商业智能如何为企业创造价值
商业智能技术在企业中的应用

商业智能技术在企业中的应用随着信息技术的不断发展,数据量和数据来源逐渐增加,企业需要更加智能化、灵活化和高效化的方式来管理数据。
商业智能技术应运而生,为企业提供了可视化、实时、精准的数据分析和预测能力,成为企业决策的重要工具。
本文将介绍商业智能技术在企业中的应用。
一、商业智能技术的定义商业智能技术是指利用数据仓库、数据挖掘、数据可视化等技术处理海量数据,辅助企业决策制定的一种计算机软件技术。
通过数据分析、数据挖掘、数据预测等手段,商业智能技术可以帮助企业提取出有用的信息和模式,协助企业管理人员做出明智的决策。
商业智能技术的核心在于数据分析,可以分析出企业内外部环境中的数据特点、趋势、关系和规律,帮助企业进行高效管理,更好地应对市场变化。
二、商业智能技术在企业中的应用1、数据展示与分析商业智能技术可以将企业的数据可视化,生成数据报表、数据图表、数据仪表盘等形式的数据展示方式。
通过这些展示方式,企业管理人员可以方便快捷地查看数据,实现决策的快速、准确。
而且,数据展示的跨平台性和实时性,可以让企业管理人员在不同的场合、不同的设备上查看数据报表,以达到有效决策的目的。
2、数据挖掘与分析商业智能技术可以帮助企业从各种数据源中进行数据挖掘和分析,例如:市场数据、销售数据、客户数据等。
通过对数据进行分析,企业可以更好地了解目标受众、市场情况、竞争对手、产品定位等信息,提高决策的科学性和准确性。
同时,商业智能技术也可以帮助企业进行数据模型预测,包括市场需求预测、产品供应预测、客户重复购买预测等,为企业提供更加精准的预测结果,为企业的战略规划提供重要参考。
3、业务流程管理商业智能技术可以在企业的业务流程中应用,例如:销售流程、供应链管理等。
通过商业智能技术,企业可以对业务流程进行模拟分析和优化调整,帮助企业实现业务过程的高效化、智能化和精益化。
同时,商业智能技术还可以对业务流程进行实时监控和效果评估,及时发现流程瓶颈、优化机会等,保证整个业务流程的质量和效益。
如何利用AI技术提升企业经济效益

如何利用AI技术提升企业经济效益随着人工智能(AI)技术的不断发展,越来越多的企业开始意识到利用AI技术提升经济效益的潜力。
AI技术具备自动化、智能化、数据驱动等特点,可以在企业的各个环节中发挥重要作用,从而提升效率、降低成本、增加利润。
本文将探讨如何利用AI技术提升企业经济效益的方法和途径。
一、智能客服助力提升客户满意度在现代商业环境中,客户满意度始终是企业经济效益的重要驱动因素。
传统的人工客服存在人力资源有限、响应时间长、服务质量参差不齐等问题,很难满足客户多样化、高效率的需求。
而借助AI技术,企业可以开发智能客服系统,利用自然语言处理、机器学习等技术,实现智能化、自动化的客户服务。
智能客服系统可以24小时不间断地响应客户需求,快速解决问题,提高客户满意度和忠诚度,从而增加企业的经济效益。
二、数据分析优化决策效果企业的决策往往基于大量的数据,而对数据的挖掘与分析正是AI技术的一个重要应用领域。
传统的数据处理方法通常需要耗费大量的人力和时间,效率低下且容易出错。
AI技术的出现改变了这一状况,可以通过机器学习、深度学习等方法,实现对大规模数据的快速分析与挖掘。
通过准确的数据分析,企业可以更好地了解市场趋势、预测消费者需求、优化供应链等,从而做出更明智的决策,提高经济效益和竞争力。
三、生产制造智能化提升生产效率在制造业领域,AI技术也展现了巨大的潜力。
传统的生产制造方式往往存在高成本、低效率、质量控制难等问题,而引入AI技术可以实现生产过程的智能化管理。
通过智能设备、传感器等技术,企业可以实现设备的自动监控、预警和维护,减少生产过程中的故障和停机时间。
