企业高管不能不知道的信息化常识
企业高管可以不懂IT技术,但不能不知道信息化常识,更不能以不懂信息化为荣,否则自己会因无法决策信息化重大事项而成为企业信息化最大的短板。
高管至少有以下三件事需要知道:
一、把信息化交给精通IT技术的人做不好,除非他有能力和时间精通业务。
若是高管认为业务信息化,就象买电脑、买Office一样买回来安装使用就可以,那么这个高管在信息化这件事上完全不合格,已无形中阻碍了公司信息化的步伐。
信息化的确有许多领域基本不用业务参与,比如建机房、布网络、买电脑,这是纯IT技术就能搞定的,但管理信息化(ERP、CRM、PLM、CAPP、MES、MRO)却不是那么简单,往往是从业务问题出发,结合公司战略,进行适度的业务变革,梳理精细的流程,用软件固化下来,并推进业务人员按变革后的业务体系运转,IT技术在此项工作中最多占三分之一。
业务信息化项目,需要业务、IT双精通的人才能真正领导,但实现上,业务、IT双精通的人很稀缺的,那么负责人至少必须精通业务,再由IT支持,才可能打造出好用的系统。如果这样的项目由IT牵头,尤其做多年纯IT技术支持、很少去了解业务的IT技术人员牵头,业务不太实质性参加,那么这样的系统从一开始就会注定用不成或不好用。只有希望变革的业务领导,才有可能推进此项变革,担子必须压在他的头上,而且要逼着他去学信息化并做好融合。
另外,如果牵头人是业务部门领导,那么可以建出业务部门内部好用的系统,不同业务部门会是信息孤岛;如果牵头人是条线领导,那么可以建出条线内部(跨部门)好用的系统,不同条线之间会是信息孤岛;要想做成公司内各条线、各部门互联互通,这个牵头人有且只能是一个人,那就是企业一把手。
二、信息化框架的选择是战略级问题,中途变更会导致信息化大厦坍塌
信息化框架对信息化整体而言,就象大楼的地基、承重墙、主梁一样重要,如果改动,那么大楼的危险性会大幅增加,除非你打算拆了重建。
信息化框架,用信息化的术语,叫架构。大型企业的信息化整体架构(不是指单个系统自身的架构),是需要专业的架构师来搭建,能承担这种工作的人,年薪至少在30-50万以上,绝对不是一般水准的IT工程师能干得了。
如果没有架构,系统建设多是面向业务部门建设的,建成的系统在部门内部看能解决问题,但面向上下游多部门时却发现无法共享集成。要实现集成,前期面向部门搭的“鸡窝”可能要拆了重建,鸡、鸭、兔子永远无法整合成老虎。出现这个问题的根本原因,就是前期建设期间没有架构意识,或者有意识但没有落地。
面向企业整体信息化架构,要采用SOA架构、一体化架构还是无架构,这是一个高管必须明白并且长期坚持的战略性问题,这个问题您有必要花点时间了解。大部分企业做了10-20年信息化可能都没有意识到这个问题,尚处于无架构的孤岛建设阶段,共享集成还只是个意识。
所谓一体化架构,指的是以某个大的应用系统为中心(比如SAP、Oracle,或者自主开发平台),将尽可能多的系统在此平台上开发(外部IT公司或内部开发团队),少量的外围系统,设法与此平台做接口实现集成。这种做法的天然优势,是应用功能和后台数据一体化,是过去大多数做得好的企业常采用的。这种架构,有个天然的缺陷,就是被所选的平台公司绑架,公司信息化命运随着这个平台公司而起落,平台不再发展了也会制约公司信息化水准提升。
所谓SOA架构,是把各种大大小小的信息系统(包括大到ERP系统、小到微信提醒)当作服务,每个服务有输入有输出,与处于中心位置的SOA系统(包括门户、流程、总线三个非常重要的中间件软件,还包括数据标准)进行数据交换。很显然,SOA架构是一种非常先进的架构,但这种架构一开始就要引进三个中间件软件,而且要建立企业级数据标准,前期投入大、产出小,看不到明显的效益,远没有直接建一个系统花钱少、见效快。虽然前期投入大、产出小,但后期会大量保护前期投资,所带来的节约会远远大于前期的投入。这种重要的信息化战略级问题决策,企业一把手当然必须明白。
三、统一数据标准是信息化的战略级基础工程,必须一开始就抓、常抓不懈。
数据是信息系统的生命,高质量的数据是系统统计分析正确结论的基础,是上下游部门、公司畅通沟通的基础。高质量的数据,必须是统一标准的,如果标准不统一,人眼去看还好一些,计算机根本就不认识。除了命名标准以外,编码标准、分类标准、统计口径,也都存在统一的问题。在同一个系统中,数据标准一般都能做到一致,无论大的系统还是小的系统,但如果跨不同的系统,则这个问题一般就较为严重。跨系统无法集成的原因,标准不统一是最难解决的,解决的唯一办法就是按两套标准把每条数据建立一一对应关系,形成翻译,这会导致数据重新整理、系统功能增加许多复杂功能,集成的代价将非常大。因此,统一标准,是IT领域战略级问题,高管要一开始就抓。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
春风拂面,金三银四的求职季如期而至。谁都想在这场竞争里拿下心仪offer。 一份亮眼简历是求职敲门砖,面试紧张则可能让机会溜 ...
