张靖笙
2004年，IBM在全球范围内开展了一次包括中国企业家在内的CEO调查，问题是回答什么才是促使企业在市场经济环境中取得成功的关键要素时，450名被访问的CEO给出了相似的回答：差异化、快速反应和高效率。强有力的差异化价值主张是实现增长和盈利的关键，而同时组织必须能够感知客户和市场的变换并快速做出反应，而且能够以灵活方式调整成本结构和业务流程，以保持生产率和降低风险。差异化是关乎战略的制定，而快速反应和高效率关乎战略的执行。
过去，由于外部环境条件的限制和企业发展战略意识的局限性，很多企业都无法同时兼顾差异化、快速反应和高效率，而对于大多数中小规模的中国企业而言，往往处于全球产业价值链的低端，单纯依赖低价战略，往往只能采用低成本下的高效率运营模式，管理上过多依赖的是等级森严的家长式的高压指令，使得他们无力提供差异化的创新产品和服务，也没有办法快速反应市场和客户的变化。
今天的情况已经不同了，信息和通信技术的发展使得世界变得越来越扁平化，地理位置和距离的影响正在逐渐减弱，不同地区、不同国家的企业间的协助变得越来越容易，企业可以通过网络找到符合业务需求的供应商并快速与其建立联系，企业的运营和财务状况越来越透明，企业间协助的风险和成本也日益降低。因此，新的经济全球化环境要求企业必须尽快重新设计商业模式，兼顾差异化、快速反应和高效率三个关键要素，这样才能在全球化的产业价值链中找到让自己持续生存下去的位置。
本文主要围绕企业如何做到快速反应和高效率展开，怎样借助数据分析的方法和技术的手段，结合业务的应用点，深刻洞察现在业务的问题，并提出解决方法应用在企业业务流程中，提高业务流程的效率和准确率，支持企业培养快速反应能力和高效执行力，这是基于数据分析的业务优化的出发点。
从20世纪至今，全球的企业都在不断寻求变革和优化的方法。在过去三十到四十年间，企业的业务优化连续渡过了以提升企业整体营运能力和素质为目的的三个内部专业化的阶段。
图1 内部专业化
上世纪70年代和80年代，很多企业几乎只关注业务单元级的优化，当企业围绕业务单元进行优化的时候，业务活动被划分到企业中不同部门负责和执行。当企业组织规模达到一定的程度，在极端的情况下，每个业务部门都各自为政，多个部门重复开展了大量的类似工作：从组织员工活动和出勤、接触客户到采购办公家具和用品，其主要特征是提升每个员工的工作积极性，部门之间却缺乏相互协助和知识共享。彼得.圣吉《第五项修炼》中的啤酒游戏的模拟中揭示了企业在这方面面临的许多问题：由于被切割的局限思考，每个业务单元都在努力扮演好自己的角色，独立地做出他们自己认为“对”的决策，而当问题发生的时候，通常会倾向怪罪于部门外的某些人或者事情，自以为“正确”和努力地把企业的经营推向糟糕的局面甚至是深重的危机。
在认清业务单元级优化的缺点后，很多企业开始了流程的优化。流程是企业自动化的起点，流程即一系列共同给客户创造价值的相互关联活动的过程，在传统以职能为中心的管理模式下，流程隐蔽在臃肿的组织结构背后，各自为政、协调复杂、效率低下、顾客抱怨等问题层出不穷。整个组织形成了所谓的“圆桶效应”。为了解决在传统以职能为中心的管理模式下企业面对新的环境产生的问题，必须对业务流程进行重整，从本质上反思业务流程，彻底重新设计业务流程，以便在当今衡量绩效的关键（如质量、成本、速度、服务）上取得突破性的改变。流程优化不仅仅指做正确的事，还包括如何正确地做这些事。流程优化是一项策略，通过不断发展、完善、优化业务流程保持企业的竞争优势。在流程的设计和实施过程中，要对流程进行不断的改进，以期取得最佳的效果。对现有工作流程的梳理、完善和改进的过程，称为流程的优化。流程优化的主要途径是往往采取以下措施：
1．取消所有不必要的工作环节和内容；。
2．合并必要的工作；
3．程序的合理重排；
4．简化所必需的工作环节。