此外,AI技术还可以优化生产排程、预测设备维护周期等,从而提高生产效率、降低成本,提升企业的经济效益。
四、个性化营销增强市场竞争力随着消费者需求的个性化和多样化,传统的营销方式往往难以精准触达目标客户,导致营销效果不佳。
而AI技术可以通过大数据分析和算法模型,实现对消费者行为和偏好的深入洞察。
商务智能在企业中的应用

基础数据管理 采购管理
工程项目管理
ERP系统
高级计划排 程
制造管理
设备管理
研发过程管 理
库存管理 质量管理
财务核算 费用管理 成本核算
文档管理
产品生命周期管理系统
变更管理
工艺管理
研发项目管 理
供应商关系管 理系统
供应商门户
寻源管理
绩效考评
合同管理 供应商生命周
期
基础数据管理
生产调度管理
针对岛”。
数据准确性缺 乏可靠保障, 人工计算公式 汇总,及其容 易造成数据错 误,以及频繁 的重复计算, 造成工作量不 必要的增加。
从数据采集到 数据加工,核 算,再到数据 分析需要多流 程流转,以及 数据核验,及 其容易造成数 据的分析,现 状的了解延迟。
战略 决策层
运营管理层
业务操作层
1. 及时准确的信息获取较难:目前高层信息获取大部分仍然通过手 工报表,支撑战略决策比较困难;
2. 需要加强企业经营风险控制:目前随着内控矩阵体系的逐步完善, 能够在一定程度上规避风险,但控制点相对缺乏信息系统固化支 撑,存在较大潜在的管理风险,特别对于事前控制;
3. 管理力度需加强:集团化、多元化发展的要求,需要更为紧密高 效的集中管控模式
流程梳理及信息规 划
• 业务管理流程梳理
• 集团采购管理咨询
• 财务共享管理咨询
• 信息系统建设规划
企业信息系统实 施
• ERP • BI/EPM • SIEBEL CRM • SRM/EAM • HR/peoplesoft
自主产品和系统集成
• 移动信息化、移动营销管理 • 财务费用管控系统 • 集团资金管理系统 • 成本核算与分析系统 • 电子商务平台 • MES制造执行系统 • 海内、外营销管理系统
利用大数据的商业价值

值的分析 数据 与趋 势 , 需要完善的沟通
才 可 以使 企 业 的 生产 力最 大化 。 如 今 ,微 软 提 供 了 全 面 、系 统 的 、
开放的商业智能平 台 , 可以提 供给企 业 从高层管理人员到基层员工的一个全覆 盖的商业智能系统 , 帮助企业从复杂的 数据 中获得掌控企业运作的洞察力。
教 训 是保 证 成 功 的 关键 。
企 业 实 施 商务 智 能 要几 个 要 素 , S PB s es jcsb A ui sObetq 国区首席顾 问鲁 n
百 年 认 为 , 一 领 导 要 重 视 , 导 最 关 第 领
心 的是业务 .多赚 钱、降低成本 、提高 质量 , 如果做一个决策 , 领导认为原来 的拍脑袋 的方式就 可以做 到 . 现在却要 看报表 、 作分析 是否值得这样去做。 所 以 ,先要做好领导 的培 训和洗脑工作 . 了解老板最头 痛的问题 是什 么 . 让领导 认识到数据 的价值 , 认识到商业分析如
可 用 性 差 异 很 大 使 数 据 不 能 得 到 优 先 的清 理 和 分 析 , 而 影 响 企 业 对 趋 势 的 从
从而借 助 I T为企 业创造更大的价值 。
微 软大中华区副总裁兼市场 战略部 总经理孙建东
“ 以人为本 . 就是实现正确的信息
在 正 确 的时 间 以 正 确 的 方 式 , 递 给 传
判断和决策的制定 。 次 , 其 商业智能高
诉记 者 , 越来越 多的实践表 明.企业信
息 化建 设 只 有从 以流 程 为 中心 走 向 以人
高在上 难 以让更 多的人分享数据带来
的价 值 从而提 升每 个人 的业务 洞察 力。 的商业智能 系统不但要能够将数 好 据及 时准确 的战士给决策层 . 还能够快 速的将信息送到企业竞争 的各 个部 门. 发挥商业智能 的最 大价值 。第三 ,有价
