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2022-01-26 00:21:33
(1)衡量视角
做信息化的,总喜欢拿两个维度说事:
1、要素:人、财、物、信息
2、衡量:效率、质量、成本
卡普兰教授搞了个平衡记分卡,从四个层面说事:
财务层面
客户层面
流程层面
人才、授权与激励、信息层面
我准备把这两个体系糅合在一起,来衡量一个企业的管理水平。
(2)财务与运营绩效管理水平如何衡量
一个企业的管理水平到底咋样,用财务指标是无法单一衡量的。这个问题,哈佛商学院会计系的卡普兰教授在1987年就指出了。这个问题,在中国尤其凸显,不少中国500强企业,管理水平并不咋样,只能充其量叫中国500大。
所谓大,就是营收大。
咱们衡量一个企业的财务指标,往往看:
1、收入、收入增长率
2、净利润、净利润增长率
3、投资损益
4、应收应付、账龄
5、成本、费用
6、负债
7、现金流、资金周转率
咱们还经常拿一些业务运营绩效指标来增强衡量:
1、业务收入结构
2、新产品收入占比、新产品收入增长
3、存货/库龄、库存周转率
4、人均产值
财务与运营绩效,就类似你得病没得病,需要量体温、化验血、照B超X光机、装监测仪器。这是表征结果。
为了真正看出一个企业的管理水平,还得主要看企业对客户和对员工、对流程和对资源、对信息的管理水平。
(2)客户的管理水平如何衡量
和客户管理水平有关的衡量指标一般包含:
1、市场:客户市场占有率(组织覆盖率/岗位覆盖率/用户覆盖率)
2、客户获得情况:效率、成本、质量
3、客户获利情况
4、客户续约续费情况、客户交叉购买情况
5、客户满意度、客户推荐情况
(3)流程的管理水平如何衡量
我其实不太想谈流程。一谈流程,大家立马就会想到产供销研售后流程流水线、线性发展。
如果我非要从流程视角谈,我更注重流程的效率与合规情况到底如何:
1、流程的效率,往往和组织/岗位的权责利相关。如果组织/岗位的权责利不清晰或者权责利不对等,那过程做事一定是齿轮之间咔咔作响的。
另外,在流程推进这块,我还想讲讲项目管理。一个企业是天天开门做生意、永续经营,如果天天像流水一线走,很容易每个人走懈怠了或者走不齐步了,所以需要项目管理,就像一二一口号一样,不断提精气神、时常踢屁股、拧合各个部门、时常对齐。
2、流程的合规,我主要就看贪污腐败造假在流程过程中堵的情况如何。别在最后尾巴环节才使用监察审计。
但我更喜欢按资源谈,如物资、资金。至于人资源,咱们下一节另外讲,我不喜欢把人资源,和物资资源、资金资源并排。
资源的管理能力,我一般看两个方面:
一个方面是资源的:筹措-生产-投放这条链的,效率与成本
一个方面是资源的调度使用能力:如何发挥资源最大的使用效能。同样一把牌,不同的人排列组合打出的效果不一样。很多人是钱也花了,效果没出来。
(4)人的管理水平如何衡量
对于企业中,人的管理水平到底咋样,我就看人的动员能力咋样。
人的动员能力,一般体现在:
精神激励方面:想不想,这很考验管理者的感召能力
物质激励方面:想不想,这其实和企业的考核激励相关
但是人动员起来还差一步,那就是人能力行不行。人倒是被激励起来了,士气嗷嗷叫,但啥也不会,一到战场上立马被一梭子打死,那也不行。所以还得讲究人的能力学习。
所以这又应了杨国安教授的:想不想干、让不让干、会不会干。
(5)信息的管理水平如何衡量
一个企业的信息管理水平,我主要看:
1、信息获取能力:信息获取的效率、信息的质量、信息获取的成本
2、信息传递能力:能否快速地、低成本地、不失真地传递到企业的每个人
3、信息反馈能力:企业基层/一线前线的信息,否则快速地、低成本地、不失真地反馈到企业决策层
很多人建设信息化,很多人想通过信息化来提升企业管理水平。
