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如何加速实现数据透明度 驱动企业释放数据价值_利用算法加强企业之间的透明度

利用算法加强企业之间的透明度

本文根据王锦超先生在【DQMIS 2020第四届数据质量管理国际峰会】现场演讲内容整理而成。

图1.1

思迪博软件(Stibo Systems)中国区总经理 王锦超

演讲嘉宾介绍 - 王锦超      

  • 专注于服务企业信息化建设十余年,在主数据管理、数据治理、数字化型等领域拥有丰富的经验,并长期致力于制造业、零售业领域的深入研究。

  • 带领Stibo Systems中国团队组建了服务于中国客户的销售、技术支持、创新研发体系,负责管理公司在大中华区的业务拓展。

演讲目录

  • 信任是做出正确选择的关键

  • 消费者比以往任何时候都更了解数据

  • 对数据洞察创造价值的信心

  • 利用主数据提供业务透明度,帮助企业树立更强大的信息,以及创造更大数据价值 

  • 成功的新模式:多域MDM主数据管理

  • 思迪博(Stibo Systems)成功与价值创造案例分享@ 制造汽车行业

 

王总:各位朋友,大家好,非常开心有机会参加今天的论坛,我知道今天有线上线下的朋友关注我们数据质量管理国际峰会。今天我们这场论坛的主题是与数据质量相关的,当然我们这个分论坛其实是跟大家分享一些在业务场景中如何发挥数据质量的作用,提升我们的业务价值的角度出发的。

 

我今天带给大家的分享是如何通过提高数据透明度,帮助企业挖掘自己的价值。在进入主题之前,我请大家跟我一起思考一个问题,我们在做一个决定的时候,我们是依据什么来做出这个决定的?

 

我们自己作为一个个体或者一个企业,在做决策的过程中,到底是什么触发了你做出这个决定,而不是选择另外一个呢。

 

图1.2

 

我个人的感觉,跟行业里面的一位专家不谋而合,他是Mixpanel的CEO,他在一次会议中分享我们在做决策的过程中,不管是个人、机构还是一个公司,更多是猜测甚至是直觉,猜对了,那是幸运,但猜错了,那就犯错误了。

 

在50年前大家可能觉得这个观点是对的,在20年前,甚至10年前,大家也觉得不会有什么问题,但是当数字化经济时代到来,数据充满各个角落,可能会有一些置质疑,到底是不是还是这样?似乎我在做一个决策的过程中,并不是单纯的依靠我的直觉和猜测,我可能需要更多其它的证据和参考因素来帮我去做出决策。

 

当真正去做一个决策时,我们真的应用到了这些数据吗?应用到了这些信息或者说这些证据吗?我举一个简单的例子,今天参会到场的各位朋友,我们为什么决定来参加这场活动,可能大家决定的出发点是不一样的,有些朋友以前是参加过我们的峰会,基于以前的认知,峰会可以给我带来收获,然后决定参加这个峰会;有些朋友是第一次参加,可能真的就是来碰碰运气,看看有没有收获;还有一些朋友是看到我们大会主办方提供的一些数据,根据这些数据得出的结论,在这次会议中我能够有哪些收获,或者我有哪些期许。

 

我们做这些决定,它的关键因素是什么呢?到底什么是触发你选择了这个,而不是选择了那个,我们觉得应该是信任,信任是我们做出一个选择最关键的因素。你信任你所收集到的证据,你信任你所掌握的数据才能做出一个正确的选择。当你没有一个可信的资源、证据帮你做判断,那么你能依赖的就是自己的直觉,甚至是猜测。

 

图1.3

 

“信任”这个词,不仅涉及心理学,经济学、社会学都在研究,甚至我们搞信息化工作的同志也都在研究这个词。因为信任这个词并不是简单地说我信任来源,我信任这份数据就可以的。

 

刚才我们提到,在现代社会,数据充满了我们周边的每一个角落,即使是消费者,他在去做一个选择,做一个决定的时候也是充分的利用这些数据。绝大多数消费者在选购一个商品的过程中,其实他更倾向于去选择数据更丰富、信息更丰满的产品来作为他购买的对象。

 

图1.4

 

大家可能疑惑数据要丰富到什么程度上才能够让你的消费者去信任,去购买它?我们可以讲一个小的故事,这是一个关于巧克力酱的故事,一瓶巧克力酱,它到底有多少信息可以提供给消费者,提供给上游的参与者呢?首先是它的基本信息,我们管它叫主数据,其实是产品的一些基本信息,包括这个产品在研发、生产过程中用到的一些管理信息,长、宽、高、体积、容量,甚至是口味、影响成分,这些都是一个商品最基本的内容。

 

但是,这个商品生产出来之后,它还要经过供应链的配送才能够到我们消费者身边,所以它有很多供应链信息,在供应链过程中分别有编码、配送信息、承运信息,甚至是销售渠道信息,这些都是产品的供应链信息。

 

还有销售的信息、零售的信息,一个产品要卖给消费者,消费者把它用到自己的身边,那总要定个价,按什么样的方式去售卖,售卖的要求是什么,在不同店铺售卖的品类、分类是怎样的。

 

还有很多监管信息,比如说食品的监管,国家药监局,甚至说在其它国家,比如说美国FDA这些标准都对它有明确的要求,什么样的人群吃了它会过敏,里面的营养成分在什么情况下会发生变化,监管信息也是它很重要的内容。

 

除了监管信息,还有真正在市场上售卖的全渠道的信息,在不同的地区售卖,价格有没有优惠、有没有促销包装,不同地区是不是有不同的代言人,有不同的宣传口号,这么多信息都放在这里。

