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成长型企业考虑ERP的时刻到了

大数据

今天的大多数企业都身受数据问题的困扰,但其中有很多企业都还没有意识到这一点。您应如何判断自己是否存在数据问题呢?您可能在费力地处理不断增加的数据量,或者在访问数据时存在困难。也许您拥有大量的数据,但是这些数据分布在不同的地方。或者相同的数据您可能有多个版本,您如何知道哪个版本是正确的?或者即使您拥有所有数据,但是您也许永远都找不到正确的数据。除非您有十足的自信,认为自己拥有所有必要的数据,并且可以随时访问它们,同时可以毫无保留地信任它们,否则,您将会遇到数据问题,并且急需一个数据管理战略。

如果您跟今天的大多数商业人士一样,您肯定会觉得数据快要把自己淹没了。但尽管如此,您依然需要努力跟上自己公司和全世界的发展节奏。这并不意味着您需要知道的东西越来越多,而是意味着与您的决策相关的东西越来越多了。几十年来世界变得越来越小,商业的节奏和变革的节奏越来越快,企业如果无法掌控数据,后果将会非常严重。您如何排除干扰,获得自己真正需要的数据呢?

企业资源计划 (ERP) 和客户关系管理 (CRM) 这两种企业应用最有可能成为您的选择,帮助您获得结构化的客户数据。

我知道数据在某个地方,不过无法找到?

如果您“知道”数据就在那里,却不知道如何去访问它,那么您真的确定数据存在并且是可信的吗?如果您确定自己拥有数据,但是无法直接访问,您需要自省:为什么?也许是因为访问这些数据需要有相应的资格权限,而您没有。或者是因为获得这些数据的流程不够直观易用。也许是因为您没有时间或耐心去搜索,所以您依赖一位超级用户、下属或代理人去帮您找到答案。或者也许是因为信息技术 (IT) 部门不想放权,不想让您掌握找数据的方法。知识就是力量,而对数据的访问则控制着这种力量。

客户数据最常见的来源:

  • ERP(多少?)
  • CRM
  • 其他应用
  • 电子数据表
  • 员工
  • 电子邮件记录
  • 文件柜
  • 互联网(Google 快讯、Stock Watch 和 数据 feed 等)

所有数据都在那里,不过要收集起来恐怕至少得需要几天时间。

如果是这种情况,您面临的问题是数据量过大或者数据没有条理。也许您需要从不同的部门检索数据,那么这种操作是否涉及到多个 ERP 或 CRM 解决方案?当然,有些数据,像股价、增长数据和新闻提醒完全不会存储在任何一个应用中。这些是非结构化数据,如果您只能通过搜索互联网获得此类数据,那么它们将很可能不会被收集和保留供分析之用。如果您需要依赖电子邮件记录才能将一次对话拼凑起来,那么祝您好运,希望没有人点过删除键。出现这种情况说明您没有制定收集非结构化数据的战略。

当然,如果收集这些数据花费时间过长的话,您还将面临另外一个风险,那就是,当您收集好数据准备进行分析时,数据已经变了。如果您有这种情况,您需要扪心自问:我是不是动作太慢了,又或者事情变化得太快了?而实际情况很可能是这两方面的原因都有。

是的,这些数据我们都有,而且存在多个版本。

如果您有多个副本或多个版本的“相同”数据,那么您如何知道哪一个是正确的?拥有多个应用通常会造成这个问题。今天很少有公司会仅在一个地方开展经营活动,即使是小公司也是如此。Mint Jutras 的研究显示,一般小公司(年收入 2,500 万美元以下)的 ERP 需要支持的运营地点的数量平均为 2.5 个。这一现象值得我们关注,因为随着运营地点的增加,公司拥有多个 ERP 解决方案或相同的 ERP 有多个版本的机会也会随之增加。

当然,并不是每一家小公司都有 ERP 解决方案,但要是没有的话,情况会更糟糕。公司将可能会遇到这个客户的交易记录系统是怎么保存的,保存在哪里等问题。很多小公司在部署 ERP 之前就投资了 CRM。CRM 可帮助他们管理渠道和销售人员,但是无法保存订单、发票和应收账款信息。这些解决方案需要进行修改,才可勉为其难地帮助管理类似信息。CRM 可建立客户关系和销售人员管理体系,ERP 能记录交易数据,两者不能相互替代。

当然,有时候从应用中导出数据也会造成多种版本的现象。数据被导出之后就开始自成体系,失去应用对其施加的内置的验证和控制机制。由于数据有了自己的形态,所以审计追踪也会丢失,进而导致数据完整性问题。

如果您是这种反应,说明您和您的数据之间需要 IT 来缓冲。如果您对数据的访问水平与 IT 员工对您的好感度成正比,那么您将面临数个选择,包括与 IT 人员交朋友,雇佣新 IT 员工,或者制定新的数据管理战略。