人工智能技术对企业的作用

人工智能技术对企业的作用随着科技的不断发展,人工智能技术已经逐渐渗透到企业的各个领域,对企业的发展产生了深远的影响。
人工智能技术的应用不仅提升了企业的效率和竞争力,还为企业创造了更多的商机和发展空间。
本文将探讨人工智能技术对企业的作用,并分析其对企业管理、营销、生产和创新等方面的影响。
一、企业管理在企业管理方面,人工智能技术为企业带来了更高效的决策支持和管理工具。
通过大数据分析和机器学习,人工智能可以帮助企业管理者更好地理解市场趋势、预测客户需求、优化供应链,并提升企业的运营效率。
人工智能还可以实现自动化的流程管理,减少人为错误,并提升生产效率。
通过人工智能技术,企业管理者可以更好地把握市场动态,精准决策,提升企业的竞争力。
二、企业营销在企业营销方面,人工智能技术为企业带来了更精准的营销策略和更好的客户互动体验。
通过人工智能技术,企业可以根据客户的行为数据和偏好进行个性化营销,提升营销效果。
人工智能还可以通过智能推荐系统、聊天机器人等技术为客户提供更便捷、个性化的服务体验,提升客户满意度。
人工智能技术的应用让企业能够更好地了解客户需求,精准营销,提升销售效率。
三、企业生产在企业生产方面,人工智能技术为企业带来了更高效的生产模式和更低成本的生产方式。
通过人工智能技术,企业可以实现智能化的生产计划和资源调配,提升生产效率。
人工智能还可以通过智能机器人、自动化装配线等技术实现生产过程的自动化,降低生产成本,提升产品质量。
人工智能技术的应用让企业能够更好地应对市场需求变化,提升生产效率,降低成本。
四、企业创新在企业创新方面,人工智能技术为企业带来了更多的创新可能性和更高效的创新路径。
通过人工智能技术,企业可以实现更快速的产品研发、更精准的技术创新,推动企业的科技进步。
人工智能技术还可以通过深度学习、智能算法等技术帮助企业发现新的商机和发展方向,创造更多的商业价值。
人工智能技术的应用让企业能够更好地把握创新机遇,提升创新效率,推动企业的持续发展。
人工智能驱动的创新商业模式

人工智能驱动的创新商业模式随着科技的迅速发展和互联网的日益普及,人工智能(AI)这一技术开始走进我们的生活和工作中。
在过去几年中,人工智能在各个领域开始发挥越来越重要的作用,并且在不久的将来,它将改变我们的商业世界。
人工智能对商业的影响可以从不同的角度来分析,但其中最重要的一个就是它驱动了创新商业模式的出现。
通过运用AI,企业和创业者可以有效地提高效率并降低成本,从而在商业竞争中占据优势。
接下来,将针对人工智能驱动的创新商业模式,从几个方面进行探讨。
一、智能制造智能制造是人工智能在工业领域内的重要应用。
它可以帮助企业将整个生产过程实现自动化,并通过深度学习等技术,用机器学习掌握生产工艺和生产设备的状态,从而提高生产效率和质量。
比如,智能制造可以让工厂实现智能化调度,从而提高设备利用率和生产效率;可以通过视觉识别技术,对生产过程中的品质进行自动化检测和评估,提高产品的质量;可以运用运营管理平台,实现对生产过程进行实时监控和控制,进一步提高生产效率和降低成本。
智能制造的发展,既推动了生产能力的提升,又带来了生态环境的改善。
当企业在生产过程中更好地利用原材料和能源,降低浪费,就可以在保证生产效率的同时减少对环境的影响。
二、智能物流物流是现代经济系统中不可或缺的一部分,它在一定程度上直接影响到市场营销和生产的效率及成本。
随着AI技术的发展,智能物流逐渐成为物流领域内的关键词。
基于物联网、智能算法和机器学习等技术,智能物流可以提供“人车合一”或“车车合一” 的物流智能化解决方案。
通过对物流数据进行大数据分析,可以达到更好地管理和优化物流链条、提高物流效率和降低物流成本的目的。
