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不知道从什么时候开始,似乎每个企业老板都在强调“数字化转型”
数字化转型是个有点假大空的概念,听起来,很虚很泛,别急,听我给你解释
其实总结起来就一个意思:用数据为企业赋能
再换个相对接地气的说法就是数据化管理
数据化管理金字塔
数据化管理就是要通过收集企业日常运营的数据,客户使用产品服务的数据,市场行业,趋势等等数据,形成企业日常运营的全景图,然后反映到产品研发、服务流程改善、精准营销、销售模式升级、优化库存等业务的改进上来。
企业如何做数字化转型?
这里放上一张流程图:
第一阶段:数据采集、连接
数据是数字化的基础,数字化转型的第一步往往都是先进行数据采集和连接。要分析是什么业务,分析的指标有哪些,需要的数据有哪些,当下已有哪些数据,哪些数据不足需要收集。
比如:
生产可以通过传感器等设备收集生产环节的数据;
销售可以通过改进业务流程,设置数据采集环节来收集数据;
营销可以通过网站的埋点来收集用户的行为数据;
……
数据采集的成本比较高,我建议先自上而下想好数据链路,到底需要哪些数据,因为往往数据采集的难点不在于技术层面,而在于业务层面的推动。按照经验,在前期的数据准备和清洗方面,会花很多时间,(划重点)但如果企业的数字化转型想要成功,这模块非常非常重要,直接决定了你后期的效果。
第二阶段:数据整理
采集到的数据往往都分布在各业务系统内,但后续分析的时候往往会涉及多种业务的数据,比如财务+销售,所以系统之间的数据壁垒要打通,避免数据孤岛。
在这个过程通常需要借助BI平台、数仓来搭建。
有些数据体量大的企业会搭建大数据平台。
第三阶段:数据分析与可视化
在数据连接完成后,下一步就是基于业务需求,进行数据分析与可视化展示
(这里是用报表工具FineReport做的)
FineReport做出的可视化大屏
当企业数字化成熟到一定程度,各个业务都要有相应的可视化模块,运用BI系统搭建,这是企业实现数据可视化的重要工具。
第四阶段:精益分析
完成以上三个阶段后,往往这时候企业会开始思考:“我有这么多数据,能看到这么多报表,我怎么提升效率降低成本呢?”因此,进入数字化转型的第四阶段精益分析。
绝大部分生产制造企业在精益化方面相对落后,而精益分析的阶段需要企业利用数字化软硬件技术和工具,来优化的过程,也就是将原来以经验为主的现场诊断,逐步转化为依据实时数据变化的数字化诊断,这样诊断才能够更客观、全面、智能地去发现企业生产过程中存在的问题。
第五阶段:高阶分析
通过大数据和人工智能技术对最佳历史实践进行总结并预测,找到以往最佳解决方案,以此来辅助管理人员进行快速决策,乃至解放管理人员进行自动决策,从而真正实现企业智能制造,是为高阶分析。
最后,啰嗦几句
1.落地是从一到五,思考数据链路是从五到一。
2.软硬件全买最好的,不如用精益方法先把整个流程撸通,然后逐步迭代升级(可借鉴IT行业的敏捷开发模式),在技术发展太快的今天,除非你能像换iPhone一样换你的数字化系统,不然总有更好的版本,更好的产品。
3.一次性把数据采集全了,不如挑一、两个典型工业应用场景(痛点)直接从第一阶段干到第三、四阶段。搞清楚这些数据,能帮我把哪里管得更好。
ps:本文中的报表工具提供给大家,私信回复“报表”即可!
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