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我分析了32家企業數據平台的成敗,請你務必避開這4個誤區!

 
lilylee
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#1 引用回覆 回覆 發表時間:2018-06-29 16:54:18 IP:114.222.xxx.xxx 未訂閱
數位轉型是近幾年的企業顯學,轉型離不開企業的資訊化基礎,而對資訊化過程中形成的數據流、資金流、物流等資料的整合成為轉型中必不可少的過程。許多企業通過制定有效的管理手段輔以強大的數據分析工具來實現。
但很多人不明白自己企業當前階段需要什麼程度的數據分析工作,這就會導致數據分析平台搭建出來後,沒人用、不好用、沒價值的尷尬情況,明明花費了很多人力物力,但最後效果卻不盡如人意,基層業務部門反饋不好用,管理者也不關注,數據專案爛尾甚至失敗都是可能的。

製造企業典型的資料整合過程
我這裡分析了32家企業數據平台建設的成敗經驗,總結了以下4個極易發生的誤區。希望數據平台建設者予以重點關注。

誤區一:以多取勝。

企業在建設數據分析平台時,從業務部門獲取到大量的分析指標,開發出成百上千張分析報表,並沒有從實際使用者的角度去考慮,容易導致使用者的精力分散。
比如生產車間主任要看某一車間昨日的生產情況,可能就要從產能報表、質量報表、工時效率報表、庫存報表等繁多的報表中去尋找自己關心的資訊:某一車間某一產品某一工單的數據。費時費力,甚至覺得還不如以前Excel報表方便快捷。
所以指標的整合是個需要下功夫的事情,很多的指標都可以合並到一張報表中,通過查詢切換等方法多維度解讀。關於如何做好歷史報表整合,搭建一套便捷有全面的報表體系,可以參考文章:數據化管理第一步:幾百幾千張歷史報表,怎麼規劃整理?

誤區二:單打獨鬥。

數據分析平台往往涉及到多個業務部門的數據,比如製造企業會包含採購、生產、倉儲、物流、銷售在內的供應鏈流程,以及研發、財務、人資等技術或支撐部門。現在很多企業的一些部門會單獨建設某一模塊的數據分析工作,過於強調各個業務部門的獨立性,往往會忽略管理者的使用場景。
比如企業CEO想看目前公司的產銷存情況,他可能要從生產、倉儲、銷售三個部門的報表中找數據,而且還要自己做對比等分析,不能快速的幫助他獲取想要的管理數據和分析結果,他主觀上可能就覺得這個平台比較雞肋。
所以數據平台的搭建建議一開始就要整理好需求,使用者哪些部門那些人員的人員,各自的需求是怎樣的。比如開始只是從行銷部門的使用為出發點搭建的,那麼請留好餘地,以方便後期擴展到其他的業務領域甚至是全公司。

誤區三:依賴工具。

對於大多數企業來說,擁有一款強大的數據分析工具可以事半功倍,但是過分的依賴工具和強調工具的作用會讓管理工作懈怠下來。做數據分析工作必須包含管理的理念在其中。從經驗來看,像帆軟FineReport這類的數據分析平台,其意義在於輔助管理決策,而其價值在於可以將一些戰略化、口號化的管理理念進行分解可執行化。
比如某一企業的階段性戰略目標是降低成本,在分析庫存成本時,通過分析往年產銷存情況以及期初期末庫存和安全庫存,調整最佳平衡點、優化庫存結構、提高周轉效率、縮小庫存空間,來達到降低庫存成本的目的。
相當一部分失敗的專案,不在於技術能力和技術方案,而在於數據應用方案。僅從技術角度出發的方案,數據指標之間、分析內容之間缺乏邏輯性,整個分析平台無主題、無指導性,數據分析平台淪為擺設,報表使用率低、好看不好用、價值體現不明顯等問題接踵而至。所以我們強調,數據平台搭建一定要管理數據雙驅動,管理層輸出壓力,將業績目標層層轉化為數據指標;資訊系統數據流出發,將基層數據層層提煉,形成有效數據提供給管理層決策。

誤區四:不了解使用者需求,需求不做細分

現在很多企業會從客戶需求的角度去創造產品,其實我們做數據分析工作也應該這樣。考慮企業各職能層級的工作性質,將數據分析工作分為三個層次,逐層遞進、相互補充。

1、基層。

一般基層的使用者大多是銷售員、採購員、生產班組長之類的業務人員,由於大多數業務流程是在各個業務系統中完成的,所以數據分析平台對於他們來說,主要是起到數據補錄和數據查詢的作用(基層使用者多數不會分析或者不需要分析,所以在基層開發分析報表作用不大)。
其中數據補錄是用來彌補老舊的業務系統中缺失的數據項,數據查詢不只是業務系統查詢內容的遷移,更重要的是基礎資料的整合。如果一項反覆工作涉及多個業務系統的查詢操作,那麼將這些數據整合到統一的平台上來查詢可以極大的提高工作效率。
基層報表可以按照業務流程或工種性質來分類,這樣更符合他們的使用習慣,所以對基層報表製作的開發重心是提高工作效率。

2、中層。

在不同規模的企業中中層人員可能是某一業務部門負責人、部門中某一模塊的負責人,他們對業務系統的依懶性相對基層人員來說是比較低的,他們更關注匯總的數據、整體的情況以及趨勢,傳統的彙報模式已無法滿足他們對數據準確性以及分析靈活性的要求,所以在中層按照關鍵指標模塊化來分類分析報表是更明智的選擇。
例如將生產分為工單、庫存、物流、設備、質量、成本等模塊,每個模塊可能涉及一個或多個業務流程的資料。
絕大多數的分析類報表是在中層使用的,通過對比、預警、監控等方法去發現部門工作中的問題,所以對中層報表的開發重心是讓管理有理有據。

3、高層。

對於企業的決策者和老闆來說,他們更關注結果,關注他們制定的企業戰略方針有沒有被很好的細化和落實下去,所以按照戰略目標的分解和量化來分類報表是很有必要的,報表所展示的數據一定不能脫離企業的戰略目標,否則老闆不會關注,開發人員白忙活。
高層管理者不會關心太細化的指標,他們要的是以幾個指標就能掌控全局,所以高層報表不能太多,以3~6張為宜,比如行銷情況總覽報表中應體現銷售總額、利潤、計劃按時達成率、庫存總額、銷售效率等指標。
決策者所處的位置讓他們沒有精力去關注到所有部門的實時情況,可以通過監控、排名等分析手段來輸出壓力並傳達給相應負責人,例如對生產班組或銷售小組做top/last分析。
以上我們得出結論,對高層報表的開發重心是弱化分析、結果導向、壓力輸出。

系統時間:2024-12-04 1:28:36
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