【项目实践】传统制造企业如何应对数字化转型

by 喜乐君

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• 【项目实践】传统制造企业如何应对数字化转型 本文
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最近几个月，喜乐君正在全力为一家制造业企业导入以Tableau为中心的“DW/BI Platform”工具平台，和喜乐君总结多年的“业务-数据-分析”方法（Business-Data-Analysis System），目前项目临近尾声，只等客户董事长闲暇为其和业务部门做交付培训。

每次做完一个项目，总感觉有万语千言可以畅聊，甚至想过类似于有知有行的“播客”节目，或者与B站大V来一次直播，在这些想法成行之前，还是用我最为擅长的文字，冒昧给大家做几点分享。

一、传统企业的数字化难点在哪里？

思考数字化的难点，难免要说起人（能力、动力）、文化（数据素养），以及IT基础设施等多方面要素。目前来看，工具已经越来越快捷、强大，技术和工具的进化不断提升了我们能力的“天花板”；反观我们自己，反而略显迟钝。

总体来说，阻碍企业数字化首当其冲的要素是人。从喜乐君的经历来看，我把客户分为三类情形：

（1）CEO高瞻远瞩，但是没有中层领导能领会和有效执行；

（2）CEO（年龄偏大）数据理解偏向传统，有数字化思考的中层干部同时为其他部门掣肘，难以推动数字化转型；

（3）公司文化偏向保守，公司领导层普遍缺乏数字化的深层认知，错位理解，把数字化视为信息化、信息化视为软件建设。

我本次服务的客户明显属于第一类，董事长兼总经理是公司二代接班人、留洋高材生，天然接受“订阅软件即服务”和SaaS模式，甚至在会议过程中可以独自使用Tableau Desktop，真正实现数据服务决策、分析提高决策效率。公司的困境在于，传统业务经营数十载，中层经理普遍数据认知偏弱，热衷于Excel不可自拔、三联单五联单手工传递信息，少数领导可以用SQL和Tableau但不具有推动企业数字化升级的全面能力。作为咨询顾问和实施方，我的责任是阶段性地实现领导的想法，并协助提升中层干部的数据认知和能力水准。

第一类客户是喜乐君个人最喜欢的客户。在这里推行数字化转型、员工能力培训的阻力最低，投入产出比最高，个人也最容易获得认可，还能顺带学习客户完整的企业业务。本周我就前往的深圳一家成立几十载的客户，也是这个类型，培训时间多次更改，只是因为对方董事长希望一起旁听学习；我要直接使用对方Tableau Server的内容提供两天的中高级培训。

相比第一类客户，其实其他两类客户更加常见，但投入产出比随着大幅下降。其中，第二类客户常见于南方企业，部分具有数字化履历的中高层常常遇到难以说服最高领导和同行部门的困境；第三类客户常见于北方企业，特别是重工业集中的东北三省、太行山周边省市。

前段时间，我应邀拜访过一家金融客户，则明显属于第二类。董事长年事已高，传统银行+财务背景，这让她更关注数据呈现本身而非规范的数据库、数据表、数据查询分析的逻辑，一心推动数字化建设的信息负责人同时还要迎战来自业务、分析部门的“认知攻击”，比如为什么必须做数据仓库？为什么不能把一些计算放在业务数据库（Operational database）完成？加上信息部门的领导普遍言语能力弱于技术能力，我能明显感觉到他的压力。类似的场景，喜乐君在金融、航空、烟草等众多公司中，特别是国企、央企中也见过多次。我见多过那些中层领导满怀期待但又时常有些无助的眼神。这一类的客户，更多要靠时间才能取胜——取胜的关键在于领导何时退休，或者任期期满。

前段时间，我到山东一家大型国有上市公司投标，它们则属于上述第三类。在我明知对方不可能选择Tableau的时候，依然选择多次参与，其实是想给他们内心种下一粒“何为真正的BI分析工具”的种子。这类企业从领导到员工，普遍像五四运动时观望青年运动的阔家老太，自以为已经进入新时代，其实内心还是“封建得很”。他们无忧无虑、数字化也走走停停，从思考到立项半年，从立项到招标再半年，陪伴他们走上一程的时间，我上海客户的项目已经第一期完成并交付员工使用了——并在他们每个人心中种下了数据体系、数据服务、指标和分析仪表板的种子，等待光阴和实践陪护下茁壮成长。

作为典型的山东人，在被很多山东、河北的客户闪到腰之后，起初我还对此深感痛心，见多了也就看开了。我有心帮助他们，这只是我一厢情愿，但是有些人注定会被时代淘汰，我阻挡不来。

二、Think Big, Act Small，有无捷径？

企业的数字化转型，如同新民主主义之于旧中国、改革开放之于新中国，是企业千载难逢的成长、跨越良机。等待所有企业都认识到这一点，数字化转型又将从战略要素转变为企业生存的基础要素。在这个大事件面前，唯有企业领导层定位准确、认知深刻，并能协调中层领导齐心协力才能完成。

虽说“人民群众创造了历史”，但没有领袖的指引，人民群众更像是庞勒笔下的”乌合之众“。很多企业容易被某些厂商过于聒噪的宣传所影响，其实对自身的数字化阶段、企业所需认知不足，最终成了工具的试验田，花了更多的金钱只获得一点点成绩

企业的数字化转型，首先必然依赖于领导层的认知水平，换句话说，企业数字化是领导层认知能力的“物化”，企业盈利能力是领导层认知能力的“变现”。公司的董事长、CEO区别于其他人群的关键特征是具有高瞻远瞩的思考境界，他们站在高处、think big，然后指挥千军万马奔赴远方。

