大数据或成企业转型幕后推手

文 | 本刊记者 邢帆

大数据或成企业转型幕后推手

文 | 本刊记者 邢帆

在大数据的推动下，企业希望通过联合企业内部与外部的数据形成新的企业竞争力。

Gartner于近期发布的一项调查显示，在大数据的影响下，大部分首席执行官预计数字化将给其所在企业带来深远的积极影响。三分之一的亚太区首席执行官认为数字化将促成深刻转型。更为显而易见的是，在大数据的推动下，企业希望通过联合企业内部与外部的数据形成新的企业竞争力，而在此之前，企业组织结构以及业务流程已经开始了变化。

从平面向平台的转变

目前国内越来越多的客户选择部署大数据项目，在大数据时代下的企业信息化架构已从平面化转向了更为立体的平台化。在这样的背景下，较为典型的企业架构包括基础设施层(IaaS)、平台层(PaaS)和应用层(SaaS)，再加上数据层(DaaS)和分析层(AaaS)。这样的分层架构看上去十分清晰明朗，但面对复杂的企业历史数据和庞大的组织结构，无论是业务还是管理，转向大数据都不那么容易。

甲骨文公司副总裁及企业绩效、商务智能和大数据业务中国区总经理高礼强解释，面向大数据转型的企业中，大多数都有在“小”数据时代建设传统数据仓库（Data Warehouse）、数据挖掘（Data Mining）和商业智能（Business Intelligence）的经验，但由于缺少对大数据思维变革的理解，往往事倍功半。究其原因，传统的结构化数据分析项目主要做的是“1+1=2”的因果关系分析，而大数据其实需要做的是“A+B+C+D=?”的关联度分析。投射到企业架构中，也是如此。例如某汽车集团的大数据系统非常复杂，汇集了包括零部件采购数据、生产成品数据、库存数据、销售数据、售后维修维护数据、售后T&M开销数据、客服中心受理数据、客户网上投诉数据、多个汽车论坛的互联网舆情数据等等。

按照大数据平台的逻辑，在处理售后维修业务时，不但会改变企业传统的业务流程，也会进而影响企业的管理架构。在大数据平台中，通过对企业进行大数据探索，可以成功地了解到哪些问题和哪些部件的关联性高、哪些问题和维修量关联性高等有价值的信息。当客户的业务分析师进入应用界面时，首先可以看到所有220个数据属性（维度）的面貌，包括生产了多少车、有多少车在库、有多少车在修、花费多少人工在修、各种产成是多少等等。在这些基本信息之外，还会看到各种从非结构化数据中提炼出的“云标签”属性，即客户哪些抱怨比较多、哪些车存在哪些问题，而且是通过不同大大小小的标签文字来直观地表达出来，那些大一些的标签代表发生概率比较高的数据对象。

比如，当客户的汽车出现了“冒烟”的问题，搜索关联出所有与该问题有关的信息，包括冒黑烟或是冒白烟、哪些车冒烟、哪些用户投诉汽车冒烟、已有汽车维修记录中有多少是和冒烟有关的、冒烟车集中在哪个时间段、冒烟和哪些部件有关、导致冒烟的部件是哪些供应商的、维修冒烟车的成本是多少等等一系列关联的信息结果。通过这些数据，可以马上发现关联最多的是哪些配件供应商，在过去一段时间里，几个型号的零件，以及类似的客户抱怨数据等。这就让业务人员能够迅速将客户的投诉和配件供应商以及相关零件批次关联起来，从而缩短故障判断排查的时间，提升服务效率。按照新的业务流程，企业也将一改以往的组织机构，将服务、售后等部门与销售放在同一层级中，并形成新逻辑下的内部管理结构。

按照大数据平台的逻辑，在处理售后维修业务时，不但会改变企业传统的业务流程，也会进而影响企业的管理架构。

制造业的内在驱动

除了能够利用数据关联度改变企业处理售后问题的流程和思路，乃至最终形成效率的显著提升。在生产制造方面，大数据同样会为企业带来颠覆性的改变。

对于三江集团这样的大型制造企业来说，数字化转型绝不是一件容易的事情，这将是一次在新一代技术平台强力支撑下的产业模式的创新，将给整个制造业带来颠覆性的变化。大数据、云计算等新一代技术在生产制造模式中的应用将成为实现智能制造的充分条件。中国航天三江集团公司信息化处处长胡红梅表示，“目前数字化已上升为制造业的核心竞争力，通过建设大数据交换平台，我们加强了对业务活动的信息化支撑，提升了管理效率，降低了管理成本，构建了企业工业4.0的基础环境，加快了向智能制造企业转型的步伐。”

三江集团在大数据交换平台支撑下，已着重从四大方面展开业务场景。

在产品生命周期管理方面，需要打通产品生产制造链中的各个环节，实现全生命周期的产品管理。在大数据交换平台中，设计PDM需要将设计BOM传递给工艺PDM，由工艺人员直接进行工艺设计，并将工艺BOM、工艺路线、工序进程等传递给ERP系统，最后再由业务人员根据相关内容制定采购计划和生产计划。同时，质量系统负责产品结构质量信息的检验，档案管理系统负责产品信息自动归档，进而形成企业大数据资产的积累。

在价值管理方面，需要实现企业全供应链的价值管理。在大数据交换平台中，生产管理系统可为财务管理系统提供存货档案、实际成本、采购计划、发放清单等核心业务数据，财务管理系统可为生产管理系统提供NC工时、生产计划、备料计划和物流单据，MES系统可为生产系统提供计划、工时等信息，为精确MRP运算结果提供前提条件，合理规划企业库存，平衡采购与生产之间的关系。

在质量信息管理方面，三江集团在业务过程中产生的质量信息保存在各生产单位的ERP系统或质量系统中，大数据交换平台可减少因为数据上传不及时，导致的只能线下查看生产过程中的实际参数等问题的出现，实现院级与厂所质量信息的集成和共享。

在信息化管理方面，为实现三江集团内部数据的统一管理与应用，在大数据交换平台中，以企业现状为前提，参考国家标准，建立了统一的主数据标准、服务集成和大数据管理规范，为业务大数据的集成交换提供基础的数据环境。通过建立大数据管理规范，形成由核心业务部门主导、标准化部门监督、信息化部门支撑的协同管理体系，为实现企业内部跨界融合提供前提条件。三江集团通过大数据交换平台的建设，为智能制造打造了一个集管理规范、数据共享、数据交换为一体的基础环境，为集团数字化转型提供了有力支撑。

三江集团的变化是典型的从生产到企业管理层面上的，这种彻底的改变被称之为“颠覆”的确也不为过。无论是制造业、服务业、零售业还是金融业。大数据为不少行业的转型升级以及信息化深度融合造就了条件，却也形成了挑战。然而更为可喜的是，不少企业能够欣然接受时代的挑战，积极转变思路。比困境可贵的是机遇，比机遇更可贵的是被激发出的源自企业内部的勃勃生机。