节需要具备怎样的能力才能够支撑这些业务发展策略，同时分析出这些业务环节要想具备这些能力哪些是需要IT系统来辅助实现的，并阐明IT系统应该如何做才能让业务环节具备这些能力。这样就可以一层层分解出来IT到底怎么支持业务运营，并进而支持企业战略。拿笔者曾经咨询过的一个案例来说，客户处于竞争激烈的服装行业，要想实现客户创造卓越服饰企业的目标，需要不断满足消费者对时尚的追求，应对快速变化的市场需求。这就要求企业必须建立快速响应的业务策略，这种快速响应不单单是各个业务环节本身的快速响应，需要价值链整体，甚至整个供应链的快速响应。那么就可以分析出为了支撑这种快速响应的业务策略，各个业务环节（包括研发、采购、生产、配送等）需要实现信息的实时共享、并且加强计划的协调性（当然，也还需要其它的能力），而这两点恰恰是IT系统所擅长的，这样就可以有效的找到IT的支撑点，进而进行详细的需求分析，并完成应用系统设计与实施规划，从而给企业提供针对性很强的解决方案。其次，IT规划需要从IT应用的源头入手，挖掘企业到底需要哪些信息？这些信息存在哪里？通过哪些渠道可以获取？怎样对这些信息进行分析、处理、存储和传播？这些信息对企业有哪些影响？企业怎样才能知道哪些途径提供的信息有价值、哪些途径提供的信息价值含量低？企业如何能够调整自己的信息渠道？从而进一步帮助企业搭建合理的信息资源体系，以及信息编码体系，并结合IT需求分析，提供完整的信息内容解决方案，为企业以后的信息系统实施提供切实可行的基础支持。同时，通过制定信息分类、存储、传输和使用的标准，形成规范和制度，并应用相应的IT管理手段，包括激励机制和绩效考核等，对信息内容的加工处理进行规范，真正实现企业信息化建设的意义和价值。接着，IT规划要想务实还要能够在结合企业实际IT需求的基础上，认真分析和比较适合企业的IT应用系统，尤其是大型IT应用平台（像ERP、SCM等），需要针对行业和业务特点，找出几家成熟的软件供应商，客观的进行比较分析，分析的内容包括平台的成熟度、平台的技术方案、相关行业的成功案例、厂商的实施服务能力、本地化开发和服务能力以及性价比等等，并给企业提出客观的建议。由于大型IT应用系统是非常复杂的，因此在比较和分析的时候一定要从细节入手，最好能帮助企业形成各个模块的功能需求说明书，这样在以后企业选型的时候也可以针对性地进行系统测试，Demo演示等等，让企业的选型能够最大程度的达到信息对称，从而实现理性回归，不至于被软件供应商的理念和关系所迷惑。这里，为企业提供全程的软件选型服务也是IT规划务实的一个方面。最后，IT规划在建设企业IT管理体系的时候要挖掘IT管理问题的根源，并考虑企业推广应用的可行性，形成简单可行的解决方案，让企业能够执行。还拿笔者的一个咨询案例来说，客户应用系统上的数据总是不准确，业务部门整天埋怨IT部门工作做的不好，系统不可靠，还不如原来手工 *** 作，并警告IT部门如果再这样他们就不用系统了。IT部门被搞的紧张兮兮的，整天忙在如何设定权限、记录日志、跟踪分析及系统提示上，试图用技术手段解决数据不准确的问题，后来发现问题还是无法解决。这里，通过调研和访谈我们发现，企业对系统数据准确性的考核指标只有IT部门的员工承担，并有相应的激励和惩罚机制。而真正使用系统的各个业务部门的 *** 作员和业务主管，则不会因为系统数据不准确而影响他们的个人利益。这样的话，他们在数据录入和修改的时候就很随意，有的时候甚至故意让数据不准确，以掩盖他们工作中的一些问题。后来通过调整考核指标，加强监督和控制，并制定灵活的激励和惩罚机制就解决了数据不准确的问题。因此，在设计IT管理体系的时候就要从这些实际问题出发，设计可行的解决方案，让业务部门和IT部门能够形成利益共同体，变单向服务为合作伙伴，共同让信息系统在企业内部产生最大的效益。否则，设计的IT管理体系就只能中看不中用了。目前，国内企业的信息化建设也经历了几起几落，取得了一些成绩，也积累了一些经验教训，总的来说还是任重而道远。IT规划作为企业信息化建设的指明灯，就像医生给病人开的处方一样重要。然而，好的医生可以药到病除，而庸医则不但不能治病，还有可能耽误治疗，让小病变成大病。

