企业集团的IT管理智慧
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作者: 王浩明
如何把本企业的内部数据与外部数据结合,把平衡记分卡、EVA等管理工具融到企业集团的管理实践中来,是CFO与CIO的战略任务。
具有资本结构多元化、产业多元化和跨地区、跨领域等特点是中国大型企业集团的一个普遍现象。尽管信息化的具体历程不同,但伴随着集团内部不同企业资源计划管理系统ERP、客户关系管理系统CRM、供应链管理系统SCM、办公自动化系统OA的上线,随之而来的是迅速膨胀的数据。如果一味将数据“堆积”在计算机的数据库系统中而不加以有效利用,其价值很容易随着时间的推移而贬值。企业集团在信息化不断深入的背景下如何把杂乱无章的数据整合为有用的信息资源是集团CIO、CFO们共同关心的话题,通过企业全面数据规划与增值业务提升信息化水平,加快决策进程,提高企业迅速反应能力,是一项必不可少的任务。
数据处理的挑战
由于大型企业集团信息化的建设多是由于某个部门、某个业务的需要而逐步建立的,在促进企业业务运营管理水平提高的同时,也带来一些问题,一方面影响企业集团信息化整体建设,另一方面甚至阻碍企业发展,具体表现在:缺乏整体规划,缺乏有专业性的数据管理,缺乏对企业上下游伙伴的信息整合。
企业集团数据管理和应用的发展经历是一个从低级到高级的过程,大致可分为与单一应用结合的数据库阶段、多种应用数据集成的阶段、灵活的数据架构阶段,直到IT的应用与企业变革高度配合的阶段。在这些阶段中数据的管理技术是不断发展的,从简单的数据互连开始,到面向不同应用和业务的数据集市的建设,再到有统一数据模型的、有统一数据标准、采用了主数据和元数据管理的数据仓库建设,直到动态数据库的建设及其应用。这一发展过程具有一定的规律性,虽然跨越几个阶段的发展不是好方法,但是尽早地开展企业全面数据规划与增值业务,却可以实现压缩某些阶段的时间、少走弯路、节约成本、提升应用效果的目的。
战略决策对信息的需求
随着经营环境的变化和企业集团内部发展,数据的来源在变化,随着管理水平的提高和战略发展的要求,企业集团各层管理者对信息内容、质量、形式、实效及安全性的要求也在变化。例如:
在操作层面,更注重与本岗位相关的责任事件的信息跟踪和风险预警,信息用于企业规定的操作方案的参照和执行;
在运营管理层面,不仅注重与本部门相关的责任事件的信息跟踪和风险处理,而且关注计划与实际执行的比较,信息用于流程和计划的执行和优化;
在战略制定层面,更多地关注本企业对外部变化的适应性和内部管理体系的有效性,信息用于战略的制定和优化,用于模拟和分析不同发展战略可能对企业造成的影响。企业集团的高层领导和各子公司领导更需要得到全面、真实和及时的风险监控视图,这依赖于合理的监控指标体系和及时、准确的风险相关数据获取。
现代企业中随着管理精细化各层级对数据和信息的不同需求可以用图1来示意。
可见,用不变的、传统的手段处理数据,用固定模式的报表来满足不同层次对信息的要求是不成的。无论从企业和技术的发展来看,还是从管理要求的变化来看,都存在从量变到质变的过程,而数据质量与决策效率的优化在促进集团经营管理方式向系统化、专业化、精细化的转变上起着决定性的作用。
企业全面数据规划与增值业务是应对这些需求和挑战最有效的方法和手段。
企业全面数据规划与增值业务的内涵
企业全面数据规划与增值业务的根本目的在于把企业的数据变为企业的信息资源,增加其使用价值。企业的信息资源不是独立存在的,它孕藏在其他资源和事物之中,但又时时刻刻影响其他资源的价值利用和体现。
纯粹的、抽象的数字不是资源,只有数字与具体的事物相关联数字才变成了数据,而只有经过精心组织的、有序的、相互关联的、有对比、补充的数据才具有使用价值。例如,单独与某一客户的某一笔交易的数据可能仅仅影响当天资金操作层面的收支处理,但是一段时间内整个企业集团在各个银行账户上的全部交易数据按行业整合集成后,却能清晰地反应出企业集团的上下游关系,为战略发展和业务布局提供重要依据。
