概述
多年前,我第一次以项目经理角色负责一家汽车厂的ERP系统实施。系统上线后,生产部门反映一种名为“尼龙布”的物料经常缺料,影响生产交货,进而抱怨系统做得不对。我和业务部门去仓库检查,发现这种物料在仓库内的库存是充足的;由于它是采购部门按照“过滤网”的名字向供应商购买,在仓库里和“尼龙布”是不同的物料编码 ,所以当生产用“尼龙布”的物料编码跑生产计划时,就没有考虑到“过滤网”。
我和业务部门深入研究后发现,问题的源头是研发工程部门做产品设计时,不同的产品的图纸里,这个起到粉状颗粒过滤作用的尼龙布材料,有些地方叫“尼龙布”、有些地方叫“过滤网”,因而不同成品BOM里,同样物料有不同的编码;类似这种物料数据混乱的现象还不少。
我还曾经担任过一家消费品企业的总经理。当我就任后第一次主持周度经营分析会时,发现不同业务条线领导汇报销售额和利润的数据口径都是不一样,有的是按进货价(出厂价),有的是销售批发价,有些按开票含税价,有些不含税。到季度绩效考核时,人力资源部门下达的考核数据、财务部门数据和业务部门的数据,互相之间经常对不拢。
于是,我抓管理干的第一件事是带领财务部门,把公司里所有报表的数据口径全部梳理了一遍,然后要求所有的经营计划、产销计划、绩效考核必须用数据说话,每个部门不许自己搞报表,一切以财务部门提供的报表为准。
企业采用信息系统进行管理后,数据质量就成为信息系统应用价值最重要的前提 ,供应链管理 、财务管理、人力资源管理等对数据准确性要求较高的管理领域 ,数据质量直接体现了管理水平。
尽管我对于数据治理工具,包括数据字典(元数据管理)、主数据管理、数据质量监控/审计等相关的IT系统有一些动手经验,但是,根据前述那些实践经验,我认为:数据管理80%是管理问题,主要是人员培训、业务流程等等,甚至是企业的语言风格、文化默契、工作习惯,而只有20%跟技术相关,在这些技术问题中,有些还属于应用系统本身的防错机制设计。
直到我读了????《华为数据之道》这本书,华为的数据管理的技术应用让我大开眼界,原来,数据管理可以搞得如此繁复,这也很符合华为在我心目中一贯的“工科直男”形象。
书中提到华为数据管理经历了两个阶段,第一阶段是2007年-2017年十年间,建立了传统的数据管理体系,而第二阶段是指从2017年后,把物联网、大数据平台、人工智能等,也纳入了数据管理的范畴。
其实第一阶段华为数据管理的源头,跟著名的华为 IPD、BLM一样,也是来自于华为学习IBM实践。2007年 ,华为启动了面向经营的财务管理 变革,项目名为IFS,学习IBM的全球财务管理体系。
我们要坚定地支持公司的IFS变革,通过3-5年的努力,实现‘加速现金流入,准确确认收入,项目损益可见,经营风险可控’的变革蓝图……真正实现‘计划、预算、核算’的全流程管理。
任正非在2009年财经系统表彰大会上讲话
财务管理的核心是“数据会说话”,从IFS项目伊始,数据质量就成为财务的核心问题。因而,华为在IFS项目之中,引进了IBM的数据管理实践,名为“企业信息管理”(简称EIM)
华为的IFS项目,通过实施EIM抓数据质量的第一批试点项目包括了如下内容:
客户数据:全流程的客户信息标准化,例如客户名称、编码、分群类型、运营商类型等
区域数据:面向HR组织、财务分析目的的国内外区域划分
采购数据:采购的物料品类、开票/运达地点等
研发数据:新产品类型、版本、研发项目编码、财务编码等
人力资源数据:职类、职位、工作地点等
供应链数据:全球库存、站点等
华为成立了一个专门的数据管理部门来牵头协调、推进相关业务部门对这些数据质量的提升。这个部门发展了十多年到今天,就是这本书的作者团队。
我个人推荐细读本书的这些章节,比较实用:
第二章:数据治理体系
第三章:数据管理原则
第四章:数据架构
第六章:数据应用服务
第八章:数据质量管理
其他章节内容相比之下,有些属于前沿技术探讨 ,有些则稍显复杂。
华为的实践,我觉得一般的企业学不会,主要原因就是绝大多数中国企业缺乏华为那种肯钻研、讲理性、追求细节稍显钻牛角尖、学究气的工科直男气质,这本书所展现的繁复的数据管理实践,就是明确的例证。
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最后
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