主持人：作为一款优秀的分析型数据仓库引擎，Sybase IQ的应用范围如何？
卢东明：定位是非常准确的，Sybase IQ作为一个数据库仓库的引擎，或者是分析型的，它的应用范围是非常广泛的，不管是小型企业、中型企业还是大型企业只要提到决策、数据仓库、BI、商务智能他们都会有这样的需求就是从数据应用层积累下来，怎么样对这些数据进分析。就说报表好了，怎么样在TB级数据情况下做一个有效的报表，以前十分钟或者十小时做的报表，怎么样让它不到一个小时把这个数据分析完成，这都是Sybase IQ的应用层。使用IQ可以做到简单的报表加速器的效果。还有一些应用就是复杂的分析，现在中国我估计在银行业或者电信业都会出现这样的需求，就是经营分析和营销决策支持。比如电信、或者移动怎么样给客户提供一个套餐，怎么样定位这个套餐和评估用户的接受程度？也很多数学模型来做复杂分析的这也是一种应用范围。还有一种应用范围是数据整合商，比如说我刚才讲到的尼尔森媒体研究机构就是通过汇总分析出来数据之间的共性、特点，再转回来卖给别人，这就是典型的数据整合商。这些都是Sybase IQ非常成功的应用。
主持人：什么样的企业具备实施的要求呢？是否是信息化、分析能力达到一定程度的时候才能上Sybase IQ呢？
卢东明：大家可能有这样的想法觉得BI这个词既然说的那么庞大，那么复杂，是不是只有像中移动或者是像大的银行，大的企业这种层次才能提BI这样的想法呢？其实，我的答案是不尽然。因为每一个企业都有从小到大的过程，小的企业怎么样成为中型企业呢？中型企业怎么样在竞争总战胜成为大型企业？这实际上是每一个企业对自己IT部门要提出的要求。回到刚才说的话题，你们的数据里面一定有黄金，一定存在着你可以使用的信息，让你的企业有比你的竞争对手更高的发展。所以并不一定说你的IT能力一定要到了多少人或者什么样的资源情况下才可以想BI这件事情。而且根据IQ的压缩，它的TCO就是整个总拥有成本这些特性来说，实际上它更能够帮助一些中小型企业有一个很好的想法，怎么样在这个想法上有效的进行实施？因为IQ给你们的IT系统提供了一个非常好的解决方案，是代价非常小的解决方案，它是使得中小型企业有了这样的可能和大型企业竞争。
举一个例子，在美国有很多电子商务的公司，比如像亚马逊和eBay这样的公司，他们自己很有钱，他们挖掘各种各样的模式，如果你到亚马逊上点了裙子了，也点了衣服了，但是最后没有买，去别的地方了。亚马逊数据仓库里面没有这个信息，他怎么样能够知道这个用户到哪儿去了呢？美国有一家相当小的公司，并不像亚马逊那样有钱但是使用了Sybase IQ的解决方案，存储了网上全部代理用户的信息，这个用户如果到了雅虎买东西了，这个信息实际上对手最想知道的信息，这么小的公司因为使用了非常有效的解决方案可以成长的非常快，可以从大公司里面赚到钱。所以到底什么样的企业具备实施的能力和模式？实际上大家可以把思路打开，不一定局限于钱、财、物、人等等要具备什么样的资质才可以做这样的东西。所以想法是非常重要的。
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