企业数据化运营三步走

文/和君咨询合伙人 郭宇飚

数据化是企业经营管理效率提升无法绕过的一道坎。如果没有将经营和管理的过程实现数据化，那么企业管理层就 无法准确、及时地了解企业正在发生的变化，更无法客观、精准地采取决策，对企业的经营管理就只能是处于模糊的、低效的状态，这样的企业，无论有多好的战略和资源，在市场的竞争中最终都会处于弱势。

在经历了对多家服装连锁零售企业的数据化实施操作实践之后，我们对企业的数据化运营的理解不断深入，现将其中的感悟总结如下。

1什么是数据化运营

所谓的数据化运营有两层含义，浅的一层就是将经营和管理中的状态信息通过数字的方式进行准确定义描述，通过数字来实施动态反映和监控经营管理的状态，并加以一定的商业智能实现风险点、瓶颈点的预警；更深一层的含义是建立数据之间的相关联系模型，以刻画出经营管理的内在规律，然后通过模型对经营管理的结果进行预测、对各项决策进行评价预判。

2企业数据化运营的真实状态

  

每个企业每天都会产生大量的分析报告、报表，这些都属于数据化运营的一部分。虽然这些企业或多或少都在应用数据进行经营管理，但至少我们所接触的企业中，很少有企业能够有强烈意识地将数据化贯彻应用到所有关键的经营管理链条中。企业运营中对经营过程状态的判断和相应决策，80%以上依靠的是感觉和经验，而非真实的数据信息。这样的结果导致低效益、低效率和大量的失误。

3ERP和数据化的关系

  

在和企业最初的接触中，当提到数据化的时候，大部分企业的管理者都会不以为然的表达出这样的观点：“我们已经实施了ERP系统，使用ERP系统难道不就是数据化管理吗？”但是当探讨到企业的实际运营情景时，他们就会意识到这个观点的错误：ERP确实提供了大量的数据，但这些数据远远达不到能够真正支持运营的每个环节决策判断的标准。究其原因，ERP所提供的只是原始的基础数据，并且这些数据只是企业内部的数据、仅与定量相关的数据，换而言之，ERP的数据自身有很大的局限性，同时又没有进行充分的结构化，所以难以担当支撑数据化运营的大任。

4数据化信息系统——数据化运营操作的必要条件

在企业的实际运营中，如果要真正做到数据化管理，其前提条件是必须要建立一整套完整的数据化信息系统。在我们的数据化项目实践中，一个企业每天在其关键的经营和管理链条上会产生少则数百万条、多则数千万条的数据信息，很难想想，如果没有一个信息化系统，如何能够实时地对这些海量数据动态地进行捕捉、获取、加工分析，并给各个部门和相关岗位生成对应的结论报表？如果做不到这样，运营的数据化就只能是一个美丽的肥皂泡，一个无法企及的理想。

5数据化的难点

  

在数个相关项目的实践中，我们总结出企业在实施数据化管理时将会遇到两个比较大的困难，一个是如何将经营管理关键链条的信息进行数字化，另一个是如何能够建立一个有效支撑的信息化平台系统。

企业的管理层对经营管理的认识是建立在感性基础上的，这决定了他们更加熟悉的是运营的结果指标和表面因素，这是一种表象思维模式，而要做到数据化运营则更需要的是对运营过程和内在因素机制的透彻理解，这需要的是抽象思维模式，这两种思维模式差异很大，企业管理层如果无法突破现有的思维模式，数据化运营就只能停留在表面，无法通过对过程的控制而达到期望的结果，这是很多企业在实施数据化管理时面临的第一个重大障碍。

当跨越了这个障碍后，操作和落地就成为了企业面临的又一个大的困难。数据的采集、分析、加工和有效提炼需要一个高效率的信息化系统，各类数据在各个部门、岗位之间的及时分享、传递、协同、反馈也需要一个强有力的信息系统才能得以实现，而这样一个信息化系统又要求和企业经营管理特点完全匹配，这意味着这个系统将是高度定制的，很难找到一个现成的、通用的信息化平台来满足企业数据化落地操作的的需要。

这两重困难，将导致企业如果要想迈向数据化运营之路，必然要拿出坚定的决心、付出巨大的投入。

6中小企业的数据化实践建议

近日有一个关于企业数据化建设的新闻，恒安集团委托IBM和SAP为其构建大数据信息化平台。这样的一个项目实施费用估计将花费数千万元以上。对于中小企业而言，显然这样的天文数字是无法承受的。那么中小企业的数据化运营之路该如何走出呢？

我们建议中小企业采取三步走的方式来逐步实现数据化运营：

第一步

在企业的中高层建立数据化运营的认识，通过对各项经营管理决策尤其是重大决策不断强调和要求提供数据支持依据，来自上而下地认识到数据的重要性和价值，认识到感性和经验决策的损失和低效，从而激发出中高层管理者对数据的需求和渴望。根据我们的经验，这一步表面看来很容易做到，但其实是最难的，因为这意味着企业管理者要自我革命，和过去舒适的、习惯的决策方式告别，强迫自己进入不舒适区域，管理者将会感到“想哪卡哪、走哪卡哪”，举步维艰。但如果能够真正坚持下去，数据化运营之路将会不退转地开启。

第二步

企业可以尝试选择关键一到两条业务链条建立数字化指标，而不要全面铺开。围绕这一两条业务链条充分应用，以摸索和建立数据化管理的实践经验。以零售连锁为例，人、店、货是其三个主要经营管理方向，可以先对商品建立数字化指标，为每款商品建立每日数字化基础指标：销售量\额、售罄率、当天毛利润率、折扣率、配货合理度、库销比、每个门店的周转率、每个门店的销售量\额等，在这些基础指标上进一步结构化提炼形成判断预警指标，如：积压度、畅销度等。这些指标不要求”全和多”，一定要先做到应用起来，并围绕这些目标能够建立真正运行的操作模式（责任体系、处理流程、考核制度等）。

第三步

在完成了对少数关键运营链条的数据化落地操作实践积累的基础上，考虑搭建支撑全部运营关键链条的数据化信息平台。对于这一步，中小企业可能很难自行实现，可以委托富有经验的IT团队进行开发。IT开发的难点在于需求的准确描述和提出。企业如果在第二步能够做到扎实有效，那么接下来会凭借积累的经验准确的知道自己需要什么，比如：各项功能的应用场景和对象，这样IT开发成功的可能性将会大大提高。

经过两年多实践，我们针对服装连锁零售企业建立起了完整的数据化运营解决方案，整个方案包括数据体系建设规划、组织模式、全流程操作技术、信息化系统平台，将人（员工管理）店（门店管理）货（商品管理）全面纳入数据化运营范围，帮助企业实现了动态实时监控关键运营环节、精准决策、快速反应、高速协同的运营状态。使服务的企业实现了逆势的显著增长。