业务优化的第三个阶段，企业开始优化企业级的决策整合跨企业的业务活动，以便实现规模效益。企业将过去分散的业务功能集中在一起，包括如采购、财务、人事这类的业务支持功能和如销售渠道管理、跨部门销售和产品捆绑等业务运行功能，尽量减少不必要的重复活动，业务的整合将企业转变成一个个业务模块组成的网络，每个模块中包含了一系列彼此关联的活动，每个业务模块都在组织中发挥独特的作用，同时又可以作为单独实体运行，我们可以把这些模块称为“业务组件”，业务组件是一个企业的基本构成单元，彼此松散地连接。因此企业变成一个以绩效为中心的网络化“联盟”。
图2 企业组织结构特征
上面第一阶段的业务单元、第二阶段的流程中心和第三阶段的业务组件表面上都是企业的基本业务职能单元，而本质由于三者所处的企业的结构是完全不同的，所以他们发挥业务职能和开展业务活动的方式是不同的。
传统的层次型是高度面向业务功能的一维空间结构，企业对下属业务单位根据职能分工纵向划分成不同的业务管理条线，每个业务单位都有具体的某一个的上级的管理，工作安排只需要向上汇报和负责，这种企业空间结构只能把业务的优化局限在单个的业务单元内部，而整个企业由于等级森严、部门沟通隔阂、协同困难，很容易造成业务管理上的僵化，难以对市场的变化迅速响应。
而基于业务流程优化的企业，在原来纵向的工作业绩汇报线的基础上，围绕特定的项目和产品成立跨部门的项目团队或者虚拟管理组织，以提高了面对市场和客户需求变化的灵活反应能力，在企业的结构上形成了矩形的二维的管理结构。
而成长到企业级优化的企业，其业务单元优化组合成既可以独立运作又可以和其他业务单元有机配合的业务模块，企业形成有机组织的结构，在这种结构里面，每个业务组件成为高度专业化的业务执行单元，采用模块化的有机结构并不等于放弃集中的管理，虽然业务组件可以根据业务需要灵活组合，但它们必须和企业架构和战略保持一致。
图3 企业专业化从内部发展到外部
当专业化的企业内部集成发展到一定程度，企业的战略管理和执行水平也上升到成熟的水平，松散连接的业务组件赋予了企业相当的灵活性，完成企业级优化的企业可以通过行业网络与外部合作伙伴进行低成本的协助，无论对方是独立的供应商还是其他大型组织的对外部门。这时企业可以把一些企业功能外包给外部特定的专业公司来完成，在自己薄弱的领域利用能力更强的合作伙伴，把企业的优化工作从内部网络化拓展到“行业网络化”。行业网络化的企业专注在核心竞争力的业务活动，聚焦专业能力领域，同时进行组织改造以便彼此协助的行业生态系统中发挥作用。这个阶段的企业优化已经提升到了“外部专业化”阶段。
图4 从内部优化拓展到行业网络化
外部专业化进一步发展到一定阶段，企业利用全球化商业平台低成本交易与广泛的外部专家建立基于行业标准化连接，企业领导人可以把精力从繁杂的内部管理事务中逐步抽离出来，聚焦在差异化战略的制定和管理上，并且利用行业价值网络来处理某些被标准化的业务活动，通过这种行业特定的价值网络以及跨行业的产业协同价值网络，为企业的差异化战略的落地提供价值，这种价值会随着协助交易量的增加、经济规模的发展以及单笔交易成本的降低而不断成为支持企业价值链条的重要组成部分，企业以此利用外部的专业服务网络来释放企业资源，而这些释放出来的资源可以加强企业的战略性活动和流程。另一方面，行业顶级的外部专家利用巨大的规模优势和功能的标准化来提高效率，换句话说，这些行业某个领域的顶级专业企业利用行业地位、规模经济和标准化带来的高效管理带来了低成本的优势，他们能更有效和更高效地提供某些能力，而企业内部培养此类能力并不会为自己带来任何差异化的优势，所以通过与全球范围内的供应商合作，以获取规模经济优势、灵活性和更加专业的知识是进入产业价值网络优化阶段的企业的明智选择，这正是当今全球经济中IT流程外包（ITO）和业务流程外包(BPO)的市场规模逐年攀升的根本动因。
