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选好牧地 提升商业智能(BI)工作效益

发布时间:2019-10-09 19:19:50

奶农为了提高奶牛产奶的质量,会选择比较好的牧地。其实在BI项目中,也需要选择好的牧地。在BI系统中,这个牧地就是数据流。改善数据流的质 量与流向,能够有效的提升BI系统的工作效益。笔者认为,通过流程优化,利用标准化的流程来武装数据流,可以提高数据流的质量。笔者下面这些建议,或许对各位读者有所帮助。

一、梳理与BI系统相关的流程

操作流程是过程,而数据流是结果。有些项目实施顾问 或者企业的项目管理员,在这里会有一个误区。他们自认为自己是将军,对下面的士兵说,我们只要结果,不管过程。我只要结果准确,不管你们中间做了一些什么 事情。笔者认为,如果项目管理员有这种观念,是非常危险了。因为,如果只管结果,不管过程,很难保证数据流的质量。即使用户通过核对和侍候的调整,发现一 部分错误。但是这也只能够保证本期数据的准确。以后各期的数据,又有谁来保证质量呢?

笔者在实施BI项目时,比较看重过程。因为笔者相 信,只要中间过程准确了,那么结果就自然而然的准确了。也就是说,只要第一次的结果准确,那么按照标准过程做下去,第二次、第三次都会准确。这就好像通过 模具生产产品。只要模具设计的没问题,那么从同一个模具中出来的产品,其形状都是相同的。所以笔者非常重视流程。

在实际工作中,笔者会 在项目的初期,让用户整理与BI相关的流程,主要是前期数据的来源以及流向。如企业可能已经上了财务管理系统,BI需要用这个系统中的相关数据。在这种情 况下,笔者会让企业用户先整理财务管理系统中的流程。然后笔者会根据用户的需求,确认与BI系统相关的流程。在流程优化与重组阶段,笔者会跟企业项目组一 起讨论这些流程,并进行适当的优化。特别是对于一些容易出现偏差的环节会重点关注。这么做的目的只有一个,就是修正模具,以提高数据流的质量。

在这个环节中,笔者认为项目实施顾问需要抓住一个核心因素,即企业的BI需求。企业的操作流程有很多,但是跟BI需求相关的流程一般不是很多。根据笔者 的经验,大概占企业总流程的10%左右。在这种情况下,根据企业现有的BI需求,来定位需要优化的流程,就可以大幅度的减少流程优化的工作量。跟BI系统 无关的业务流程,就不是我们这里讨论的范围。

二、对流程进行优化,以满足BI系统的需求

找出与BI系统相关的流程之后,接下去的工作我们就是要对这些流程进行优化。流程优化是一门很广泛的学科。笔者不能够在这里做详细的说明。在这里笔者只结合BI项目,谈谈自己的一些感受。以后如果有机会,笔者会对这方面内容进行详细的展开。

一是流程优化时,要以行业标准化流程优先。流程重组已经发展了好几年了。通过一些管理学家的努力,已经总结出了一套行业的标准化流程。笔者认为在流程优 化上,我们并不需要创新。而应该像腾迅QQ一样,学会模仿。直接模仿人家成功的经验,这可以帮助企业少走弯路,减少损失。

二是适当考虑 企业的个性化需求。标准流程是适合大部分企业的需求。不够实际情况是,企业在日常操作中还会存在一些个性化的内容。笔者以前就遇到过这种情况。有一家企 业,在结账时不按自然月进行结账。而是将每个月的27日作为结账日。结账日的不同,直接导致后面数据分析的不同。因为数据流的截断时间不一致了。笔者还遇 到一家企业,他们在分析订单毛利率的时候,必须要要考虑到退税的因素。故在流程优化时,要将退税这一个环节添加进去。

对于这种个性化的 需求,我们应该尊重。但是应该限制。即需要对企业的个性化需求进行分析。如果认为是合理的而且是必要的,我们才按企业用户的需求进行调整。否则的话,我们 应该说服客户,按照标准流程来操作。其次需要说明的是,如果是企业的个性化需求,那么在软件培训、系统配置、后续追踪时应该给与特殊的照顾。也就是说要采 取一些预防措施,以防止在这几个环节出错。如以退税率为例,就应该设计一个环节,来保证在数据分析时采用了正确的退税率。

三是需要注 意,无论是标准流程,还是根据企业的个性需求调整后的流程,一旦流程确定下来,用户就需要不折不扣的执行。这就好像模具设计完成后,用户必须按模具来生产 产品,而不能够按自己的创意来生产产品。只有如此,才能够保证最后得到的结果是准确的。在实际工作中,要做到这一点有一定的难度。要培养用户的遵循性,有 时候非常的困难。毕竟人不是机器。

只要编号程序,电脑就会一直按这个程序进行。为此笔者认为,在日常工作中,应该将这项内容作为重点, 即要时刻培育用户按照流程办事的观念。其实这不仅在BI项目中有用,也是企业日常管理的需要。故这可以跟企业改善日常管理的工作挂钩。我们的目的只有一 个,不要让辛辛苦苦整理好的流程成为一纸空文,而应该将其落到实处。

三、追踪数据流的质量,以判断流程优化是否到位

什么样的流程才是合理的呢?遇到什么情况需要更改现有的流程呢?笔者认为,这主要需要通过数据流来验证。流程是过程,数据流是结果。或者说,流程是模 具,数据流是结果。要看过程或者模具是否合理,主要依靠结果或者最终的产品来验证。如果生产出来的产品与用户的意图不一致,那显然模具在设计上存在缺陷。 需要进行更改。

在实际工作中,有用户会问笔者,我这么设计的流程对不对。笔者就直接问题,根据这个流程产生的数据流准确不?这一期准确,以后各期是否准确?只要数据流(包括数据与流向)没有问题了,那么这个流程就是合理的。具体的说,可以考虑如下内容。

一是一些意外情况这个流程是否考虑进去。如在订单成本分析时,有时候用户会用库存的原材料进行生产。此时在分析成本时,这个原材料的价格应该用哪个价 格?是这个原材料最近采购的价格,还是按库存成本来计算?这些意外的情况,虽然发生的几率不是很大。但是一旦发生,就会直接导致计算结果出现偏差。所以在 设计流程时,应该考虑到所有的情况。包括小概率事件。并在流程优化时采取适当的手段,来消除由此带来的负面影响。

二是需要不定期的抽查 数据流的准确性。在按模具生产产品时,企业质量人员仍然会不定期的检查模具与产品,以判断模具是否出现质量问题,或者因为原材料的问题导致无法生产出合格 的产品。这就叫做抽检。在这个环节中,项目管理员也需要对数据流进行抽检,以判断在这段时间内是否出现过意外情况。笔者一边建议用户,在系统刚上线的时 候,最好每周抽一天数据进行检查。而等到系统稳定之后,可以每个月抽一天的数据进行核对。以确保数据流的质量。

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