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数字化经营管理:为什么,是什么,怎么做?

数字化· 发布时间:2024-04-23
目前很多企业都将“用数据驱动运营”列为转型之役的攻坚重点之一。而效率低下效率是这些企业遇到的最大问题。比如反映当月业务经营情况的管理报告,就算IT人员、财务人员连续加班,报告送到管理层手上时也至少是下月中旬之后,决策落地则往往还需要再加上最少半个月。过期的决策有什么用?过期的执行有什么用?这些问题一直在困扰着管理层。
困惑不止于此。面对信息化后产生的成堆数据,管理者还发出了诸如此类灵魂拷问:“开发了几百张图表,为什么仍无法满足我们对数据的需求?”“决策难度太大了,我们以为用户都是数据分析师!”一句话,要让数据驱动决策,决策难度必须降维。

让听得见炮声的人做决策

在传统的企业经营管理模式下,企业常受限于“管理半径”与业务复杂度和规模之间的矛盾,加之大部分企业的内部数据质量不高及透明度低,从而使得高层很难向下进行管理穿透,只能依赖于人工主动发现问题并基于繁琐的流程层层汇报以处置各类事件。然而面对日益多元化、复杂化的形势,传统人海战术式的治理模式已存在瓶颈,治理成本高、效率低等,对企业竞争力造成了致命的影响。

“让听得见炮声的人来做决策”是华为老板任正非基于对美国特种部队的作战研究总结而来,与传统的企业经营管理模式形成了鲜明对比。然而,这种模式在传统“能人”决策机制下难以实现,需要建立一个即时感知、科学决策、主动赋能、高效运行、智能监管的企业新型治理形态,以实现“用数据治理企业”。

 

用数据治理企业

如何用数据治理企业?我们发现,一些企业通过打造智慧运营系统,建立数智化经营管理闭环,形成新型企业治理体系,成为可感知、会思考、能一体化协同执行的智能体——管理向业务持续提供“组织赋能”,业务向管理持续提供“业务感知”,循环往复,达到数智技术驱动管理和商业模式创新的目的。
新型的治理形态能够给企业带来四大能力的提升:
全面感知的能力。系统能够实时捕获业务过程中的数据,可视化立体展现数据分析结果,并对经营中的问题和风险进行主动预警,提升经营活动的敏捷性和可控性。
前瞻洞察的能力。系统能够开展数据穿透,进行分析洞察,开展前瞻预测。
科学决策的能力。基于模型测算和数据、规则,开展自动化、智能化决策。在人机协同的工作模式下,“让听得见炮火的人”做决策。
自动执行的能力。将决策实时转化为行动,基于系统平台的流程协同能力,快速形成指令驱动和控制业务,能够开展在线协同指挥作战、高频检视追踪执行结果。

经营管理数字化体系架构图

实现经营管理数字化的关键五步
为了构建新型治理体系,让听得见炮声的人做决策,企业可以这样做:

搭建作为技术和数据底座的数据平台。数据平台提供数据从采集、治理、加工、资产、服务等全过程的平台能力,是企业实现数智运营管理模式的技术和数据基础。企业通过构建数据平台打通数据壁垒,汇聚多源数据,实现全方位、全过程、全领域的数据实时流动与共享;构建数据治理体系,实现数据标准化和数据资产化;基于数据平台提供的AI能力,包括RPA引擎、AI分析引擎、可视化引擎、知识图谱、算法管理引擎等子系统,企业能够开展数据建模、数据加工、智能分析、数据挖掘和数据模拟预测等,形成有价值的数据资产和服务化的数据应用。