比如,智能物流可以通过运用物联网技术,实时监测货物的运输情况,保证货物的安全和及时收发;可以通过机器学习等技术,对货物和车辆进行智能化调度,提高物流效率;可以通过数据分析和预测,提前发现物流风险,从而更好地管理物流风险和规避风险。
智能物流的实现,有助于提高物流行业的效率和扩大物流市场空间,同时也提高了物流行业的安全性和可持续性发展。
AI的技术如何为企业带来价值

AI的技术如何为企业带来价值随着人工智能(AI)技术的快速发展,越来越多的企业开始认识到AI对业务的巨大潜力。
AI不仅可以通过智能化的方式提高企业的效率和生产力,还能为企业带来更多创新和竞争优势。
本文将探讨AI技术在企业中的应用,以及它如何为企业带来价值。
一、智能化的生产和服务AI技术可以应用于企业的各个环节,从而实现生产和服务的智能化。
比如,企业可以利用AI技术来自动化生产线上的操作,提高生产效率和产品质量。
AI还可以帮助企业实现客户服务的智能化,通过机器学习和自然语言处理技术,自动回答客户的问题或处理投诉,提升客户满意度和服务效率。
二、数据驱动的决策AI技术可以帮助企业更好地利用数据进行决策。
通过大数据分析和机器学习算法,企业可以将海量数据转化为有价值的信息和见解。
这些数据驱动的决策可以帮助企业更好地了解市场趋势、消费者行为和竞争对手动态,从而制定更有效的战略和决策。
三、个性化营销和客户体验AI技术可以为企业带来更个性化的营销和客户体验。
通过分析客户的购买历史、偏好和行为模式,企业可以利用AI算法进行个性化推荐和定制化的营销活动。
这样可以提高客户参与度和购买转化率,同时增强客户的忠诚度和满意度。
四、智能风险管理和预测AI技术可以帮助企业进行智能风险管理和预测。
通过对大量历史数据的分析和建模,企业可以利用AI算法预测可能出现的风险和挑战,从而及时采取措施来降低风险。
AI还可以帮助企业实时监控市场动态和竞争对手行为,提供及时的市场情报和竞争情报,为企业把握市场机遇和应对挑战提供支持。
五、创新和竞争优势AI技术为企业带来创新和竞争优势。
企业可以通过利用AI技术进行产品创新和业务模式创新,满足不断变化的市场需求。
AI还可以帮助企业发现隐藏的商机和机会,提供新的商业模式和增长点。
通过与AI技术的结合,企业可以在市场竞争中占据优势地位,实现持续增长和可持续发展。
综上所述,AI的技术在企业中具有重要的应用价值。
AI技术如何助力企业创新与发展

AI技术如何助力企业创新与发展引言:随着人工智能(AI)技术的不断发展和应用,它已经成为现代企业改革、创新和发展的重要工具。
AI技术可以通过自动化、数据分析和机器学习等特性,为企业提供更高效、准确的决策支持,促进产品创新、流程优化和市场拓展。
本文将阐述AI技术在企业领域的应用,并探讨其对企业创新与发展的积极影响。
一、智能客服助力客户服务升级随着市场竞争日趋激烈,提升客户服务水平成为企业关注的焦点之一。
AI技术在智能客服领域具有巨大潜力,可以帮助企业实现客户服务升级。
通过语音识别和自然语言处理等技术,智能客服系统能够自动解答常见问题,提供个性化建议,并且可以24小时全天候运行。
这无疑降低了企业人力成本,并且提高了客户满意度。
二、预测分析优化供应链管理供应链管理是每个企业都必须面对的重要挑战之一。
AI技术的应用为企业提供了更准确、可靠的供应链管理工具。
通过大数据分析和机器学习算法,AI系统可以预测需求量、优化库存水平并提供准确的交付时间预测。
这不仅有助于降低企业运营成本,还能够满足客户需求,并提高企业整体运营效率。
三、创新产品开发与设计创新是企业长期发展的关键因素之一。
AI技术为企业带来了更快捷和智能化的产品开发与设计过程。
机器学习算法可以分析大量用户数据和市场趋势,帮助企业更好地了解消费者需求和变化。