但信息化是否提升了企业管理水平,我就看以上三个能力情况。
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数据智能产业创新服务媒体
——聚焦数智 · 改变商业
在《2021中国企业数智化转型升级发展研究报告》、《企业数智化升级的四个“拦路虎”》两篇文章谈到了企业数智化转型的必要性和需要解决的一系列问题,这篇文章将来探讨数智化转型的具体方式和路径,并介绍数据智能应用的一些具体场景案例。
大体来看,中国企业从信息化、数字化逐渐演进到数智化。
为了更清楚的说明数智化的内涵,数据猿给出了企业数智化转型的定义:企业数智化转型升级是指企业利用新一代数字与智能技术进行全域、全场景、全链路的改造过程,驱动企业经营管理、业务流程场景变革与重塑的过程。目的是通过深化数字技术在生产、运营、管理和营销等诸多环节的应用,实现企业数字化、网络化、智能化发展,不断释放数字和智能技术对企业发展的放大、叠加、倍增作用,是传统企业实现质量变革、效率提高、动力提升的重要途径,对推动我国经济高质量发展具有重要意义。
企业构建数据智能平台,是在数据采集、数据存储、数据计算、数据标准、数据服务、数据安全等数据基础能力之上,打造以机器学习、深度学习、知识图谱、数据挖掘、数据可视分析、RPA等为核心的智能平台,并实现基础数据平台与智能平台的融合。如果以技术中台视角来看,数据智能平台就是数据中台+AI中台。
接下来,我们就以几个具体的业务场景为例,来分析数据智能平台赋能业务和管理的具体路径。
数据赋能业务案例
案例1:火山车娱—丰富智能座舱用户的内容生态体验
火山车娱是火山引擎专门针对车载场景推出的产品,利用今日头条、抖音、西瓜视频及懂车帝等字节跳动内容生态的优质音频、视频资源,结合火山引擎的智能推荐能力,在保障用户行车安全的前提下,为智能座舱用户提供优质、丰富的车载信息娱乐内容服务。
在这个案例中,火山车娱的核心在于依据用户需要对音视频资源的智能推荐。通过智能推荐技术,让车载娱乐内容更具针对性、个性化,一千个用户可以看到一千个不同的内容界面,娱乐体验能够大幅度提升,这可以成为汽车智能座舱的重要卖点。汽车数智化过程中,车载屏幕将逐渐成为串联城市服务和用户生活的载体,火山车娱帮助车企提升用户在车内的产品和服务体验,提高用户活跃度,让车企逐渐成为城市生活服务和出行服务平台的基础,为车企寻找新的业务增值空间。
案例2:思迈特软件—银行信用卡业务自助分析
针对银行信用卡业务数据质量差、分析效率低、运营智能化不足的问题,思迈特软件通过建设信用卡业务数据集市,从源头上提高数据质量,定制业务分析主题,将底层数据结构进行翻译和权限管控,建设自助分析平台,为业务人员提供可视化、自助式、零编程的数据分析服务,对接营销管理平台,实现营销全流程的系统支撑。
省内数据平台对接信用卡信审系统、信用卡前置系统、个人营销系统、金融客管系统等,构建信用卡业务数据集市,实现信用卡业务数据的采集、存储、管理。在此基础上,将信用卡业务数据输入业务自助分析平台,构建各种业务分析主题,比如交易日统计分析、账户收入分析、ETC发展分析、现金分期风险排查分析等。除了单项业务分析,还可以实现组合分析、透视分析。通过对信用卡业务的智能分析,帮助银行全面了解信用卡业务发展情况,在营销方面更加有的放矢,实现数据赋能信用卡营销。
在这个案例中,省内数据平台相当于数据中台,业务自助分析平台相当于AI中台,数据就像企业的血液一样,从业务系统流向数据中台,再流向AI中台,最终流向营销管理等业务系统,完成数据赋能业务的闭环。
以上两个案例,侧重于数据赋能具体的业务,提升业务价值。接下来,我们再看两个数据赋能企业经营管理流程的案例。
数据赋能经营管理案例
