Teradata資料倉儲鎖定3大製造業

繼金融與電信業之後，製造業近來也開始建置資料倉儲。Teradata為了因應市場需求，決定成立製造業專家中心，同時並推出最新的製造業資料邏輯模型（mLDM 4.0），主要是希望藉此縮短製造業的資料倉儲建置時間，目前Teradata鎖定的3大製造產業，包括高科技製造、消費性產品以及汽車製造等。

以臺灣的高科技產業來說，目前對於資料倉儲的需求，主要著重在生產與設備的資料整合分析。Teradata執行長Mike Koehler表示，過去製造業的資訊系統建置，大多是以「廠」為單位，但是隨著廠區日益擴大，跨區的產能調節需求也浮上臺面，基於這樣的前提，相關的資訊系統必須匯集才能統一管理訊息。

Teradata專業服務資深協理許志銘表示，不論製造業或是金融等其他產業，最終都是希望透過資料倉儲改善營運，但是，各個產業對於資料倉儲的應用，卻會因為前端的商業智慧分析角度著重點的不同而有所差異。

根據市場調查機構IDC的研究，目前企業對於商業智慧的應用，已經從企業內部延伸到外部，因此，Teradata針對製造業所推出的邏輯資料模型mLDM 4.0，也將涵蓋到供應鏈端的資料源，除此之外，包括產品設計以及生產良率與產量管理等，都是mLDM 4.0邏輯資料模型所著重的焦點。

不過，由於Teradata的資料倉儲經驗，大多專注在金融以及電信領域，因此，部分製造業者依舊抱持著且戰且走的態度建置資料倉儲。奇美電子資訊一處副處長李宴昌指出，奇美電子雖然是在2005年就開始建置資料倉儲，不過目前仍在持續建置的過程中。

以奇美電子的經驗來說，在mLDM的框架中增減欄位在所難免，但是，奇美電子最擔憂的是，目前仍在建置的資料分類項目（Subject Area）與整體框架（Whole Picture）的資料關係，未來是否必須重新調整。

李宴昌表示，過去Teradata的經驗是以金融業與電信業為主，現在，製造業的資料倉儲需求才剛剛浮現，Teradata應該投入更多資源，快速累積相關產業的經驗，才能創造雙贏。

事實上，製造業在相繼導入ERP等應用系統多年之後，已經累積了多年的資料量，足以作為資料倉儲的基礎，不過，能否藉由資料倉儲進一步萃取並且分析應用，進而達到改善企業營運的目的，李宴昌認為，其中的關鍵在於商業需求與資料模型是否吻合。

許志銘表示，目前臺灣的高科技製造業者，對於資料倉儲的應用，普遍聚焦於生產與設備的資料整合分析，不過，長遠來看，應該把廠務資料也納入其中才算完整。文⊙楊惠芬