첫째, 정보와 데이터의 차이를 구분하십시오. 데이터는 원래의 업무 시간 사실 또는 데이터입니다. 정보는 의사 결정에 유용한 형식으로 데이터를 나타냅니다. 정보는 불확실성을 줄이고 특정 분야에 대한 이해를 높일 수 있기 때문에 의사 결정자에게 가치가 있습니다.
귀사가 매일 운영하는 업무 데이터 (예: 판매 주문, 배송, 송장, 수금, 생산 통계, 재고, 당좌 계정 등) 를 더 많이 저장한다고 믿습니다. 이것은 업무 데이터이며, 제품, 자재, 생산능력, 공예 등과 같은 기본 데이터도 있다. 신고자료도 많을 것으로 예상되는데, 기본적으로 사후 피드백에 대한 통계입니다.
어떻게 이 데이터들을 가치있게 만들 수 있을까요? 이것은 모든 기업이 ERP 나 다른 시스템을 완성한 후 진지하게 생각해야 하는 문제이다. 결국, 기업은 제도에 많은 투자를 했지만, 가치는 오히려 지체되어 실현되지 못했다.
현재 업계에서 흔히 볼 수 있는 관행은 BI 시스템을 만들어 데이터 웨어하우스를 기반으로 가치 있는 의사 결정 정보를 발굴하는 것이다. 내가 한 몇 가지 사례는 주로 원래 시스템을 기반으로 심층 발굴을 하는 것이다. 각 부서나 환경에 필요한 의사 결정 정보는 매우 다양하고 통일하기 어렵기 때문에 주로 어떤 부서나 경영진이 필요로 하는지에 따라 달라집니다.
마케팅 데이터, 판매 예측 모델 분석, 향후 기간 동안의 제품 수요 변동 분석 한 지역의 상승은 같은 지역의 수요가 증가할 수 있다는 것을 보여준다. 예를 들어, 주문의 정시 납품률을 분석하면 변동이 있으면 문제를 발견할 수 있다. 고객 불만, 문제의 추적 등.
또한 기업의 전반적인 관점에서 제품 수익성 분석, 재고 회전율 일수 분석, 표준 원가 실제 원가 분석, 품질 관리 문제 분석 등을 수행합니다. 분석을 통해 문제를 폭로하고, 원인을 다시 추적하고, 전략적 해결책을 생각하고, 규제나 절차를 제정하고, 결국 제도에 반영되고, 끊임없이 문제를 발견하고, 문제를 해결해야 기업이 지속적으로 효율적으로 발전할 수 있다.
제도는 단지 하나의 도구일 뿐, 문제를 반영하고 문제를 분석할 수 있다. 궁극적으로 문제를 해결하고 실행하기 위해 관리 조치가 필요합니다.