已转型企业更广泛地使用分析技术

过去,财务和运营活动都是以数据为推动力的,而且一般是最早采用分析技术的领域。3绝大多数的企业表示,它们依赖数据和分析技术来管理财务预测、年度预算分配、供应链优化和流线型运营。无论是有志向的企业还是已转型的企业,领导者均在这四个领域依赖分析技术做出决策(见案例研究:McKesson:全面提高效率)。

与此相对,涉及客户、业务战略和人力资源的决策一般较少依赖分析技术。平均来讲,不到四分之一的有志向的企业表示,它们主要依赖数据和分析而做出这些领域的关键决策,而对于已转型企业,比例高达一半(图2.4)。

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指出其企业依赖数据和分析技术执行这些活动的受访者比例。问题的选择范围是:1=直觉/经验、3=经验/数据各占一半、5=数据/分析。受访者选择4或5。
资料来源:新智能企业,麻省理工学院斯隆管理评论与IBM商业价值研究院分析研究合作项目。ⓒ麻省理工学院。2011年。版权所有。

图2.4 大多数企业依赖分析技术做出关于财务和运营活动的决策,但即使已转型的企业也有在其他领域更多使用分析技术的余地

案例研究 McKesson:全面提高效率
提高供应链中的流程效率一直是业界在过去几年的标准做法,尤其是对于大业务量、低利润的企业。美国医药销售和医疗技术公司McKesson作为世界上最大的公司之一,已经远远领先于大多数企业,将先进的分析能力融合到每天处理200万个订单的供应链业务中,并且监督超过80亿美元的存货。
对于在途存货的管理,McKesson开发了一种供应链模型,它根据产品线、运输费用甚至碳排放量而提供了极为准确的维护成本视图。据公司流程改造副总裁Robert Gooby说,这些详细信息使公司能够更加真实地了解任意时间点的运营情况。
Gooby解释说:“但是,大多数模型旨在简化物理世界,而这个模型极为复杂,并且包含我们的现实世界的全部数据。它允许我们量化业务运作的根本性变化所产生的影响的细节。这个模型并不是一种简化版。”
McKesson利用先进分析技术的另一个领域是对配送中心内的物理存货配置进行模拟和自动化处理。评估政策和供应链变化的能力帮助公司增强了对客户的响应能力,同时减少了流动资金。总体来讲,McKesson的供应链转型使公司节省了超过1亿美元的流动资金。
McKesson认识到,分析工具只是这一等式的一部分。公司在培养整个员工队伍的分析技能和能力方面投入了大量资金。公司采用六西格玛(Six Sigma)计划作为考虑和处理与数据相关的问题的统一方法。剔除无关活动、最大限度减少缺陷以及通过这些结构化的改进方法减少库存的能力使公司在时间、资源分配和资金方面获得了巨大的回报。
同样重要的是,公司领导人现在认识到公司的运营很复杂,若没有分析技术,就无法对这些运营活动进行管理。Gooby说:“我们已经到了一个单靠直觉无法应对的阶段。我们必须进行详细的分析。事情太多了,如果不能深入了解细节,就无法发现太多的机遇。”
流程专业能力和先进的分析能力结合在一起,为McKesson实现成功的供应链运营提供了正确的途径。