企业IT运维现状

事实上，谈及IT运维管理，与企业的信息化建设情况密不可分。

通过以往几十家行业企业用户交流反映的情况来看，企业IT运维主要分为几种情况：一种是自有IT团队，自给自足，完全自己开发，自己运维式;一种是自有IT团队支持，与多个供应商共同合作维护企业的IT，即部分外包式;还有一种是完全外包式。第一种占了极少数，而第二种则占据绝大多数。

对于部分外包式管理，具体依据企业信息化建设部署，又分软件、硬件和网络及其他几种情况：比如软件系统，多数企业CIO对供应商并不完全信任，更愿意采取他们提需求，后者主导开发，双方团队共同协作部署，后续的运维则选择购买服务，遇到问题，企业IT人员与之协同处理;而硬件部分，则由供应商提供维护，主要是一个换件周期问题，企业IT人员负责桌面管理部分;网络部分，主要是由企业IT人员自己维护。

对于实力强，业务复杂的企业，主要会依据自身的实际情况，对几个具体环节的运维采取不同的策略组合。

这种局面显然对企业在IT运维方面的综合管理能力是极大的考验。

自建与外包的选择

那么，自主IT运维管理和选择外包管理服务，二者究竟谁更具优势

北京金色世纪商旅网络科技股份有限公司总架构师钟科的选择很明确。“我是非常不提倡外包的。因为不论是我们自己的技术人员，还是外包人员。不管做哪一块，技术实力是一方面，人的投入度则更加重要。外包人员做事的投入度总是没有自己团队的投入度大。原因在于运维是要求非常细致的工作，大面看着很好，一旦有一个小环节出错了，整个体系就是瘫的。而且外包更多的感觉是一种目标任务制，我达到这个目标任务，工作就结束了。他不关心比如你系统的扩展性，不关注你系统的性能。所以一开始我对外包的感觉就不是很好。”

企业究竟需要什么样的IT运维

北京北重汽轮电机有限责任公司信息中心主任欧阳亮又是另一种选择。“外包的有几种情况，一种外包是全外包，我根本不管，完全是厂商来做;还有的是我自己管一部分，只外包一些，比如一年买多少个小时。我们更多的是做这种。因为我们自己还有一定的技术能力，也有人，所以我们基本都是买人家的外包服务。”

对具体的外包服务策略，欧阳亮进一步介绍称，“比如买一年多少个小时，现在是一年8次现场，其他都是远程，甚至于就是电话服务。从现阶段按我们企业的信息化建设情况来看，我们可能更多的还是侧重系统的实施和稳定运行。”

其实就算是购买了外包服务，实际也是企业自己做得更多一些，尤其一些老系统本身运行的比较成熟，“买服务也就是买一个保险，用的并不太多，更多的都是电话或是厂商远程接入我们的系统，调一下。真正到现场的机会不是特别多。”欧阳亮表示，“老系统一般运行两三年，我们自己也都摸熟了。”

而网络运维方面，则是北重IT团队自己做运维，“做的还不错，我们网络用了十几年就没有瘫过。”

硬件方面，北重公司采取的购买服务的策略。“我觉得初期新设备你可以买服务稍微少一点，旧设备是一定得买服务。因为硬件这一块企业都没有维修能力，另外现在的硬件大部分也都是换件的，不买服务，这个换件的速度就比较慢;相反，你买服务，基本能保证，比如我们一般买的是5×8的服务，也就是5个工作日，8小以内。至于7×24成本太高了，而且像我们这种企业都是属于断续工作的，没有连续生产线，用不着买那么高的。”

显然，选择的差异性将直接影响企业在IT运维方面的管理策略。至于孰优孰劣，也是相对而言。中国交通通信信息中心的网络工程师何涛的一番话更值得我们去思考。何涛认为，在合理的管理制度规范下，只有尽可能将所有流程都自动化，才能让企业的IT运维更高效。同时，企业自身的技术服务与管理也要做好，管理要做到位，个人执行要做到位，技术服务与管理这条渠道也要畅通了，才能将整个信息化网络运维做好。

1IT预算营收占比是指IT部门在企业总营收中所占比例。IT部门的营收可以通过各种方式获得，包括收费服务、软件销售、硬件销售、网络服务等。IT部门的营收占比可以通过比较企业总营收和IT部门营收来计算。一般来说，IT部门的营收占比越高，企业的经济效益就越高。因此，企业应该加大对IT部门的投资，以提高IT部门的营收占比，从而提高企业的经济效益。

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