前言
“最后一公里”一词出自十八大习总书记的重要讲话:“要积极主动解民难、排民忧、顺民意,解决好联系服务群众的‘最后一公里’问题。要积极主动解民难、排民忧、顺民意,解决好联系服务群众的“最后一公里’问题。”
后来,这一概念逐渐被一些行业所使用,引申为完成一件事情的最后,而且是关键性的步骤,通常也是产生结果触达客户的重要时刻。
如果我们把最后一公里的概念引用到企业数字化转型的场景中,也特别有意义。为什么这么说呢?因为大家在数字化浪潮中可能都会有这种体会,那就是再高大上、再先进的数字化系统都解决不了所有问题。企业数字化转型也不是一朝一夕可以解决的,在数字化转型的过程中必然会应用一套或多套信息化系统,在数据库中积累了大量的数据。
数据就像资金一样,不能只在躺在银行账面里,而是要用起来,动起来才会产生更大价值。但现实是很多企业已经信息化了很多业务,在业务扩展下,数据不断积累,但这些数据没有被有效利用,被我们遗忘在了数据库中。
数字化转型最后一公里,就是将数据价值变现。
· 企业可以通过数据去洞悉生产运营情况,识别改善机会,评估生产绩效,实现降本增效。
· 还可以将数据转化为可视化的信息有助于管理者与员工更快发现、理解、分享业务表现,识别业务发展的机遇与风险,用数据取代经验和直觉进行决策。
· 在内外竞争加剧的市场下,企业需要更加快速应对业务挑战,需要迅速搭建分析模型,将运营数据转化为业务洞察,协助业务产生价值,让各部门及时获取数据决策支持。
如何解决企业数字化转型的最后一公里,助力企业成功转型?我们认为企业应做好以下几点:
1.企业以数为中心,养成用数习惯
怎么才能做到以数据为中心,养成企业用数习惯?企业要不断建设数据文化,从管理层到基层员工学会数据思维。数据思维其实是用数据来探索、思考事物的一种思维模式,用数据来发现问题、洞察规律、探索真理。企业的数字化转型过程需要的数据思维,就是用数据思考,用数据说话、用数据管理、用数据决策。
用数据思考,就是实事求是、坚持以数据为基础理性思考,避免情绪化、主观化,避免负面思维、以偏概全、单一视角。
用数据管理,就是对客观、真实的数据进行科学分析,并将分析结果运用到生产、营运、销售等各环节的业务管理过程中。
用数据说话,就是要杜绝“大概、也许、可能、差不多……”,而是要以真实的数据为依据,基于合理、有逻辑的“推论”,去说服别人,去汇报工作。
用数据决策,就是要以事实为基础、以数据为依据,通过数据的关联分析、预测分析、事实推理获得结论,避免通过直觉做决定和情绪化决策。
2.赋能企业,“授人以鱼不如授人以渔”,让企业具备数据分析能力
企业用数之痛
今天的企业应具备什么样的能力,才能更快,更茁壮地成长,哪些能力是企业必备的?我们可以思考下实际的工作中遇到什么样的用数难点?
比如,很多企业一到月末,各职能部门、各种管理会议、各种管理决策等都在为报表绞尽脑汁、加班加点和费心操劳。
企业董事长,总经理等管理人员出差、旅游时,想实时了解企业的运营效率,应收账款,资金或者库存状况,以便应对客户需求,以及瞬息万变的市场变化,往往求数不能,求表不得,心里倍受煎熬。
业务主管想实时了解下属业务员的业务指标和总体业绩,费劲周折,多方沟通,数据得不到及时查看。业务人员在外跑业务时,想实时了解自己负责的客户收款状况,现有待出货量,交期不能达成时,也不能如愿。
是什么让企业管理者和业务人员如此煎熬,为什么数据不能快速呈现,为什么想看的数据不能随时看到,是我们的报表不够用,还是报表不灵活?
今天我们来一起深入探讨下企业应如何更快速、更高效地利用数据,解决企业的数据管理之痛。
是我们系统报表不够用吗?
