数据治理和数字化转型

群友今天突然在群里讨论数据治理的事情，大概是这么个情况：

有一个甲方，用了几年a公司的erp产品之后，发现erp里面的数据乱七八糟，报表总是不准确，怀疑是不是系统有问题，然后请了b公司的顾问来看看系统出了什么问题，这样的项目，一般就叫做数据治理项目。

为什么甲方不请a公司的人来协助清理问题？

因为a公司的人来了之后会说，这些问题都是由于甲方用户操作有问题，导致的数据问题，a公司的人不可能承认是自己的产品有问题；而甲方更愿意认为这是系统问题，所以只有请b公司来做数据治理，因为b公司也更愿意承认这个结果是a公司的产品有问题，而不是这个好不容易从竞争对手那边转换过来的客户甲方的问题，这样，甲方和b公司就达成了共识。

就好像用友和sap的客户会去请石化盈科的顾问去做数据治理，而久其的客户会去请用友和sap的顾问去做数据治理，就是这样的情况。

经过分析之后会发现，其实主要需要治理的内容，很大一部分是数据质量的问题，比如erp系统里面的供应商档案，如果甲方的用户能够把档案的录入源头质量控制得很好的话，不出现多一个字或者少一个字的供应商档案来表示同一个供应商的话，这种数据的问题就会少很多。

那么出现这种问题，到底是甲方用户的问题还是erp产品本身的问题？

erp产品公司以前经常会打一个比喻，说：“产品只是一个工具，用得好不好关键还看使用人，就好像你买台车，你要先考驾照，上路以后，仍然有的人开得好，有的人开得不好。”

偏偏，现在有了自动驾驶汽车。

那有没有可以自动跑的系统呢？

以前，觉得自动跑的系统离我们应该还很遥远，没想到，现在它就在身边。

公司楼下便利蜂的内部管理系统是这样的：

“从系统为人服务，到让系统操纵生死

尽管当前数字化成为许多便利店从业者关注的重点所在，不少企业已经将数字化能力的打造与提升作为自身的重要战略布局。但就实践结果来看，目前绝大多数企业数字化的目的在于，用系统的数据辅助员工进行决策，整个经营过程仍然需要人与系统互相协作。

便利蜂的本质不同在于，它打造了涉及全链条的自动决策系统，将便利蜂日常运营中的决策全部交给了系统，在所有环节的决策上做到了无人参与，进而实现了决策从系统辅助员工到系统主导全过程的转变。

而便利蜂自身也经历了这一转变。在2018年之前，便利蜂的数字化是分阶段、分板块推进的，整个运营的决策过程需要人与系统协同，员工拥有决策权。门店运营决策是需要员工与系统共同完成，决策主要依赖于员工。

但这个过程中，通常会出现由于人工录入数字错误导致的系统决策失误。加之，对于系统决策，员工往往不能在第一时间做出反应，促使上下游同时做出调整，因而决策的时效性也受到了一定影响。

所以便利蜂在选品、排班、陈列等环节的尝试最终都以失败告终。在意识到这一模式的弊端后，便利蜂整体更换了底层引擎，将经营的决策权全部交给了系统。

目前，针对决策系统便利蜂打通了工厂、物流、门店等多个场景，系统可以在运营中的不同环节中进行数据采集、整理分析，最终给出决策方案。这种模式下，系统具备的高效、精确等特点被充分发挥出来，门店的经营效率也实现了明显提升。

从门店端看，商品的更迭涉及判断商品动销、选择替换商品，新商品陈列等环节，整体工作难度较大。便利蜂每家门店每周上下品的SKU数量在150个左右，单靠人力很难完成这一工作任务。

但系统会协同上下游各个环节，给出从商品替换到商品陈列以及员工调整的最优路径的整体解决方案，极大的减少员工的工作量。得益于系统决策门店能够敏锐把握消费者需求并及时做出调整，目前在便利蜂4周不动销的商品只占门店的1%。”

——节选自《庄辰超解密便利蜂：系统“决定”生死》

看过这个自动跑的内部管理系统以后，前面的问题引刃而解，现在遇到的问题其实是：传统软件公司在帮助传统企业做数字化转型，而传统软件公司本身都还没有实现数字化转型，请问他们要如何帮助他们的客户实现数字化转型？

现在有一些新兴的to b软件公司，号称自己是互联网公司，就好像互联网就代表了数字化转型成功，但其实哪怕是真的互联网公司，也不见得都能够实现自己的数字化转型。

我目前有一个比较粗略的判断方法，就是你去看这家公司的核心业务系统到底是谁在主导规划设计，只要是还存在业务部门和IT部门争权的问题，比如一开始是IT部主导，后来产品经理和开发人员都被下放到各个业务部门，那么他们的系统后期多半是支离破碎的半成品，要不就是IT部对业务不够了解，要不就是业务部门对系统架构无法把握，总之这家公司缺少一个能够把业务和系统深度结合，且都能够想明白，还能够拥有实权的人。

目前的数字化转型项目，甲方其实是花钱试一试，乙方其实是赚钱忙一忙，甲方不可能完全依靠乙方把这件事情做好，好在已经有了便利蜂这样的样板案例，大家可以去学习，去尝试，总能到达目的地。

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