后ERP时代的敏捷规模化创新

2017-09-02 08:20:00 史凯 CIO之家

在过去二十年中,大部分国内企业都通过实施ERP实现了核心业务的标准化管理及运营,ERP系统支撑着企业的主要业务流程。众多传统企业在进行数字化转型的过程中,都发现过去代表着先进管理能力的ERP系统正受到众多用户的诟病,下面分享我们碰到的三个案例。

案例一:A客户,某大型汽车经销集团A——如何解脱ERP从管理到服务的困境?

这是一个大型的汽车经销集团,经过二十年的发展,它已经成长成为在全国拥有几百家高端车品牌的4s店集团。我们在访谈的过程中,发现他们的客户满意度非常差,存在等待时间长、信息不一致等问题。在我们深入研究其原因时,发现很多一线服务人员花了很多时间来填写集团要求的数据、流程,他们录入的ERP数据是严格的考核指标。而众多的业务人员对ERP系统却有着诸多抱怨,比如响应不及时、业务复杂、不能够满足销售及客服人员服务用户的需求等。其中最普遍的反馈,是ERP系统不仅不能够提供相应的方便快捷服务工具,比如客户信息查询、二手车车源查询、增项查询匹配等,以真正提升他们的工作效率、优化客户服务的流程,还制定了一堆KPI来让他们必须在指定的时间、场景下,录入指定的信息,如果不录入就会有惩罚。他们每天在各条线、各业务部门设置的ERP指标中疲于奔命,花了大部分时间去满足ERP系统的录入要求,而无法专注的思考如何为客户提供更好的服务。

这一个场景其实不能怪ERP,因为ERP从诞生起,它的定位就是“标准化业务流程的管理工具”。


案例二:B客户,某大型家电制造企业B——如何在支撑稳定业务运转的同时加速创新实验?

国内的一个大型家电制造企业,他们所使用的ERP是十年前购买的套装软件,支撑着各个工厂从订单到生产的全过程。在后来的应用过程中,不断有新的需求产生,他们就在上面补丁摞补丁的做了非常多的客户化开发。

在当今移动互联网、IoOT等数字化技术迅速发展的时代,他们希望将这套老的ERP对接到新技术平台上,利用新的数字化技术,从数据中挖掘出新的价值。但是,目前的ERP系统数据正在以T数量级增长,而由于前期的客户化开发版本非常多,又缺乏顶层设计,所以底层数据的逻辑已经很混乱。对于这些生产数据,谁也不敢擅自行动,于是情况就变成,一边是大量高价值的供应链数据在ERP中沉淀而无法使用,一边是各个业务部门的新业务需求得不到全量数据的支持。


案例三:C客户,某大型日用消费品集团C——如何将企业内部的ERP数据和外部的电商、社交等数据整合,产生新的业务洞察?

这个客户是一个大型的日用消费品集团,近几年,随着电商的兴起,他们也将自己的ERP对接到了外部电商平台。他们现在面临的问题是内部ERP管理的供应链数据结构无法和外部电商平台的的客户信息、浏览信息等打通。

10年前,通过SOA架构集成了以ERP为核心的企业内部管理系统,打通了内部人、财、物,从订单到生产的内部数据孤岛,在如今的互联网时代,局部供应链在大的数字生态中又成了新的数据孤岛。典型的场景就是当线上要做活动的时候,线下的供应链无法满足库存等需求。

同时,该客户最大的需求是能够实现更加精准精细化的运营。

过去的运营更多靠的是运营人员的经验,所以那个时候即使数据不打通,也无所谓,反正导出一个Excel、自己根据经验算个表就出来了。而在电商时代,运营数据量大,特征值和维度都非常多,所以利用经验很难实现精细化运营,往往一个参数的错误,就会带来巨大的损失。

从以上三个用户问题中我们发现,曾几何时,ERP是作为先进管理经验被引入国内企业的,从SAP到Oracle EBS,从用友到金蝶,ERP作为固化企业流程,提升管理水平,实现精细化、标准化管理的核心系统,在数字化时代,却沦落到如此尴尬的局面。


很多的客户都问道,是不是我们需要一套新的原生数字化ERP?


这三家企业都意识到了自己所面临的问题,并且采取了相应的策略来应对这些挑战。让我们来看看他们是如何行动的,这些行动给我们哪些参考。

A公司解决方案:

经过我们的分析,重新采购或者搭建ERP是不现实的:

第一,时间来不及

第二,投入太大

第三,其实ERP系统依然可以满足他们的管理需求


所以该客户制定了“三步走”的策略:

第一,构建自服务的数据湖,将ERP的数据全量抽取到数据湖中,然后基于数据湖,建立以用户为核心的数据模型,对用户进行分层,建立单一客户视图。

第二,构建微服务的数字化平台,将数据湖和ERP的数据封装成API开放出来。

第三,在开放数字化平台的基础上,为独特的岗位角色定制不同的移动端APP,尽可能的自动化,简化审批,同时将单一用户视图中的数据推送给每一个服务人员,从而帮助他们提升服务的满意度。



B公司解决方案:


数据湖是企业的异构/分布式的全量数据源,只存储下来是不够的,如何让数据湖变成企业数据创新的源泉?通过这些数据查询的技术,让数据分析人员和业务用户用简单快捷的方式,获取到他所需要的数据集,从而进行数据发现和应用,加速业务创新实验的过程。


C公司解决方案:

我们帮助客户利用DDD的设计方法,构建了新的电商运营平台,同时将线上线下的相关运营数据打通,抽取到全量的数据湖中,在数据湖基础上,利用机器学习建模,帮助客户优化运营数据。



通过这些数据查询的技术,让数据分析人员和业务用户用简单快捷的方式,获取到他所需要的数据集,从而进行数据发现和应用,加速业务创新实验的过程。



传统ERP系统构建了企业数字化的基础,拉通了企业内部供应链、价值链、人财物的管理,它的数据价值是永不过时的。面对新的数字化挑战,我们需要借助新的技术和理念来最大化利用这个数据宝库。

本文作者:凯哥 Thouthgworks


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