从企业运营的角度看，从喜乐君众多项目实践来看，领导要有体系化、流程化的数据素养。如果要总结几条，可能会是：

• 数据是业务的反映，数据关系是业务流程的反映，数据不是“无中生有”，而是客观存在
• 在业务流程中，数据流先于物流、先于资金流，因此，分析中心、精益中心应该更靠近决策中心
• 所有的决策假设、每一个业务行为，都可以、都应该被数据验证和记录，企业数字化始于“业务全面在线”
• 指标是从管理需求出发对业务、数据的抽象化，是问题的中心，是分析的“北斗星”
• 形式主义不能解决现实问题，所有分析应该专注于业务逻辑实现，专注于实用，而非炫酷、美化和样式
• 一个业务主题的分析能辅助该业务板块的分析决策，跨业务主题的分析能辅助企业级的分析决策

在喜乐君接触了众多公司之后，深感面向领导层的数据常识、分析常识，甚至于比面向分析师的分析方法更加迫切。这些常识构成了领导层THINK BIG的认知底层，否则就会产生偏差甚至错误的认知假设，耽误企业的发展进程。

举个简单的案例，我在制造业的项目中发现，很多人肉眼所见的逻辑是“销售接收订单——工厂生产订单——物流发出订单”，然后用这种朴素的流程理解产品和数据的流向，并得出“生产排产不准确是发货不及时的原因”。生产部门和物流部门的人也是如此，最终导致多个部门之间的矛盾越来越深，数据准确性、生产准确性却从没有得到本质改善。

我帮助客户解决此类问题的方式，是构想一个在所有部门之上的、抽象的、逻辑的“数据共享中心”，引导每个人都从业务细节中抽离出来，自然而然地站在“上帝视角”“领导视角”观察业务流程和数据流向。

如下图（有所裁剪）所示，每个人可以想象“数据共享中心”中坐着一只眼观六路、耳听八方的“智能猫”，它可以实时接收来自每个部门的数据，同时向每个关联方提供实时、准确的数据——如同“薛定谔的猫”被构想出来解决物理问题。比如，每当销售人员创建一个订单（发货需求），“智能猫”都在对应物料的发货需求后面增加对应的数量，同理，每当有生产入库、成品发货，这只“智能猫”都能做出相应的调整。你可以把它视为是32核心64进程的超级CPU，同时可以完成非常多的并行任务。

有了这样的“宏大思考”，部门之间的事务矛盾就应该转化为“我和智能猫之间的矛盾”，或者说“每个人应该提供的数据，和实际提供的数据准确与否”的客观矛盾——“智能猫”只有接收准确的数据才能做出最好的反馈。

这样的THINK BIG，可以引导企业走向正确的分析之路。在这个项目中，喜乐君为客户构建了销售预测主题（即销售部门订单需求与生产排产计划、仓储动态库存的平衡），甚至顺带帮助销售部门从传统的Excel文档传递完全迁移到业务系统中，还协助优化了从合同、订单到生产、发货的业务全流程——涉及到客户内部流程，这里隐去不发。

三、如何以最性价比的投入，探索大数据的“康庄大道”？

基于上述的思考，企业数字化转型的重点，可以先粗略的分为两个：

• 数据共享中心的建设，俗称“数据仓库建设”、DW建设，完成从业务到数据的抽象转换过程
• 业务主题和跨主题分析建设，俗称“BI建设”，包含数据表到指标逻辑、交互展现，以及探索性分析、辅助决策分析

为了完成上述两大工作，可以选择按照阶段推进（先完成DW，再完成仪表板）、按照板块推进（每个板块依次完成数据、仪表板）两种项目建设方式。相对而言，IT主导的项目建设侧重于第一种，业务主导的项目建设侧重于第二种——喜乐君个人推荐第二种方式，类似于“精益敏捷”的方式。

在这个过程中，还有一个关键事项：企业主数据的治理。我经手过的众多客户，不管是世界500强、合资公司还是外资公司，普遍存在的问题是，产品数据、客户数量对着时间的推移逐渐碎片化，导致不同部门之间的标签体系难以统一。

为了完成上述的工作，企业在选择BI产品时，就要考虑如下几个问题：

• 数据资料和数据服务，是需要依赖于外部工具或者通用SQL完成，还是可以邀请业务用户参与借助敏捷ETL工具完成？
• 在千万级别数据环境下，数据服务是否支持在物理表基础上，设置逻辑关系、逻辑模型，或者临时的关系匹配？
• 业务中的关键指标，能否在数据源、数据模型中实现，从而确保企业指标逻辑的一致性？
• 可视化分析主题，是否支持业务用户敏捷开发，包括单表、仪表板、交互设计和必要的计算。

在之前为某些集团客户提供的培训中，喜乐君列举了通用BI工具所应该提供的关键技能，如下所示：

目前来看，业务流程及分析规范相关的内容，更多依赖于企业内部数据的数据基础、外部咨询顾问的集中导入；中间的实现更多依赖于工具的能力，工具是每个人能力“变现”的“天花板”，限定了展现的极限。

在过去几年中，喜乐君曾经为世界五百强级别的跨国医药公司、制造业企业、消费金融集团提供了模块化、敏捷分析项目，借助于优秀的Tableau分析平台，可以以传统项目1/4甚至更低的预算，完成自下而上的“DW/BI一体”项目实现。可以说，初期投资可控，中期效果明显，同时可以普遍提高企业员工的分析认知水平。

May 16, 2023 V1
May 17, 2023 V2 修正