基于这些数据,AI系统可以生成匹配用户口味和喜好的创新产品建议,并在短时间内完成产品样本制作,加速产品迭代和上市进程。
四、个性化营销推广与服务随着消费者需求多元化和竞争加剧,个性化营销已经成为各类企业获取竞争优势的必要手段之一。
AI技术通过数据挖掘与分析以及深度学习等方法,可以对海量用户行为数据进行智能分析,并为每个消费者提供个性化推荐和服务。
这不仅有助于提高营销效果,还能够增强用户黏性并提升品牌忠诚度。
五、AI技术在风险管理与合规领域的应用风险管理与合规是企业运营中必须要面对的挑战之一。
AI技术可以通过系统建模、数据分析和自动化录入等方式,大幅提升风险管理和合规操作的效率与准确性。
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商业智能如何为企业创造价值在多年的企业运营管理和营销咨询实践过程中,我们逐渐发现主流行业(特别是金融、IT、电信、汽车等)的商业智能应用需求和发展路线日益清晰:即对这些行业的企业而言,数据和信息是他们最宝贵的“企业资源”,而通过商业智能的领头羊作用,对分散在企业内外不同系统(例如ERP、CRM、SCM、DMS等)、不同来源的信息和数据资源进行有机、有效和系统地整合,在统一的“企业级”数据平台上对这些信息“资源”进行分析和研究,进而像人的大脑和神经系统一样充分、迅速地感知产业、市场和客户的变化并做出准确、快速的应变,以服务于企业的各项业务活动和具体的业务部门(具体而言即企业的决策层、管理层和执行层三个层级)。
以下便是一个典型案例,某大型企业通过对数据资源进行统一规划、管理,建立了一致、准确、及时、共享、整合的企业级数据仓库,并基于此建立了企业的商业智能系统。
该系统更加有效地管理该企业的信息资源,实现从数据到信息再到知识和决策的升华;同时,该系统的实施促进企业员工的整体工作效率提高,并在保护与管理企业的信息基础上,赋予管理人员更高的洞察力与控制力,辅助企业高层更加高效、精确的进行战略决策。
系统概览该系统的基础是企业的统一“数据(仓)库”,它实现了信息数据的“共享”和“一致”化的平台管理;基于此数据仓库,充分共享了企业各项业务数据和信息,并且把业务部门的信息、知识和问题“显在化”和“共有化”,避免业务管理呈现出“盲人摸象”的片面性和“各扫门前雪”的局限性状态。
该系统以门户信息、固定报表、自定义报表报告、多维分析等各种方式展现分析结果,不但可以为企业各个业务部门提升基于本业务单元的信息分析/挖掘“深度”,而且还可以在统一的“企业级数据仓库”上建立跨业务单元关联,令企业各项业务的决策者和管理者,以整体视角来分析和探索公司整体业务经营状况,在分析的“广度”方面达到前所未有的高度。
∙报表(包括固定报表和动态报表):报表是商业智能最基础的应用,通过报表系统的应用,可以把企业管理人员从烦冗而海量的报表制作工作当中解放出来,而通过拖拽式、过滤式、旋转式、预警式甚至和图形关联的形式(如和地图的关联),更可将企业的报表应用提升到一个前所未有的境界;∙仪表盘:为企业的管理者提供如汽车仪表盘般可视化的指标展示,更可以进行不同关联指标间的即时关联预测,令使用者可以享受到“管理驾驶舱”的乐趣;∙OLAP:联机分析处理,令用户可以通过对多维数据库的切片(Slice)和切块(Dice)、钻取(Drill down和Roll up)、以及旋转(Pivot)等操作,从不同维度任意考察和分析数据的应用;∙其他应用(主要基于企业既有的业务和决策模型进行定制开发);该系统还根据各个业务部门分析的结果及预置的条件,以直观的符号自动来标记各项KPI;并将数据转换为“知识”或“模型”,预测指标未来的趋势,提出业务预警及建议,从而帮助企业各级业务人员(决策层、管理层和执行层)进行高效、精准和具有前瞻性的业务决策。