“其他”数据

您可能倾向于认为保存在 ERP 和 CRM 等企业应用,以及其他应用中的数据已经足够您用来制定决策了。毕竟,与客户交流和交易的数据就存在那里,如何处理由您决断。到目前为止我们在举例中仅提到了客户数据。但实际上,企业需要管理的数据远不仅仅限于客户和客户订单。还有员工、供应商、现金,有些企业还需要管理物理产品和制造或分销。而每种类型的数据都需要采用相应的应用去管理。

然而,如果思考一下您在一天内遇到的数据的各种可能来源,您会发现非结构化数据几乎与结构化数据一样多。非结构化数据没有企业应用所要求的整齐的数据结构,这些数据来源包括新闻源和互联网搜索,Twitter 和 LinkedIn,以及那些面向消费者的行业所使用的 Facebook 和 Pinterest 等社交媒体。您或许可以“看到”所有这些其他数据,但是您能有效地加以利用吗?

需要答案时您会给谁打电话?数据是否只存在于销售或服务代表、开发经理、商店领班、机器工人或工程师的大脑中?有很多数据最终湮没于面谈和电话交谈、电子邮件和即时通讯中。您是否能收集、分析和使用这些数据?

再想一下盛放合同、发票、支票、银行对账单、图纸和客户规格的文档柜。在拥有纸质版本的同时,您还拥有电子版本,要是两种版本不一致怎么办?哪一种是正确的呢?

增加这些非结构化的“东西”能增添价值,但是同时也增加了无穷的复杂性。您的数据管理战略能应对这一挑战吗?

尽管数据在急剧增长,而且数据源已经超越了企业应用的范畴,但强有力的数据管理战略需要从您已经部署的这些企业应用做起。前面我们提到了 ERP 和 CRM,不过今天的企业中还有很多其他应用。想一下您现在运行的企业应用有多少种。如果回答不上来也千万不要惊讶。这个问题并不像表面上的那么简单。

拥有哪些企业应用?

  • ERP
  • CRM
  • 联系中心管理
  • 现场服务
  • 供应商关系管理
  • 供应链计划
  • 仓库管理
  • 运输管理
  • 产品生命周期管理
  • 制造执行系统
  • 企业资产管理
  • 企业制造智能
  • 质量管理
  • 人力资本管理
  • 文档管理
  • 项目/产品组合管理
  • 商务智能
  • 财务计划和预算
  • 企业绩效管理
  • 可持续性应用
  • 监管、风险与合规性

这里列出了您可能拥有的应用,如果您没有直接参与一些职能部门的工作,您可能无法知道这些部门的需求是如何被满足的。这些部门是简单地使用一个完整的 ERP 套件的不同模块,还是运行单独的应用?这些应用都在哪里,是只有一个,还是有很多个?对于那些为公司总部以外的职能部门服务的应用,您是规定让他们使用一套标准化的应用,还是允许单个部门或地点选择他们自己的应用?即使他们使用的是相同的解决方案,但他们运行的是自己的版本,还是统一部署的版本?

评估您的数据管理战略以及考虑如何执行战略时,这些因素您都需要考虑。这些问题都具有相关性,并且也很重要,但同时还有一些更显著、更重要的基础性问题和事宜需要您考虑。

您为销售、订单管理和装运、记账和应收账款、以及营销工作准备了多少种不同的客户主文件?

您为销售、工程、库存、生产、以及仓库管理工作准备了多少种产品主文件?

您为采购、供应商关系管理、支出管理、以及应收账款工作准备了多少供应商主文件?

您为福利、能力、培训、工资单、绩效评估、员工安排、以及商店管理准备了多少员工主文档?

您的总部、分公司、部门和业务部门有多少账户一览表?

更重要的是,如果您有多个这些主文件,那么请考虑以下问题:

两个部门是否有相同的客户?

ABC 项是否总是被称为 ABC 项?如果不是,您是否知道什么时候 123 项与 ABC 项相同?您是否获得了应得的批量折扣?当一个部门的 ABC 库存耗尽时,这个部门是否知道兄弟部门备货充足?

两个部门是否有相同的供应商?您是否有自己应该拥有的所有谈判底牌?

所有员工是否拥有唯一的身份标识供他们记录工作时间、请带薪假、领取福利或参加绩效评估?

最后,您能否了解您的企业的整体情况?

如果以上这些问题您无法得到满意的答案,那么您将需要制定、完善或更严谨地执行您的数据管理战略。主数据管理不仅仅涉及到技术,它更是一种战略方针,不仅仅能够管理有效记录业务交易所需的数据,而且还能帮助您做出有效的战略业务决策。主数据管理需要详细的计划和支持技术,以执行计划。

电子数据表?