案例:3:京东云—JDT1-大生鲜产业数智化转型
北京金达携手京东云共同打造了中国-东盟生鲜一体化交易平台“JDT1”,该平台也是金达在广西南宁投资建设的中国-东盟生鲜产业园的线上交易平台,未来将致力成为连结广西与东盟乃至全球生鲜贸易的数字桥梁。
生鲜产业的核心在于供应链,更高效的供应链管理,可以有效降低物流成本,缩短生鲜产品的经营周期。
该方案将AI软硬件技术应用于生鲜产业,从多个环节改造生鲜供应链。比如,在园区仓储管理方面,借助对订单、仓储数据的智能分析,实现全局运营管理、仓库路径优化、异常识别回溯。借助智能监控设备,实现园区监控;在智能分拣、运输、配送环节,实现精细运营、精细分单、智能运输调度;借助分拣机器人、无人机、无人车、配送机器人等,部分实现机器换人,降低人工成本;在供应链管理方面,借助AI技术优化供应链模式设计,通过销量预测优化商品布局,实现商品的智能补调。此外,在营销、门店管理、订单管理等方面,也可以借助数据提升管理效率。
借助京东云的数智化解决方案,“JDT1”项目改变了传统生鲜贸易模式,打通消费互联网与产业互联网,让供需两端以更精准、更高效的方式促成交易,有效地提升生鲜产业的供应链效率,实现了全流程数智化转型。需要指出的是,京东云为大生鲜产业设计了基于云原生架构应用的技术体系,从架构设计、开发方式到部署运维的整个软件生命周期都基于云的特点设计。架构具备轻量、敏捷、高度自动化特性,让云更“好用”,有力保障业务高并发资源高可用的同时,支持复杂业务小步快跑,快速迭代。
案例4:网易数帆—数字化+智能化双引擎 实现消费者精细化运营
如何提高营销效率,以最少的营销费用,获得更多的用户和营收,是企业不懈的追求。要实现这一目标,就必须要对整个营销流程的数据有清晰的了解,要清楚的知道目标客户在哪里,广告点击率如何,不同营销渠道的效果有什么差别,不同时间段的营销效果如何等。然后根据数据反馈,有针对性的调整营销策略、营销渠道、营销素材投放,实现精细化营销。
网易数帆针对营销场景,构建全域数智化营销方案,通过转化漏斗、用户分析、成交分析、ROI分析等实现数据洞察。借助标签管理、人群管理、精准营销、营销自动化、营销编排、互动管理、群发管理、广告投放等多样化的功能,从各个环节提升营销效率。
通过强大的数据处理能力、敏捷的开发能力以及智能化的营销能力相结合,网易数帆有效帮助企业实现全渠道用户数据整合、精准的用户客群洞察、自动化的智能营销,从而实现数据驱动的全域数智化营销的闭环。
通过以上几个案例,可以发现,数智化有两个鲜明特征:
第一,在原有大数据、云计算等数字化技术基础上,开始应用机器学习、深度学习、CV、NLP、语音识别、知识图谱、RPA等AI技术,并实现多项技术的融合发展;
第二,数智化更注重数据的应用,而不仅仅是数据的收集、存储、管理。数字化的重点是从业务到数据的反馈,而数智化的重点是让数据反馈回业务,赋能业务和管理。
企业数智化转型包含三个核心要素:数据智能平台、企业业务和经营管理,具体路径就是通过数据平台来赋能业务和管理,进而实现业务流程数智化和智慧管理。
文:凝视深空 / 数据猿
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电话:18600591561(微信)
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任何的管理活动中都有流程,IT运维管理也是。而在企业中流程管理的工具很多,常见的有OA、BPM、专用工作流平台,以及一些管理系统中也会自带流程模块(如:HR系统、ITSM系统)。
随着企业信息化的发展,IT环境日益复杂,对IT运维管理的要求也就越来越高,那么IT运维中的管理流程应该如何考虑?