系统释放巨大商业效能该系统所释放的巨大商业效能,绝非朝夕之功可以评判。
在此我们仅放眼在可以预见的将来,该系统为企业的决策层(经营理念的贯彻)、管理层(管理方式和手法的变化)和执行层(数据信息和业务应用)三个方面所带来的巨大商业转变,进行细致的阐述。
经营理念的贯彻该公司不同业务部门、不同层级的管理者,在日常业务中所关注的焦点往往不一致;而公司领导层的责任,便是能够在设定的战略目标和愿景下,综合考虑各个业务线的均衡发展、协调短长、趋利避害,在公司有限的时间、空间、资金、人员和其他资源的限制下,最大限度地优化各项资源的利用价值,以达到效益或效能的最大化或趋近于既定的战略目标,例如,在该系统的主题应用中,不同业务部门所关心的业务问题也有很大的区别:∙市场营销: 如何动态监测全国、竞争对手、该企业的市场变化趋势,明晰企业的市场竞争力所在,为下一步的市场营销提供基于数据的决策支持分析?∙销售管理: 如何准确及时分析各产品和服务的销售业绩、销售流程,掌握各销售环节的KPI目标与达成情况,加快绩效管理与绩效监控的响应,为销售管理做出迅速而可靠的决策支持?∙售后服务:如何高效分析企业各产品的维修和服务频率等KPI,及时掌握经销店售后服务现状、能力、市场保有状况,更好的指导和服务于经销商业务?∙客户满意度:如何精准分析用户的特征及其对销售、售后的评价,掌握客户满意度等KPI,加快客户响应速度,为客户管理提供高效决策支持?∙经销商管理:如何精准掌握企业各经销店的经营状况,及时分析经销店的收入及盈利情况,为经销店精细化管理做出决策支持?……上述内容,正是不同业务部门所关注的焦点,而在既往的业务规则中,各个业务部门也流于局部思考的思维怪圈(如市场、销售、售后服务等业务往往以经营成果为衡量标准,导致业绩主义思想严重;经销商管理则关注经销商的稳定和收益增长,形成利润中心的思想;而客户满意度业务则以客户感动为终极目标,形成客户至上的考核思维),不单单是因为业绩的压力,更因为信息获取的局限性或时效性让他们无从下手,巨大沟通成本的鸿沟限制了企业内部资源的高效整合利用,也限制了各个业务部门全面分析、思考和解决问题的能力。
同时,该企业的领导层必须承担各项业务的整合、利益协调和方向引领工作。
由于没有经营决策系统的支撑,以上各项工作的复杂性、艰巨性日益凸显,乃至终有一日到达无法有效并有机整合的境地。
针对以上的问题,该系统为公司领导层和管理层提供的经营决策支持,可以达到标本兼治的目标:首先是各个业务部门的信息可以及时、高效共享,部门间的沟通成本变得低廉,部门间的协作效率大幅度提升;而公司的决策层也可以减少在部门利益协调方面的投入,满怀信心地把更多的时间投入在战略的规划、制定和监督执行方面。
从这个角度来看,这是一次公司经营理念质的飞跃:让所有的部门和人都有时间、有资源、有动力去实现从局部视野到协同效应乃至整体思考的转变。
同时,公司决策层对市场、客户、公司、经销商等的信息把握将更加准确、及时,便于他们通过该系统这个决策支持的载体来制定公司的中长期规划,并更好地设定企业、部门、个人战略规划实施和绩效考核体系,监督各项目标的落实和实施,通过反馈分析及时调整战术目标和指标。
在这个方面来讲,该公司的组织力、执行力、监督力都得到强化,而来自业务方面的反馈将及时发布到相关的监督层面,该系统作为企业“神经中枢”源动力的地位将日益凸显。
管理方式的变革从企业管理层的角度来看,该系统也为他们带来一次巨大的管理方式变革:闭环业务管理戴明环的概念提出已经很久了,但是如何在企业中落地乃至高效应用,则一直是个产业界的难题,究其原因,很简单,没有一个高效的、自动的、全业务流的系统作为承载平台,PDCA的思想将成为无本之木、无源之水。
