不要着急玩大数据
- 从TIM全面库存管理角度看数据 -
程晓华
2015-1-12
沸沸扬扬的“大数据(Big Data)”,把很多企业、很多人搞得魂不守舍,蠢蠢欲动,似乎只要一玩大数据,大家都可以发大财似的。
其实,你只要静下心来想一想,很多企业,似乎还没有资格去玩什么大数据。
因为,“微数据(Micro Data)”、“小数据(Small Data)”你都还没有搞清楚,你去玩什么“大数据”?
那么,什么叫微数据呢?
说简单点,所谓的微数据就是你自己的数据(见附图第一层),如制造业普遍使用的ERP数据。很多企业,花了很多钱上了ERP,结果还是“不好使”,给客户及时交货率没有提高,呆滞库存还是数不清,库存周转率还是上不去,为什么?
很多人抱怨是上错了ERP,或者怪ERP功能不完善,更有甚者是把使用了多年的BAAN/ORACLE换成了SAP,结果呢?还是那个样儿!
这是为什么?
业务流程、组织架构没有与ERP有效结合是个很重要的原因,但ERP内部数据不准确,却是个重中之重的原因!
所以,我跟很多企业讲,其实你不需要这么昂贵的ERP,你花十分之一、甚至是百分之一的钱,用个金蝶K3或者用友的U8也就足够了,因为“一只拿着木头棒子的猴子,完全可以杀死一头拿着****(突击步*)的猪”(注:这句话不是我说的,是我伟创力一个兄弟的发明),你信不信?
关键的问题是你先理清你的微数据。
微数据包括主数据(Master Data),如BOM数据,交易数据(Transactional Data),如收、发货的数据等等,但这些说白了都属于企业内部的数据,理论上是完全可控的,但你真正控制住了吗?
我的TIM审核、数据挖掘的12张表,基本都属于“微数据”的范畴,但又有几家企业能够比较完整地提取出来?
接下来才是所谓的“小数据”,见附图第二层。
小数据是指企业外部的,但是又是来自于合作伙伴的数据,如供应商的库存,客户的库存,甚至是供应商的供应商的库存,客户的客户的库存。
这些数据基本上也是可控的,但前提是需要ERP之外的工具链接,如一些供应链管理协同软件,类似E2OPEN等等。
但现在的问题是,这些小数据,对很多企业来讲也是个巨大的挑战。
我在审核很多企业的供应链管理过程中,发现一种我称之为“伪VMI”的现象。我的很多咨询客户的客户要他们做VMI(供应商管理库存),但客户的客户每天用了他们多少东西,什么时间用的,用了多少,又不告诉人家,没有任何系统对接,只有等到财务月结的时候才产生个数据,准不准也不知道,这叫什么VMI?当然,“伪VMI”还包括让供应商被动地补货,这里就不多讲了。
小数据搞不定,又会直接影响微数据的准确性,反之亦然,于是就乱成了一锅粥。物流的三流(物流、信息流、资金流)被讲了多少年了,但最基础的信息流,也就是数据流都搞不清楚,又哪来的物流、资金流?
小、微数据乱了套,搞大数据又有啥用?
从供应链管理的角度(见附图第三层),基础原材料的供应市场分析应该属于所谓大数据的范畴。如,你要研究电子元器件的价格、供应走势,你就必须从大数据的角度,来研究硅、镍、铜等基础原材料的市场情况;你要研究哪款产品好卖,你就要从大数据角度,研究终端消费者的消费行为、习惯等等。
但问题是,你大数据研究的再好,你的小数据、微数据不给力,你不是该出不去货,还是出不去,该有的呆滞库存,你还还是有吗?
基础打不好,你即使能伸到“云”里去,又能怎么样呢?
从“微”到“小”,再从“小”到“大”,这是个规律啊!
作者程晓华先生,《制造业库存控制技巧》、《CMO-首席物料官》著作者;《制造业库存控制技术与策略》课程创始人、讲师 ;“TIM-全面库存管理”首席咨询师 Web: www.chengxiaohua.com
用户720306 2015-2-8 11:24
用户1779894 2015-1-15 18:52
用户1402620 2015-1-15 15:51
用户3809340 2015-1-15 08:59
极是!从微到小再到大,是这个道理,问题是国人做所有事都有个赶时髦而不做好已有结构上的工夫的偏差,那么用新一点的东西“冲喜”有时也会有一时的效果。但关键是如LZ所言,不论什么规格的数据,其实是啥叫数据都还没搞懂,关键是数据里面的信息、知识、结构,是看到它能为你的物流等服务时,才是数据。此外,真正参与搞大数据的应该是大型专业公司,除了建立数据存储等硬件设备外,也要提供能够自下而上收集足够大且正确的数据,又能提供自上而下回到用户的数据分析结果。那么对于供应链上的大小公司,只需看好后,再决定购买这些服务就成了。他们可是云服务,无论如何不应该是卖给你一大堆本地软件来安装然后不论好坏都是一次性巨大投资的那种。而一定是几乎不要安装费用、此后看服务好坏可以按月货按年缴费就好了。如果他们没做到这样,就是不想好好做,您就等一下,大数据“热度”中,也已经有众多竞争者,好的服务一定会出来的,再买不迟。这里面关键的判据,就是大数据不仅要收集(您仅仅是被收集者),更要分析以后返回给你结果和有用数据(这儿您才是受益者)。
用户1617203 2011-7-28 09:42
不过,这样也有一点不好,会太累了