本文先从流程这个大的概念进行探究,快速了解这个领域的基本知识,然后再对运维流程进行详细分析并提出建议。
初识流程
01. 基本概念
流程是事务进行中的次序或顺序的布置和安排,或指由两个及以上的业务步骤,完成一个完整的业务行为的过程。
在一个企业中,只要不是一个人独立完成全部工作,那么从它就存在流程,并且随着企业的规模不断变大,其流程会越来越多,越来越复杂。企业会针对各类业务流程有一套规章制度,比如:财务管理流程、项目管理流程、产品研发流程等。可见,流程的约束是企业管理的一个重要手段,用于规范化员工的工作流程和行为。
02 流程类型
国际通用型流程架构基本按照服务对象,划分为核心流程、支持流程、管理流程三大类。
- 核心流程服务于客户与市场,强调以业务为核心,并与业务紧密结合。
- 支持流程服务于内部各部门,强调为核心业务提供支持和保障。
- 管理流程服务于权益相关者,体现对核心业务流程、支持流程的整体协调与要求。
战略发展流程:
以公司董事会、社会为服务主体,满足企业业绩,合规表现等要求的业务流程。该流程的特点是面向公司整体层面、面向各业务流程,实现从上至下的管控要求和执行监控,体现从下到上的承诺和目标达成。
核心业务流程:
以市场与客户为服务主体,提供符合要求的产品与服务,并实现价值增值的业务流程。该流程的特点直接面对市场与客户,以端到端的形式,实现客户的满意、效率的满足、质量的改善、成本的优化。
经营管理流程:
以内部业务与管理部门为服务主体,通过为其提供所需的服务与资源,实现效率和效果的提升的业务流程。该流程特点是面向内部客户,提供资源保障(人、财、物、信息、设备、技术)与管理和服务输出,确保核心流程的价值增值最大化和战略发展类流程持续发展目标的实现,关注经营管理的效率与效果。
流程工具和技术概要
01 常见工具
企业中常见的流程管理工具有OA、BPM平台、专用的工作流程平台,如:K2。这么多的工具很容易让人迷惑混淆,而他们的定位和侧重点其实是有区别的。
简单来说,OA关注的是人与人的办公协同,侧重行政办公的流程管理;BPM关注的是优化业务过程,侧重端到端的业务流程管理;而传统的工作流平台关注的是工作管理,整合非电子表单类的工作,是存粹的一个流程工具。
02 相关名词在具体使用流程工具时会涉及到的一些常用的术语、名词,如下表格所示。
03 相关技术
相关理论标准
- 基本理论基础:Petri网的数学概念
- 流程建模规范:BPMN
典型的开源流程引擎
- Activiti
- JBPM
运维流程管理
01 运维流程概述
IT运维流程管理属于ITOM的范畴,运维管理是确保上层业务应用稳定运行,对业务是保障作用。因此,如按本文前面的流程分类标准,IT运维流程应属于支持流程。并且运维流程相对于企业的其它流程有其特殊性,它偏向技术,和底层的IT运维支撑系统紧密相关。
随着企业信息化的发展,IT规模越来越大,IT运维管理已经逐步成为企业重点关注的内容,那么做好运维的流程管理也是非常重要的。
02 企业现状分析
企业现状
- 目前企业大多数的运维管理流程都融合到服务管理流程(ITSM)或者办公流程(OA)中,少数甚至还处于线下流程阶段,使用纸质、邮件进行运维工作协同。
- IT环境的日益复杂,对IT运维管理的要求越来越高,无论是对运维的质量(规范、安全、标准)还是运维的效率都有更高的要求。
- 对IT运维的日益重视,意味着需要有一款专门的运维流程管理软件对运维业务的管理工作做支撑。所以越来越多企业IT运维部门提出将相关运维管理流程单独抽离,便于根据运维的业务特性进行规范化管理,并且实现敏捷的自动化流程。
痛点分析
- 灵活性差:流程僵化,改造或二次开发成本高昂;难以和企业现有工具集成。
- 流程孤岛:流程脱离于运维操作与监控系统,靠手动衔接;流程的行政性倾向高,强调合规牺牲效率。