尽管技术在不断进步,但是今天的每一位商业人士一定会在某个时刻埋头到数据表中辛苦工作。如今的商学院毕业生,即使只有本科学位,也需要掌握一定水平的电子数据表操作知识才能从学校毕业。电子数据表已经变成了通用的管理工具。如果只是简单地用于交流目的,电子数据表能在数据管理战略中扮演角色。不过前提是数据从企业应用中导出,并且数据完整性能得到保障。这是个很大的“前提”。

如果您是从企业应用中导出数据,然后让这些数据拥有自己的生命形态,那么您将需要重新思考这一方法。是不是需要看到此类数据的个人无法直接通过企业应用访问数据?如果是这样的,那么是因为应用太难以使用,还是因为预算紧张,让您无法获得足够数量的用户,或者导致您跳过了必要的员工培训?

或者他们可以访问,但是拒绝这样做?如果是这样的话,问题就不一样了,通过培训不一定能解决这样的问题。如果您依然在运行古董级的软件,您需要知道的是导航和易用性在过去几年得到了非常大的改善。如果您坚持认为在电子表格软件的各表格之间传递数据是最好的方式,也许您需要去了解在今天的市场上,什么是“最好的方式”。如果您还在手动向电子表格输入数据,那么您迫切需要去了解最新的发展变化。

数据质量和可信度

如果您依然严重依赖电子表格进行交流和做出决策,您肯定无法信任数据的质量,除非您直接从应用中导出数据,并且不允许任何人对数据进行操作或编辑。了解电子数据表的人都应该知道,一个简单的错误会带来怎样严重的后果。意识到将小数点错放了一个位置、复制错了一个单元格或一组单元格、公式中出现错误或犯了其他粗心错误后那种心头一沉、扼腕磋叹的感觉估计每个人都体验过。

较低的数据可信度会导致您在制定日常决策以及更具有战略性的决策时缺乏信心。如果在制定简单的决策时您就无法信任数据,那么您是否有足够的勇气回答一些困难的问题,例如:

全球范围内我“最大的 20 家”客户是谁?

这些“最大的 20 家”客户能给我带来多少业务?

过去我们对各地区预测的准确度是多高?

哪些产品拥有最高净利润率?

预计季度末的 GAAP 收入或非 IFRS 营业利润是多少?

这些困难问题与总收入、总预订量、库存和订单等问题不同,无法通过查看一个简单的列表获得答案。它们都是复合型指标,包含不同的数据元素。它们会随时变化,同时还会牵涉到一些您的企业应用中所没有的“其他”数据。

因此,请自问以下问题:今天您对自己数据的信任度有多高?如果您能够确信自己可以毫无保留地信任自己的数据,并且这些数据能(几乎)实时更新,始终准确,那么您无需再读下去了。这说明您已经拥有一个稳健的数据管理战略,并且执行得非常到位。

将技术与战略结合起来,解决真正的问题

不过相信绝大多数人都没有这种自信。我们得到的答案通常是“数据相当准确了(我希望如此吧)”,或“我不信任[数据]”,或“我知道数据不准确,不过这已经是我能得到的最好的结果了。”这些答案表明您在制定决策时更多的是依靠一些不可信的数据和直觉,而非优质的数据。

要想拥有所需要的全部数据,并且数据存放在您能随时访问的便捷地方,而且还要对自己的数据信心十足,这不仅需要详尽的计划,还需要使用技术。如果您不了解实现这些目标所需的基础技术,那么您可以寻求帮助。事实上,如果您现在遇到了数据问题,您最好立刻寻求帮助,来为您制定数据管理战略。因为如果您不了解技术,那么您很可能也不了解今天的技术都能做些什么。

您可以从独立的顾问、系统集成商或技术提供商那里寻求帮助。您可以与他们合作,以便有效地定义并执行您的数据管理战略。如果技术提供商能够超越技术,了解您的业务和业务需求,那么他们将能够为您提供最大的支持。因此,您应选择一家并不是纯粹向您销售软件的技术提供商,他们应是“解决方案”提供商,能够帮助您制定数据管理战略,以支持您应对在今天以及未来所面临的数据问题。

 关于作者:Cindy Jutras 在分析企业应用对业绩的影响方面享有盛誉。Cindy 拥有超过 35 年的公司运营经验,并在制造、供应链、客户服务和业绩管理方面具备丰富的专业知识。在过去 6 年的时间里,他一直致力于根据技术的业务收益来衡量软件解决方案的成效。2011 年,Cindy 创立了 Mint Jutras LLC (www.mintjutras.com) ,该网站自建立之初到现在,一直致力于分析和宣传企业应用能够带来的业务价值。