 

作为消费者,如果他看到的产品只有孤零零的产品名称、价格,另外一款产品有这么丰富的内容,那么他会选择哪个产品?他会更信任哪个产品?这个结果是非常明显的。

 

我们在做任何商业活动的决策,如果我们掌握的信息,或者我们信任的信息都是非常孤立的、片段化的。而有另外一个选择摆在你面前,这个选择里信息都是透明的,它们之间的关联度,大家也都能看得到,大家会作出怎样的选择,其实大家心里都是很清楚的。

 

这个故事我们跟很多的客户和朋友分享过,但是大家的意见出奇地集中。刚才所描述的这个场景,一个巧克力酱,它的这么多信息能不能实现集中呢,大家可能感觉这是一个很理想化的状态,怎么可以这么多的信息都集中在你的信息平台中呢?

 

我们的一些客户的意见比较极端。其中一种认为要达到刚才那种境界非常容易,还有一部分朋友和客户则认为非常难,几乎做不到。当然在座的各位朋友可能有自己的判断。

 

我们了解了我们这些客户和朋友实际的IT系统、应用系统或者数据管理的状态发现,凡是认为这个系统达到刚才的境界很难的企业或者机构,其实他们多多少少都已经走在这条路上了,已经在生产、研发、销售等的过程中收集了大量的数据,已经在尝试把这些数据串联起来,正在走在实现这个数据的透明性的路上了,但是他们发现难度非常大。反而还没有开始的那些客户和朋友会觉得很容易。

 

 

图1.5

 

真正在这条路上已经开始前行的玩家,他们会发现做到刚才那一点真的并不容易。为什么会出现这种情况呢?就是我们想达到各种数据能串联起来,实现数据透明度的目标,但是发现难度很大。一方面,企业内部数据分散在各个角落,这并没有问题,因为我们在实现自己的业务逻辑过程中肯定会建设大量的业务系统,里面就会承载很多数据,业务流程也是在这些数据的基础上去跑,不管是从研发过程中、生产过程中、销售甚至到售后质量以及我们的合规性管理过程中,都产生了大量的数据,但是这些数据大多数都是孤岛式数据的管理方式。

 

今天有嘉宾也特意提到了孤立式的数据系统必然会给数据之间交互价值的实现带来阻碍。所以,我们认为像这种烟囱式的系统或者说网状的数据结构,必然会给数据透明性上带来障碍,这也是为什么我们很多客户和企业在他们的生产经营过程中仍然存在数据价值不能充分被挖掘的原因。

 

我们刚才跟大家讲数据透明性为企业数据价值助力,它的具体方式是什么呢?我们倡导的理念叫做主数据,主数据大家可能并不陌生,尤其是今天很多分享嘉宾其实已经提到了,它是数据治理里非常重要的板块。

 

我们可以理解主数据是企业的核心数据,可以理解它是企业非常基础的数据,当然不同的业务部门或者不同的机构对它的理解也有所不同。包括我们现在对它的定义,可能也会以为主数据是一个非常偏向信息化的概念,但我们可能更喜欢管它叫业务数据中心。

 

如果是以产品为导向的企业,那么你的核心内容是你的产品数据中心,如果你的企业是以客户为中心的,那么客户数据中心是你最核心的内容。

 

所以我们建议为了实现企业数据透明度的目的,我们要通过各种各样的方式,比如通过主数据的方式把您的数据串联起来,不管是产品数据、客户数据还是物料资产数据,其实都可以集中到主数据管理系统当中,来帮提升您的企业数据透明度。

 

图1.6

 

企业数据透明度并不是单纯IT的概念或者信息化的概念,我们希望更多的业务部门能够认识到这个问题。我们要去看清楚一个数据,不是简单地说把IT系统的数据进行交换就可以,从业务上我们要有比较明确的定义和配合才可以,这些业务的目标希望可以通过主数据管理的方式达到。

 

我再给大家分享一个我们实际客户的案例,他是如何通过改善企业的数据质量,提升自己的数据透明度,并达到提升自己数据价值的目的的。

 

这是个汽车行业的客户,他是我们国内商用车一个非常主要的生产企业,我们帮助这家客户建立了主数据的系统,实现了提高数据透明度能力的提升,我们的产品数据中心中把所有的相关信息都串联起来,在主数据的基础上记录了所有的零部件的信息、供应商的信息,包括跟该产品相关的所有内容,每次在查询的过程中都能提供相关的内容。并实现了产品质量追踪、降低了索赔金额。相关细节感兴趣的朋友可以联系我们。

 

当然现场有同仁可能会问这么多数据都存在一个集中的数据中心,它的性能或可行度到底有多高?其实这个系统在实现的过程中,一方面很多的元数据还是来源于原来的制造系统或者销售系统,但是主数据或者我们的产品数据中心起到的作用是提供了一个索引目录,在整个数据治理的框架下,大家按相同的标准、相同的规范、相同的产品目录填报数据,至少要做到大家在同样的一本书中能够找到索引。

 

这是我们讲的思迪博Stibo Systems在中国汽车制造业的一个客户的故事。我简单介绍一下我们公司,我们公司名字叫思迪博Stibo Systems,是丹麦的一家公司,公司已经有40余年主数据管理的行业服务经验,我们主要服务的客户包括制造业、零售业,甚至其他各个行业。今天我们在外面也有展台,大家如果感兴趣可以到外面展台沟通。谢谢各位。

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