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ENI专访
第169期

共享CIO陈红:“道”、“术”合力做好数据治理

作者:ENI
摘要:提升企业收入及利润、促进业务创新转型,形成新的商业模式,这既是企业 的重要目标,也是核心驱动力。而业务只有实现闭环才能实现全过程的客户服务,全链路的质量管理、全生命周期的产品管理等等。 那么实现业务闭环,数据应该发挥什么样的作用和价值,数据治理又该如何做,才能修成正果?

  • 陈红:业务在线闭环,即业务数据化、在线化、集成化

    企业数据化转型归纳为四个应用场景:在线闭环、人工替代、经验替代、和赋能业务,第一个场景就是核心业务在线闭环。以我个人的理解,衡量一家企业基础信息化是否成功的标志就是是否实现了在线闭环。核心业务在线闭环的价值可以总结如下:

    在线闭环能实现全过程的客户服务。商业本质就是服务客户,而客户往往同时跟几个部门打交道,如售前、实施、设计、供应链、质检、财务、售后等,如果没有实现信息闭环,部门间信息不透明,同一个问题需要重复很多遍,客户的体验肯定不好,对问题的响应慢,解决问题的效率也低,如果关键部门的人员更换,给客户造成的麻烦就更大。如果实现了信息闭环,一旦出现问题,系统可以自动推送,或自动报警,还可以自动生成工单,指定责任人限期整改,即使人员更换也影响不大,加上客户评价就可以实现问题的闭环管理,才是真正意义上的以服务客户为宗旨。

    在线闭环能实现全链路的质量管理。很多人提到质量管理,一般都想到是MES系统的一个模块,那仅仅是生产过程的质量管理,企业真正的质量管理一定是全链路的,设计——采购(包括原材料采购和成品采购)——生产(含委外加工)——仓储——运输——安装调试——验收——售后,这里面可能涉及的系统有:PDM/PLM、ERP、MES、WMS、CRM/PM等,如果售后发现质量出问题,原因可能是原材料的问题,也可能是设计问题,也可能是工艺问题,也可能是设备问题,也可能是安装问题等等。

    因此要做好质量管理,必须使整个链路数据化、在线化、集成化,因此质量管理不是一个系统能够解决的,质量管理必须打通链路上的所有系统,质量检验数据、质量控制数据、质量决策数据、质量追溯数据是多个系统的数据综合。目前工业互联网发展迅速,已有企业把质量管理的链路延伸到上下游或产业链,这就需要进一步打通供应商系统、客户系统、或工业互联网平台,实现质量管理的体内体外双循环的控制和追溯。

    在线闭环能实现全生命周期的产品管理。一般情况下,产品的生命周期:新品立项——研发——试验——小样试制——新品发布——生产——销售——产品改进/产品退市,其中可能涉及的系统有:PDM/PLM、ERP、CRM/PM。很多公司缺乏产品退市机制,产品的好坏全凭拍脑袋,感觉这个产品不错,那个产品不行,实际系统目录中有很多“僵尸”产品,长期没有订单或订单很少,有家企业产品模块2000多个,一年之中只有30个模块使用超过50次,1500个模块使用不到5次,这就说明研发方向盲目,脱离市场的实际需求,研发部门做了很多无用功,极大地浪费了研发资源,降低了研发效率,同时由于低效的产品没有退市,也大大地占用了采购资源、仓储资源、和产能资源。

    在线闭环能实现真正的量化管理。 实质是管理的提升,而管理改进改善的前提是量化管理,只有实现在线闭环,才能一切以数据说话,一切以系统数据为准,尤其是绩效KPI,手工计算的KPI难免有水分,只有系统自动计算的KPI才更客观,更有说服力。

    在线闭环才能让数据跑起来,让人停下来。有不少公司,领导要了解公司状况,分别找不同的部门要数据,销售情况找营销部门、生产情况找制造部门、采购情况找供应链部门、成本找财务部门、绩效找HR部门,这是典型的数据没动,而人到处跑,更有甚者,同一个数据不同的部门结果不一样。只有实现在线闭环,才能整合公司的所有数据,一个平台提供所有分析报表,一下子了解公司业务全貌,有概况,有明细,让数据跑起来,人停下来,而且所有部门口径统一。

  • 陈红:三点发力,打破信息孤岛

    打破信息孤岛,首先要有全员的支持。信息孤岛的形成都是有原因的,一旦形成惯性,很难改变,此外某些孤岛还牵涉到某些团体或个人的利益。都说信息化是一把手工程,打破信息孤岛,也必须一把手亲自出面,排除公司从上到下的阻力。

    其次要有业务部门的深度参与,包括主数据编码的统一、主数据的整理、确定主数据源头、主数据管理规范、系统对接的方案研讨、系统测试等等。

    最后是技术实现,有实力的企业用数据中台、MDM系统,中小企业用敏捷开发平台或RPA均可。

    从“道”和“术”两个层面实现数据治理

    做好数据治理,一个是道的层面,一个是术的层面。

    道的层面是要提高全员“数商”,职场上一般说智商、情商,现代企业还要讲数商,也是职场发展的新要求、新理念。其中包括以下两点。

    数据的应用能力。我看的企业比较多,跟有的企业交流比较顺畅,因为他们的中高管特别重视数据化转型,比较懂数据的应用,知道什么能做,什么不能做,什么好做,什么难做,也知道主流的发展方向。但是跟一部分企业交流非常困难,他们的中高管不懂数据的应用,对数据化转型也很模糊,不知道该做什么,不该做什么,以及如何做,特别容易走弯路,甚至回头路。数据的应用能力需要通过理论和实战慢慢地积累。

    数据的分析能力。推行数据说话的文化,做好做坏不能凭感觉,要以数据分析为准。预测和决策也依据于充分的数据分析。

    术的层面内容很多,主要五点。规划和架构,总体规划,分步实施;打造敏捷的团队,包括IT及关键用户;业务部门的深度参与;选择适合的方案,打造敏捷的平台,快速迭代;重视数据安全。

    而只有“道”、“术”结合,方能使企业数据治理这项工作真正修成正果。

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