企业的经营和管理都离不开决策，从管理学的角度说，决策可以表述为：为了达到某一预定目标，掌握充分、必要的信息和数据的前提下，本着一定的价值评判标准，运用逻辑和数学推理方法，对几种可能采取的方案做出合理的选择。在企业管理中，无论是上层、中层还是下层，无论是生产运作、营销，还是人力资源管理、财务管理，都需要决策。诸如是否要推出一个新品种，是否要打进一个新市场，选择哪一套物流路线，如何对新招聘的员工进行培训等等。只不过不同层次、不同部门的决策机会或者决策权力有所不同，人们通常也把一些决策称为“决定”。
对有些决策问题决策者可以根据其经验和判断力作出决断，而许多管理决策问题需要决策者从描述决策目标有关联的事物和现象状态、规模、变化趋势的数值出发，按照一定的思维方式和思维方法找出方案的评价值，再进行方案的选择。前一种情况是定性决策，后一种情况是定量决策。
企业领导凭经验和直觉做决策的时代，已经一去不复返了。今天的企业领导者必须重新思考使用信息或分析工具的机会。企业不仅要采用种种智能连接的技术和设备，同时，还要具备将这些信息转变为新的智能行动的能力──强大的分析能力和广泛而一致的应用。根据IBM对全球 225 位企业领导者所做的调查，发现企业在经营过程中存在较大的盲点，而且它们的重要决策并未建立在正确信息的基础之上。可喜的是，三分之二的企业已经开始运用分析工具弥合“差距”，并获取业务优势。
能持续进行企业级和行业价值网络的业务优化的企业，必然是能够从各种渠道获得精确、相关的信息，分析这些信息，并将其置于一定背景之下以及组织当中，用于实时决策和在恰当时机采取行动，这样的企业我们称之为智能企业。根据IBM的全球研究、丰富的客户项目经验及与企业领导者的讨论，提炼出了智能企业的六大根本特征：
上述智能企业的六大特征，只是企业制定先进的分析战略的起点。每个企业都是独一无二的。每个企业都有自己所属的行业、客户、股东、员工等利益相关者的要求。决定正确的组合和最有吸引力的愿景，是推动企业向企业级业务优化方向迈进的第一步，也是最重要的一步。实践证明，智能企业使用先进的分析和优化工具，可以在以下三个相互依赖的业务维度上获得明显收益：
反观企业追求业务优化的历程，根据彼得.圣吉的观点，企业通过自我超越、改善心智模式(打破固有的成见和僵化的观念)、建立共同愿景、建立团体学习，最后具备了系统思考能力，才能消除由于过去职能分割带来的组织思考的断裂和组织智商低下的问题，成为具有长远可持续发展智慧的智能企业。
因此，优化的企业决策能力是企业实现业务优化的必要条件。
如前文所描述的，业务的优化离不开优化的决策，优化的决策带来企业正确的行动，才能让企业真正实现业务优化和战略价值，而正确的决策离不开正确的数据和有价值的信息和知识。资料的准确性对于决策是至关重要的，从虚假的数据出发，很难做出正确的决策，“歪打正着”在复杂的决策中能够奏效的可能性几乎不存在。
人们是通过对数据（事物）间的联系的分析来了解信息背后所隐藏的规律或事实，并在这种对事实的了解的基础上做出更好的应对决策。造成企业在进行业务优化和升级过程中缺乏有效数据支撑决策优化的原因很多，而其中很重要的一条是企业普遍存在的对IT投资的认识误区造成的。
图5 IT投资和回报分布倒置
我们先回顾一下中国企业过往的IT投资的历史，目前大多数中国企业，他们在对IT的投资分布完全符合上图左边的正三角，就是最下面的IT基础设施，如服务器、存储、网络和设备等方面的投资占的是大头，当然，这和大多数中国企业老总的观念也是接近的，企业花了这么多的钱砸在IT建设方面，还是投在那种摸得着看得到的硬疙瘩心里踏实；其次是应用系统方面的投入，最少的往往是数据方面的投入了。然而，分析这些IT投资所带来的回报，正好是与之相反的倒三角，高质量的数据带来准确及时的决策和有效的行动，给企业带来的回报是巨大的，而应用系统、基础设施的投资在数据的回报面前，回报就显得没那么明显了，相当多的企业虽然在IT上投资了大量的资金来部署各种计算机硬件和网络，也开发了一些应用系统，可是由于缺乏有效的数据而这些IT投资都成了昂贵的摆设，并没有和业务很好地融合在一起，这种现象在目前的中国企业，可谓比比皆是。