而该系统的出现,为各级管理人员提供一个高效的工具,不但可以分析和规划业务,更可以监控业务的指标,并通过相关的反馈来调整和改善业务,由此循环往复,闭环管理和循环改善将双见其功。
双向沟通的汇报体制以往企业的沟通汇报体制,更偏向于自下而上沟通体制,这一方面限制了下级人员沟通的活力和工作的主动性和积极性,另一方面也在一定程度上限制了他们获取信息并及时行动的能力。
而该系统的推出,使企业的沟通汇报体制,增加了双向沟通的渠道,在提升各级人员工作主观能动性的同时,也增加了各级人员在权限范围内获取信息的深度和广度,便于他们更加明晰地开展自身的工作。
同时,该公司的战略思想和目标,将通过该系统的辅助,层层落实、层层监控、层层反馈、层层改善,这种双向互动、层层落实的上下一体化体系,为各层级人员提供强有力的执行支撑,尤其对于公司中层管理人员这样的承上启下岗位,则更具有诱惑力。
业务监控和改善能力的提升该系统,使各级管理人员及时监控下级人员工作的过程、状态和成果,实现全过程、全流程的监控体系(而不是过去那种主要监控工作成果和绩效的状态)。
这一方面为各级管理人员提供了过程监控的工具,提升和刺激了下级工作人员的紧迫感和责任感,敦促他们保质保量地完成既定的任务;另一方面,各级管理人员,也可以避免在视觉上出现过程管理的盲区,并可以在过程管理中及时发现问题,并提出整改意见,防患于未然。
尊重数字的科学管理思想最理想的决策当然是科学的决策,最科学的决策当然是基于数字的决策。
该企业在历史和将来所积累的大量数据,将通过该系统的应用,发挥其更充分的潜在价值。
企业各级管理人员,通过该系统的辅助分析并指导业务策略,并由此得到很好的绩效改善,这在企业内容逐渐形成尊重数字和数据决策的科学管理思想和管理氛围;而在这样的氛围之中,该系统则有了更大的发挥和改善空间,良性循环的机制由此而成。
同时,数据质量的问题将日益得到各级人员的重视,这不但包括公司内部的数据,也包括来自公司外部(尤其是经销商方面的数据)。
如果经销商反馈的数据出现问题,甚至出现造假的情况,将极大地影响企业内部的科学决策。
该系统中也内置了很多的数据质量监控和管理机制,以从制度和时效性等方面保证该系统的数据质量,并使得各个方面有充分的意识和责任来改善数据的质量。
在基于数字的科学管理方面,该系统的目标是要在企业内部实现其标准化、制度化和常态化。
业务部门责权利的重复调整和布局该系统的“神经中枢”强大效能,进一步促进了各个部门业务相互促动、改善和提升,并且不断优化了各个部门责权利之间的合理分配,以根据公司战略的转变相应地进行动态的调整和完善。
业务应用和业务信息化提升企业信息的一致性在该系统上线前,由于企业内部数据收集渠道繁多、数据指标重复/矛盾、部门之间数据交流不规范、公司数据缺乏统一管理等各种问题,公司内部的信息一致性很差,这直接导致的结果就是公司内部交流的不畅和决策的不科学性,例如,公司不同的业务部门对于产品的颜色定义就非常混乱(有中文、英文、简写、缩写、代号等多种方式);另如,公司各个部门间很多KPI定义是重复或矛盾的,不同部门间的定义差异很大,导致很多沟通的不畅。
通过该系统为企业建议的统一数据仓库,所有数据的一致性都得以保证,上述情况将一去不复返。
提升企业信息的准确性由于历史的原因,该企业内部的数据入口缺少必要的校验检查机制,各个业务报表之间也缺少关联对比分析的机制,而其他的数据准确性管理机制也极为匮乏。
通过该系统为企业建议的统一数据仓库,所有数据的准确性都最大程度的保证,而对于问题的数据的监控,也将在时时刻刻进行,数据质量意识、数据质量管理机制以及技术手段的结合,将形成科学的数据质量管理机制。
提升企业信息的及时性和工作效率的提升数据→信息→报表→执行→反馈,这个完整的业务链条需要一个高效的组织和管理系统作为支撑。
在该系统之前,企业内部收集、整理数据占据了大量的时间,“制作”报表本身工时较长,课题解决效率不高。