- 监控孤岛:监控告警与流程脱离,未形成告警-工单-处理-关闭的环路;导致监控响应迟缓,大量的“补流程”工作,降低运维数据准确性。
- 烟窗运动:运维工具的选型往往陷入烟囱式运动中;工具独立建设,相互之间打通成本高昂;工具间交互多为人工手段,运维效率低。
- 配置孤岛:配置静态化,无法与自动化、监控告警、流程有效联动。
- 难以考核流程指标:大量数据在周边系统中,流程仅作为过程载体;流程运行结果数据分散,难以统一度量指标;缺少可视化流程运营数据展示。
03 ITOM 和 ITSM
提到流程,很容易联想到ITSM,因为ITSM侧重的是“管理”,而管理的核心是组织(人)和流程(事),其最佳实践ITIL就定义了各种人员角色和管理流程。ITOM和ITSM的关系非常紧密,容易混淆,因此有必要做一些研究和分析。
ITSM关注的是普通终端用户能直接感知到的IT服务,其最终目的是提升交付出去的IT服务质量,而ITSM中的服务运营(如:服务资产和配置管理、事件管理、发布和部署管理、变更管理等)依赖于ITOM做支撑,ITOM核心内容包括监控、自动化、装配、配置管理、分析,其侧重的是“技术”。他们的关系如下图所示。
在上图中,左边是ITSM领域,右边是ITOM领域。可见,和ITOM紧密相关的管理流程,包括请求管理、发布/变更管理、事件管理、配置管理都在ITSM领域,这就是为什么很多企业都是使用ITSM系统来管理这些流程,而现实情况是这些流程在ITSM系统中只是孤立的“管理流程”,仅连接了“人”与“人”,而无法和各个运维管理系统打通集成。对于IT运维人员来说纯粹是附加的“累赘”,因此难以落地或实行效果较差。
当企业的IT规模到达上千、上万、上十万的服务器级别时,靠人肉运维已经无法满足运维管理的需求。因此,自动化运维近几年开始火热,相关的工具、平台不断出现,解决了运维管理人员很多的手工操作,大大提高了运维的效率和质量。但却难以和相关运维管理流程进行结合,原因是ITSM系统更多是考虑对ITIL理论的实现,所以其普遍封闭、集成性弱,难以和ITOM工具打通。因此很多企业会考虑把和IT运维紧密关联的流程独立出来,由专门的运维流程管理系统来承载,实现人与人、人与系统、系统与系统之间端到端的流程管理。
04 运维流程定位
流程管理的实施,其定位、边界要比较清晰,否则很容易范围不受控制,导致实施项目失败。
运维流程的边界
运维流程和ITOM体系中其它模块的关系
05 运维流程规划
主要从资源申请、发布/变更、机房管理、故障事件、日常运维等方面进行流程的梳理和设计,如下是典型的流程示例。
06 运维流程工具
根据前面的分析,运维流程由于其特殊性,不适合在ITSM中进行管理,更不适合适用OA、BPM等工具。运维流程工具应该是ITOM工具体系中的一部分,能与各个运维支撑系统进行良好的集成。
运维流程管理工具除了具备流程系统基本的功能之外,还应该具备:
- 根据运维管理的特点提供对应的功能特性,如:监控事件接入、变更技术复核、变更日历等。
- 满足灵活性的需求,在不动代码的情况下通过设计器自定义工作流、工单、目录。
- 满足集成性的需求,在不动代码的情况下流程节点可以和其它系统集成(驱动、流程对接)、节点的表单字段可以从其它系统获取和填充。
总结
运维流程作为IT运维管理的重要部分,应该在ITOM体系中进行考虑,作为一体化运维平台的一部分。它与运维门户、运维可视化、监控告警、CMDB、自动化运维工具、CMP等进行无缝集成,将运维的人与人、人与系统、系统与系统进行连接,是运维工作的“总线”。这样在运维管理规范化的同时,也保证了运维的工作效率。
作者:刘斌 嘉为科技
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