从另外一方面来说，企业投资IT技术的目的，归根到底就是为了企业的各项业务信息的管理和利用；对IT的投资，也归根到底还是只有落地到企业数据的管理和利用才能体现价值回报。
如果我们把企业的信息系统比喻成车，那么数据就是汽油，汽油的质量不好了，车再好也可能很快抛锚；如果我们把企业的信息系统比喻成人体，那么数据就是血液，如果血液不健康了，身体就很容易生病。所以，如果没有高质量的数据，企业的信息系统会产生有用的信息和价值吗？
而反观当今的中国企业，缺乏完整和正确的数据，已经成了企业管理者共同的切肤之痛了。在这种传统的企业IT环境下，业务人员要获取存在计算机系统的业务数据，往往是通过IT技术人员给他们编制相应的报表程序所生成的报表来获取，而报表作为一种固定格式的数据展现方式，能展现的可能只是描述事实的一个侧面，这样当决策人员需要从数据中了解事实的全貌的时候，他们必须在头脑内对种类繁多的报表里许多相关的数据做集成和整合，当数据的规模和种类越来越多的时候，这种工作毫无疑问也将会越来越繁重，商业智能的数据整合工作能帮助决策人员从繁重的“头脑”数据整合工作中解放出来，迅速地从各个侧面“读”懂数据，使他们能腾出精力更加地深入问题的本质，这样既能提高决策的效率，决策人员通过对数据多角度多层次的分析得到更深入的洞察能力。
我们下面可以通过一个传统决策过程的例子来说明问题。
图6 传统决策流程示例
银行在星期一发生了一件事件，由于多种原因，接触事件的基层业务人员在星期三中午12点45分整理出相应的资料来描述事件，到星期四，这个事件需要IT人员编制相应的报表程序来分析问题，由于程序的编写和调试总是耗时的，业务分析人员要在一段时间后才能得出报表，并从中得到需要的数据，然后才能写出相应的分析报告，不同的职能划分让基层的业务人员的视野总有一定的局限性和片面性，决策部门更要汇总了各个职能部门的分析报告才可能对问题以及其影响有一个比较整体的了解，再做出相应的决策，所以对于这个事件，决策部门的反应可能最快也要下星期三才能做出。当我们面对事件时这样一个冗长迟钝的决策响应过程，不仅使企业浪费了时间和金钱，还使企业错失了解决问题的良好时机，而从这个例子的分析中我们可以看到，信息的获取要花掉整一个星期的时间，而在信息完全的情况下，做出决策所需要思考时间相比之下就少得多了。
在过去十几年的发展过程中，中国企业普遍开始使用各种信息管理系统，并积累了日益庞大的数据量。与全球领先企业相比，中国企业在收集并利用数据信息并帮助决策方面还处在非常初级的阶段，还没有将其转化为企业拥有的核心竞争力。中国企业在如何利用数据信息帮助决策方面明显准备不足，主要表现在以下几个方面：
IBM开展的“2008 全球企业智能化调查”发现，受访中国企业有半数已经认识到应利用新机会来发挥信息优势，但大多还没有开始采取行动。中国企业的领导者必须对其工作方式进行根本性的变革，尽快启动先进的分析和优化，使决策从“依赖直觉”过渡到“依赖事实”。对于中国企业来说，谁能在认识这一新机会的基础上快速采取行动，谁就能在激烈的竞争中抢占先机。
智能企业的业务分析与优化是一个与企业战略和业务目标紧密结合的持续优化过程。这个过程从了解企业战略和业务目标、确定业务优化领域开始，通过分析业务优化的影响因素、数据的收集准备、利用创新方法分析提炼，直到帮助企业优化业务。同时，通过反馈数据，进一步修正业务目标，企业可以达到持续优化。
中国企业要向智能企业的方向来实现业务优化，首先要在如下几个方面做好准备：
1.建立常态化的数据治理体系，并且纳入公司管理体系，制定相关负责部门和责任人；