企业集团要搞好数据资源的开发需要进行全面的规划和增值处理,其过程是一个从诊断调研开始、参照国际领先管理实践、进行数据模型设计、在建立数据管理体系基础上提高整个企业集团的数据管理能力、建设面向分析的数据仓库和数据管理平台、持续评估和优化、利用商业智能工具进行数据分析、挖掘的展现等一个全过程。
全面数据规划与增值业务的基本特点首先在于“全面”,所涉及的数据包括财务数据、人事数据、客户数据、运营数据等方方面面,全面数据规划要规划出从业务需求分析调研、基础数据源的评估诊断,到面向综合分析应用的数据仓库模型设计、企业内部管理体系建设,直至商务智能分析应用的建立完善等一个数据信息发掘、管理、应用的全过程。
第二个特点在于“增值”,在规划的过程中从业务对信息的需求出发,参照国际领先实践,融合新的管理理念和管理变革的推进,评估数据整合集成分析后的结果,回归和服务于对业务决策的支持,不断优化数据模型和分析方法,使数据在滚动发展的循环中价值不断提升,形成企业集团的信息资源。
企业全面数据规划与增值业务是一个系统工程,其工作重点环节是:
调研诊断
通过调研诊断理清不同管理层面业务对信息的关注点是什么,收集整理各种需求的数据视图,摸清数据存储和管理、应用的现状,分析与需求之间的差异及其原因。在这一阶段,要从企业集团的业务发展考虑,参照国际领先实践,明确需要的数据整合方向,确定共享资源数据的目的,规划业务指标数据体系,建立各类数据与数据试图的关联映射模型,并前瞻性预测数据的变化,为数据模型设计做准备。
蓝图规划
在分析企业现有业务需求和现状并参考最佳业务实践的基础上,分解工作的难点、定义工作的范围、估计各个任务所需的资源和时间,规划设计得出企业未来数据的业务蓝图,包括应用架构规划、管理体系规划、技术架构规划,规划出数据增值业务的实施项目和实施计划,制定可行的实施演进路线,以逐步建立规范、标准、共享、可用、可控的集团总体数据管理体系,并迅速通过适当的数据分析应用项目服务于集团决策和发展,使企业尽快收到实效。
数据仓库模型设计
根据调研诊断分析结果和未来蓝图规划方向,参照国际领先实践,依据数据仓库模型需要遵循的设计原则,得出面向分析应用的企业集团数据仓库的概念数据模型,推导和演化出逻辑数据模型和物理模型。 数据模型的设计需要特别注意面向分析的维度设计合理、必须考虑弹性的可任意扩充的特性以保持一定时间内模型的稳定性和数据的可维护性。
数据管控体系的建设
根据数据模型的要求,在调研诊断需求分析的报告基础上,进行数据管控体系的建设工作,包括:
・数据标准和数据规范的设计
包括元数据和主数据的管理,如信息分类编码规则、物资编码规则、客户编码规则、供应商编码规则、数据字典等等。实现数据标准化,确保数据的一致性、准确性,为数据模型的实现提供保证。
・数据管控制度的设计
包括建立并规范企业集团之间数据提交、维护流程,明确各类数据的产生、数据的处理、数据的存储、数据的应用、数据的归档和备份过程中不同层级、不同部门的角色和责任以确保数据的准确性、统一性、及时性、安全性,保证数据的质量。数据管理制度要在兼顾数据质量和管理成本的前提下区分内容所有者、应用管理员、信息接收者、信息提供者各自不同的数据管理职责和关键任务。
数据的准备
把数据从各种各样的数据源中取出来,进行必要的转化、清洗、整理,再存放到规划好的、具有新的数据模型的数据仓库内。对各种不同数据存储方式的访问能力是数据抽取工具的关键,目前,已经有许多专门的软件工具,可以根据已经制定的数据标准,把设计好的、经过测试的数据转换、整理、清洗的规则纳入数据仓库管理任务,使数据仓库的数据装载过程实现可以自动化或半自动化,帮助数据管理人员提高效率减轻劳动,从而使得信息的集成和组织更具有时效性,提高使用价值。
数据的分析
经过重新整合准备的数据可以进行多种分析,提供更有价值的信息。基本可以分为三类:新型的管理数据视图分析、灵活的联机数据分析OLAP、采用规则归纳、时间序列、神经元网络、聚类等数据挖掘算法和特定问题算法的分析。各种分析具有不同的侧重,互为补充。各种分析方法没有高低之分,要根据具体业务需求适当规划不同分析手段的采用。