财务数字化平台作为数智运营中心的核心平台系统,提供数字化转型的基础支撑能力,在财务数字化平台之上构建"财务业务能力中心"、"财务数据能力中心"、"AI能力中心"等能力中心,为企业数智化运营提供可灵活组合的基础能力支撑。
财务业务能力中心以中台思想构建基础能力单元,为前端业务提供预算预测、财务核算、管理核算、财务共享、成本核算等各类财务基础处理能力支撑。通过能力单元的灵活组合,可以快速构建出符合创新业务要求的各类应用系统;
财务数据能力中心以数据中台系统为基础,为财务提供完整、全面的数据支撑能力,实现业财数据的统一管理,为各业务单元提供数据支撑,包括数据集成、数据分层存储、数据资产管理、数据离线/在线计算引擎、数据治理、数据服务等系统;
AI能力中心提供人工智能支撑能力,各AI子系统为前端业务提供智能分析、数据挖掘、数据模拟预测等功能,实现各业务的自动化和智能化。AI能力中心包括RPA引擎、AI分析引擎、AI/ML模型管理、可视化引擎、知识图谱、算法管理引擎等子系统;财务数字化平台还提供低代码开发、流程引擎、表单引擎、权限引擎、微服务管理等基础技术组件,以支撑企业创新业务场景的支持能力。
确定智慧运营相关规则。建立规则体系,对与业务管理紧密相关的政策、规定、策略等进行数字化转化,形成数字化管理的基础规则库,以及基于知识图谱的知识库和指标库。定规则过程体现了经营规则集中管控的能力,将企业经营过程中积累的经营问题、策略方案、管理方法等知识进行数字化沉淀,是企业经营管理逐步走向数智化不可或缺的经验库。
规则中心是数智运营中心的管理中枢。数字化管理规则是实现业务自动化、规则化、智能化的驱动基础。规则中心提供各类的业务处理策略、业务数据监控规则、业务触发的控制规则、绩效管理规则、业务权限控制规则、审批流程规则、消息通知触发规则等内容的统一管理。
开展业务全程实时监控。以规则体系中的各项规则为比对标准,基于分析模型和分析工具自动化实时开展业务过程中的数据监控和探索,全面描绘企业运行状态,发现经营异常、业务问题和运营风险,可以做到对业务动态的实时可视化捕获和对经营风险的主动预警,让经营管理层看清业务全过程。监控过程中系统执行指标、展现、预警等主要功能,体现了全面感知的能力。
监控中心为业务管理者和决策者提供各类分析模型和数据分析工具,在业务发生的过程中实时进行数据监控和探索,以规则中心的监控规则、预警规则、财务指标库等规则进行比对,发现经营异常、业务问题和运营风险,实现对异常业务的预警预测,在发现经营问题后,决策中心通过分析模型和数据分析结果,通过规则中心匹配财税知识库中的解决方案,运用数据模拟、决策沙盘等方式找到多种可选的解决方案及策略,为企业管理者提供定量化的决策方案,
管理者通过指挥中心,将最终选择的方案及策略通过平台将业务指令直接下达到各业务系统,触发相关业务流程,实现决策到执行的自动化,信息传递的零失真,保证决策与执行完全一致。

五大步骤的逻辑架构,点击图片查看更多

实施自动化建议和判断。对于在经营过程中预警的经营风险,通过数据和算法匹配知识库中的解决方案,开展模拟测算,形成多种可选择的方案或策略,赋能经营管理决策,让整个经营过程更加平稳运行。建议和判断过程体系包括模型、计算、方案等主要功能,体现了前瞻洞察及科学决策能力。
企业基于自然语言、机器学习及知识图谱等智能技术的嵌入应用,向用户展示可视化数据分析视图,系统与用户进行自然语言问答交互,并能够为用户推荐基于数据模拟、决策沙盘等找到的定量化决策方案,让数据分析更加日常化,决策效率和质量更高。
指挥任务执行形成反馈闭环。企业经由系统自动化建议和判断形成的最终方案策略基于任务执行过程自动下达到各业务系统,触发相关业务流程,实现信息传递的零失真,决策到执行的自动化,形成自动运营的业务闭环,保证决策与执行完全一致。任务执行过程包括协同、行动、指挥等主要功能,体现了闭环指挥的能力。
基于人机协同的工作模式,决策一经作出即可实时转化为行动,基于系统平台的任务自动下发能力和流程协同能力,快速形成指令驱动和控制业务,并实时监控执行过程。

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