2.加强信息基础的建设，建立系统统一的数据收集方法和数据标准；
3.将数据应用固化到管理系统的关键步骤中，成为优化运营必需的依据；
4.数据分析和业务优化与公司发展的战略目标和业务目标高度一致，紧密结合；
5.数据治理及数据利用的水平是相关业务部门考核的关键指标；
6.拥有成熟的工具和创新方法，对数据进行分析和解读，包括与第三方合作伙伴进行数据分析业务的合作。
图7 面向业务优化的数据分析循环
在基于数据分析的业务优化企业中，运用商业智能和数据仓库技术，从许多来自企业不同的业务处理系统的数据中，提取出有用的数据，进行清理以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，整合到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业信息的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具等对数据仓库里的数据进行分析和处理，通过合适的信息展示界面，让企业用户获取到决策过程中需要的各项数据、信息和针对性的知识，为决策过程提供支持。
回到上面的例子，在实现了业务分析与优化的银行里，银行的业务审核人员可以在单一的个性化的界面内迅速找到与事件相关的所有信息，不需要到现场也能客观了解事件的全程，获取决策所需要的信息的过程可以缩短到小时级别，甚至是分钟级别，并且由于信息获取过程中完全的自动化和规范化，降低了由于人工信息采集过程中所无法避免的信息残缺和误差，获取的信息的准确性得到有力的保证。
图8 上例运用商业智能后的新决策流程
基于数据分析的业务优化过程是一个很大的概念，从底层的数据整合，到对现有的业务流程和系统的分析，识别哪些数据维度非常重要、需要跨公司层面地整合起来，然后在此基础上利用一些数据挖掘、优化的工具、借助决策模型支撑，来解决企业的业务问题，并在实际业务中根据业务的变化、竞争对手的变化、数据的变化和客户的变化而持续优化设计出的模型。所以，是企业决策和业务行动的一个端到端的闭环过程，其本质在于通过商业智能技术对未来进行预测，告诉你将来会发生什么事情，应该如何去应对，怎样才能做到最好。而基于数据分析的业务优化最终的结果是将分析和洞察应用和固化到企业业务的持续优化中去，让企业的业务更加流畅地运转。
企业投资IT的价值，恰恰也只能体现在IT和业务的深度融合、同步发展和帮助企业实现更高层次的业务优化的过程中。企业在IT技术、特别是数据上的投资，归根到底是帮助企业更加清晰的了解自己，同时洞悉所处的时代潮流和市场环境，做到知己知彼、未雨绸缪的必然之路！作为企业的领导人，如果不在掌握基于数据分析来支持企业全方位业务优化的道路上积极进取，就难以让企业持续地兼顾差异化、快速反应和高效率三个在市场经济环境中取得成功的关键要素，从而丧失在全球化的产业价值网络中找到让企业持续生存和发展下去的位置。
从这点意义上，我们可以通过企业的数据，看见企业的未来；用基于数据分析的企业业务优化，赢得企业的未来。
（2012年12月30日初稿完成）
【1】IBM商业价值研究院. 《重塑专业化企业——从根本上再造企业及行业》. 2005；
【2】(美)Peter.Sage著.《第五项修炼---学习型组织的艺术与实务》.郭进隆译.上海三联书店.1998年7月；
【3】IBM 中国商业价值研究院院长甘绮翠女士对《财富》杂志的访谈稿，《业务分析与优化打造全新智能企业》；
【4】本人.用需求来创造价值-----论数据仓库与商业智能需求与需求分析，2006中国软件工程大会暨系统分析员年会演讲稿，2006年9月；
【5】本人.企业数据实现企业战略价值，2012中国软件工程大会(北京)演讲稿，2012年11月。
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