日本丰田汽车集团是混合动力车辆的先驱，但他们在美国的经销商却在杂乱的数据中迷失了方向。丰田美国的大部分部门中都没有或很少配备分布式计算系统，这使得他们的销售和市场数据以惊人的速度增长，但却不能有策略地使用这些信息。受制于主机系统的这种弊端，丰田内部各单位之间经常无法共享信息。等到他们生成所谓的“可行性”报告时，往往为时已晚。
   

    1996年，丰田下决心改变这一面貌。在执掌IT部门的芭芭拉•库珀的领导和业务部门的推动下，丰田的数据管理策略开始了痛苦的升级过程。

 

    在过去的八年中，丰田美国的汽车生产量增长了40%，人员仅增加了3%。这为它的母公司丰田汽车在业界创造了最大的利润率，使它在股票市场上也长盛不衰。

 

    在丰田汽车的美国子公司宣称其智能商务系统为公司带来了506%的投资回报率之前，丰田后勤服务部(TLS)的鲍伯•戴利发现这个部门存在很多问题。鲍伯•戴利说：“报告系统相互交错，我们无法确定哪些数据是准确的，我也无法了解业务的进展情况。在业务处理过程中，我也不能得到什么信息。因此，我们在很大程度上依赖于激励表单系统。”

 

    后勤服务部的工作是丰田美国公司运作中最重要的一环。这项工作要求精确的追踪和供应链管理能力，这样才能保证车辆被及时准确的送达经销商那里。在汽车从离开工厂到送达经销商的这段时间内，丰田美国负责车辆的所有权。这实际上也就是丰田美国从其日本的母公司购买车辆一直到销售到全美经销商手中的过程。

 

    在送抵经销商之前，丰田美国每天需要为每辆车支付8美元。丰田美国每年销售200万辆汽车，每辆车的平均递送时间为9天。因此，依靠手工编写激励表单以及缺乏数据的有效整合每年将要耗费丰田数百万美元。

 

    “如果有人在货船到岸时登错数据，那么这个错误会在整个供应链中一直存留下去。曾经有数据表明货已经发出，但是却一直没有到港。我们没办法发现这样的错误。”戴利说。他找到芭芭拉•库珀沟通，清楚地告诉她后勤服务部的问题。

 

    芭芭拉•库珀迅速行动起来，为后勤服务部建立了Red Brick数据仓库，利用BRIO工具进行数据挖掘。戴利确定了7个需要实时准确数据的关键领域。第一批数据于1997年1月录入。

 

    “刚开始，我们非常高兴。”但是戴利很快发现即便采用了新数据，系统返回的信息还是非常杂乱。由于多年来的人为错误没有被更正，有些数据被重复输入，有些没有输入，这使得系统做出了错误分析。由于Red Brick数据仓库操作不便，对他们的工作没有什么帮助。而且从老数据库向新数据转移数据也是一个严重的问题。