我们先来盘点下,以星空ERP为例:
部分财务报表
部分销售报表
部分采购报表
当然,还有库存报表,生产报表,质量报表,管理会计报表……
实际上,星空系统的报表数量有270+,基本上覆盖业务的方方面面。
但是,根据对大量企业的调研,发现这些ERP报表仍然不够用,因为企业的业务和管理需求是变化的,固化的报表是无法解渴的。
星空已历经10年,产品已经非常成熟,连续多年市场占有率第一,业务系统已经被2.5万余家客户应用实践,系统和报表也经历了不断地更新和迭代,如果说报表还是不够用,证明企业需要一种报表能力,要的是从业务到数据变现的思维逻辑,包括更快、更好用的数据分析工具,来满足不断变化的数据需求。
数据分析发展趋势
随着现代企业组织形式的重构,对新一代企业级数据平台产品也提出了新的挑战。椋鸟型生态组织里的数据分析系统,要有基于场景的数据分析与展现能力,要有平民化的数据探索能力。椋鸟型生态组织里的业务决策,不再只是少数管理者的玩物,而是需要人人参与,让听得见炮火的人参与决策。
而由企业信息部门所主导的、基于传统商业分析平台的企业级报表系统,资源投入大、建设周期长、对于业务需求变化的响应速度慢,难以适应未来越来越快、越来越离散的业务分析需求。同时,数据分析系统与业务处理系统的功能隔离与权限脱节,也让数据难以广泛支撑存在于各种功能、流程中的实时业务决策诉求。
怎么解决?授人以鱼不如授人以渔!
其实,星空已经为我们的客户提供了一种无限场景,按需定制,多维数据分析的数据服务能力——轻分析,可以解决我们面临的各种数据应用需求,有效解决报表不够用的问题。星空轻分析可以满足的场景如:业财分析报表+数字大屏+管理看板+自助分析+移动分析。
轻分析多层次场景应用
(1)多源,多账套的支持。让我们看数据不再单一,不用担心数据融合的问题,不用担心我用星空系统,原来老系统的数据没法用。
多数据源支持
(2)人人皆可分析。在高速发展的数字时代,数据分析不只提供给管理者,而应是人人皆可分析。星空轻分析提供自助式数据分析的能力,技术要求降到最低,低代码甚至零代码即可做出需要的报表或者可视化图表,让人人成为数据分析师。
自助式分析
(3)数据报表可视化,数据联动,穿透查询到明细。
数据灵活应用
(4)移动应用,数据协同共享,可以一键分享到云之家,企业微信,钉钉等协同终端。
如果要谈一个企业的灵活性,和决策高效性,不得不提移动端的数据应用,我们在很多场合谈客户体验时,一般也都会谈移动。
一个外贸型客户的老板,他对目前的移动数据分析非常满意。他经常到外地自驾游,每天不定时看下公司的销售业绩,应收,应付,目前还有多少库存,账目上还有多少资金可用。用移动数据分析随时随地看实时数据,一些异常信息通过预警也可及时收到提醒,还可以钻取异常的原因,这样他玩得也开心,玩的过程中,顺便把公司的事处理好了。
移动数据服务星空Live
3.数据智能构筑企业智能化发展新引擎
现在更多的企业将数据战略视为企业智能化战略重要组成部分,通过数据战略明确高级管理层作为数据驱动业务转型的领导者,期望结合大数据处理、数据挖掘、机器学习、深度学习、可视化等多种技术,从数据中提炼、发掘、获取有揭示性和可操作性的信息,为管理人员和业务人员提供洞察、预测、风控、预警等智能化决策支持服务,让数据发挥最大价值,让数据智能成为企业智能化发展新引擎。
大数据是一种能力,但不等同于我们需要自己建一个数据仓库、数据湖,也并不意味着外部的数据越多越好、算法越复杂越看不懂越好。基于外部数据,针对高价值场景下的应用,对应的高回报是成长型企业应该追求的。
通常从两个方向,第一类:风险类优先,例如交易客户的重大风险,法律税务,工商变更等都属于此类,这些都需要外部数据。第二类,融入业务场景大数据模型才是核心竞争力的构建关键,这部分我们务必要重视起来,通常所说的大数据小场景,就是如此。将业务数据风险管理方法,基于业务端到端流程的打通,汇集融合风险识别的关键数据,通过高质量风险数据管理模型的建立,达到业务风险态势感知,实现端到端流程风险智能识别,提升风险管控效能。
过去企业要做风险类的管控,往往是企业自建一套,但也是内部数据为主,外部数据还要依靠第三方数据服务才行。周期长,成本高,多套系统查来查去,比较麻烦。
而如今,我们把这些能力做成标准功能,内置为星空数据智能服务,客户只需订阅,即可使用,一体化产品,低成本,开箱即用。
总结
其实,数据的重要性,远超出我们的想象,在不远的将来对数据的应用会如同水电一样,成为企业运营的必须品。数据是资产的概念也会更加深入人心,虽然数据现在没有被列入企业的资产负债表,但要相信,这只是时间问题。
所以,对于成长型企业来说,要着眼当下,立足未来,脚踏实地用好数据,打通业务和数据相结合最重要的一公里,才是数字化转型的关键。
发布于 数据智能 社群