2025-02-24在数据分析中,地图是一种非常直观的可视化工具,能够帮助我们更好地理解数据在地理空间上的分布情况。无论是展示销售数据、人口 ...
2025-02-24“最近复购率一直在下降,我们的营销力度不小啊,为什么用户还是走了?” “是不是广告投放的用户质量不高?还是我们的产品问题 ...
2025-02-21以下文章来源于数有道 ,作者数据星爷 SQL查询是数据分析工作的基础,也是CDA数据分析师一级的核心考点,人工智能时代,AI能为 ...
2025-02-19在当今这个数据驱动的时代,几乎每一个业务决策都离不开对数据的深入分析。而其中,指标波动归因分析更是至关重要的一环。无论是 ...
2025-02-18当数据开始说谎:那些年我们交过的学费 你有没有经历过这样的场景?熬了三个通宵做的数据分析报告,在会议上被老板一句"这数据靠 ...
2025-02-17数据分析作为一门跨学科领域,融合了统计学、编程、业务理解和可视化技术。无论是初学者还是有一定经验的从业者,系统化的学习路 ...
2025-02-17挖掘用户价值本质是让企业从‘赚今天的钱’升级为‘赚未来的钱’,同时让用户从‘被推销’变为‘被满足’。询问deepseek关于挖 ...
2025-02-17近来deepseek爆火,看看deepseek能否帮我们快速实现数据看板实时更新。 可以看出这对不知道怎么动手的小白来说是相当友好的, ...
2025-02-14一秒精通 Deepseek,不用找教程,不用买资料,更不用报一堆垃圾课程,所有这么去做的,都是舍近求远,因为你忽略了 deepseek 的 ...
2025-02-12自学 Python 的关键在于高效规划 + 实践驱动。以下是一份适合零基础快速入门的自学路径,结合资源推荐和实用技巧: 一、快速入 ...
2025-02-12“我们的利润率上升了,但销售额却没变,这是为什么?” “某个业务的市场份额在下滑,到底是什么原因?” “公司整体业绩 ...
2025-02-08活动介绍 为了助力大家在数据分析领域不断精进技能,我们特别举办本期打卡活动。在这里,你可以充分利用碎片化时间在线学习,让 ...
2025-02-071、闺女,醒醒,媒人把相亲的带来了。 我。。。。。。。 2、前年春节相亲相了40个, 去年春节相亲50个, 祖宗,今年你想相多少个 ...
2025-02-06在数据科学的广阔领域中,统计分析与数据挖掘占据了重要位置。尽管它们常常被视为有关联的领域,但两者在理论基础、目标、方法及 ...
2025-02-05在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。 很多人都听过“货比三 ...
2025-02-05当我们只有非常少量的已标记数据,同时有大量未标记数据点时,可以使用半监督学习算法来处理。在sklearn中,基于图算法的半监督 ...
2025-02-05考虑一种棘手的情况:训练数据中大部分样本没有标签。此时,我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额 ...
2025-02-04一、数学函数 1、取整 =INT(数字) 2、求余数 =MOD(除数,被除数) 3、四舍五入 =ROUND(数字,保留小数位数) 4、取绝对值 =AB ...
2025-02-03作者:CDA持证人 余治国 一般各平台出薪资报告,都会哀嚎遍野。举个例子,去年某招聘平台发布《中国女性职场现状调查报告》, ...
2025-02-02