全面数据规划和数据增值业务中能够用到的三类数据分析方法的用途与局限分析见下表:
评估与改进
企业数据管理体系建设与数据分析应用,是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础的。全面数据规划和数据增值业务不是一个静态的、完全项目式的概念,是一个系统工程、是一个不断优化和创新的过程、是一个具有竞争力的企业集团的优良习惯。只有通过全面数据规划和数据增值业务过程把信息及时交给需要这些信息的使用者,供他们做出改善其业务经营的决策,信息才能真正发挥了作用,信息才有了意义。这个过程需要定时和不定时的评估分析,对现有数据处理的流程、模型、管理体系和分析方法加以整理归纳和重组,并及时提供给相应的数据管理组织进行改善,这是全面数据规划和数据增值业务的根本任务。
企业集团全面数据规划与增值业务需要遵循的一些基本原则是:
自上而下、逐步细化:以业务价值为驱动,从全局出发,为集团管控和业务发展目标服务 ;各级领导高度重视和大力支持,业务部门、子公司积极参与,逐步细化到子公司和其他主题。
实施导向、关注落地:注重项目落实规划成果,在项目中验证和完善数据规划;从能体现直接效果的地方入手,以落地实施成果的效果带动业务部门、子公司参与的积极性。
统一规划、重点推进:综合考虑各级各类业务需求和发展目标,以业务系统建设带动规划和相应平台实施的工作 ;依据优先程度划分不同子项目的规划与实施,做到统一规划、重点推进。
立足现实、着眼长远:与集团总体信息化规划的衔接,提高整体水平;规划成果具有可操作性和指导性,可以在后续项目中应用落实,指导子公司的数据规划和信息系统建设。
全面数据规划与增值业务给企业集团带来的效益包括:支持战略企业集团发展;提升经营管理水平;支持优化集团经营分析体系,克服了管理半径大,信息链条长造成的信息滞后和信息失真,通过新的管理视图的实现支持集团投资与运营决策;支持完善不同行业业绩管理模型;同时也提高了综合协同能力,支持商业模式与应用系统的拓展,特别是跨行业的业务协同,支持构建统一的信息共享平台,通过交叉营销等手段发掘客户价值;最终完善集团管控体系。利用全面数据规划和数据增值业务所形成的数据字典、数据标准、管理流程梳理报告和制度等数据管理体系,在企业集团建立面向指标分析的数据仓库的基础之上,参照风险知识库等整合后的数据资源就可以为全面风险管理平台的建设起到良好的推动作用。
企业全面数据规划与增值业务成功的关键要素如下:
“虚”与“实”结合
既注重规划设计等“虚”一点的工作,又注重数据仓库的建设、数据分析平台和应用项目的落实;既数据管理制度、数据标准规范等数据管理软环境的建设,又重视数据抽取工具ETL、数据联机分析服务OLAP、数据前端分析系统,如BO等的具体技术手段选择和使用。这中“虚”与“实”结合的做法保证了企业全面数据规划与增值业务始终不偏离服务于企业集团战略的正确轨道,并可使问题及早得到发现和解决。
“长远规划”与“现实起点”相结合
不断滚动、不断扩大,企业经常会将IT管控能力建设当作一个项目来做,这种做法难以适应企业的快速变化对数据管理工作的要求,在企业全面数据规划与增值业务中,需要根据企业集团的远景和长远战略发展要求考虑全面、设立远大目标,同时又要考虑企业集团的数据。
“外脑”与“内脑”相结合
借助外部力量,企业IT管控体系的建设是一项复杂的系统工程,借助专业咨询机构的帮助、利用一些凝聚了国际领先实践的模型、工具和方法论可以大大提高企业全面数据规划与增值业务的推进速度和质量,能够更快速提升企业IT管控能力和综合管理水平。
总之,通过企业全面数据规划与增值业务,搞好企业集团数据管理的环境和基础,把本企业的内部数据与外部数据结合,把带有先进管理理念的平衡记分卡、EVA等先进管理理念与管理工具和企业集团的管理实践结合,创造和挖掘一系列对企业集团战略管理决策有参考价值的整体视图和信息,这是企业集团走向成功、迅速增值之路。
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