数据管理的重要性

 

对待数据管理不该望而却步。对于大中型企业来说，通常会生成大量的数据，这对于能够弄清楚数据来龙去脉的人而言是非常有用的。遗憾的是，很少有人知道如何来处理这么多的数据。这也是问题症结所在。传统的处理流程包括将公司的数据导入数据生态系统，然后引入商业化的智能硬件。接着，管理层指定一组分析师来评估这些信息，继而揭示日常业务中需要改变的内容。但是，操作往往不会如此顺利。相反，许多公司成为了被业界称之为“分析瘫痪症”的受害者，又或是即便最终获得大量数据，却对“下一步”一筹莫展。当公司达到一定量的信息水平时，评估结果、进行观察、或依据模式做出选择并非轻易能够实现。也许这就是为什么当一家公司的数据生态系统增长得越快时，清楚了解数据的能力反而会削弱的原因所在。

 

在理想的世界中，数据管理将成为一种收入来源。然而，如果缺乏深入洞悉“数字”背后所隐藏的事件、缘由、时间和方式等要素的人员，公司便会陷入诸如“断章取义”这类误导性线索的风险。那么，企业如何能够清楚了解正在生成的数据？应该始于对流程的可见性——包括所发生的一切，并且在某些情况下，需要分解到细节部分。一个良好的起点是审视与数据管理相关的一些问题及其所代表的意义：

 

● 如何将推动业务的信息可视化？ （年初以来的利润/亏损；待办订单；订单履行情况；客户满意度/记分卡）

 

● 如何做出正确的决策，以帮助拓展业务？（目标创造和认可；人员效能和绩效；市场意识和趋势；整个业务的凝聚力）

 

● 用于衡量、分析和维持真实业务现状的当前数据来源是什么？（数据量；数据种类和类型；数据速度；数据的价值）

 

● 利用当前的数据来源，哪些领域的快速改进会迅速对业务变化产生影响？（人员、流程和机器效率的可视化；库存管理；响应不断变化的优先级；ERP效用；EDI效能）

 

● 有哪些数据可被解读人员利用？（错失的机会；关键信息和数据中看不见的差距；外部影响因素，如不断变化的全球市场；库存成本和总费用中不可预见的漏洞）

 

库存问题

 

触发库存问题的常见诱因往往是“库存太多”和“库存不足”。两者通常都是管理不善造成的，并且当涉及更高的利润率时都会对其产生深远的影响。库存太多意味着需要投入空间进行存储，耗费员工时间对其管理，并增加了保险费用。一些制造商不得不担心东西变坏的问题，尤其是与食品相关时更是如此；而另一些制造商则面临陈旧过时的挑战，例如电子设备。

 

另一方面，库存不足也同样棘手。这可能会对制造商带来灾难性的冲击，因为这意味着订单未能按期交货，最终引发的结果是让客户失望。同时，当制造商的某一款零配件库存亮起红灯时，便会扰乱整条生产线。现在，相同的运营成本不断累加，却没有制造出用于抵消它们的产品。这两种情况都是不理想的，但许多制造商已学会去接受和适应这两者的消极面。无论如何，不要低估库存对盈利能力的影响。

 

毛利率管理

 

显然，数据管理和库存问题对制造商的利润和生产力产生影响，从而最终影响毛利率。事实上，毛利率居于制造商运营的中心点。它直接源自于销售，并且是公司利润和现金流的主要指标。毛利率是指支付费用的金额，它是衡量库存投资效率的关键因素。

 

以下是涉及毛利润管理的一些建议：

 

● 与供应商始终保持警惕。为了保持较高的利润率，就必须致力于成本控制。由于强劲的利润率来自物料成本，因此评估“采购是如何进行”尤为关键。

 

● 寻找平衡点。在收入方面，制造商的买家通常是批发商。因此，制造商必须在有利可图的利润和实际成本之间找到平衡。一些制造商的做法是完全跳过批发商，而直接迈向零售商或终端消费者。无论选择哪种方式，重要的是寻找到平衡点。

 

● 考虑行业。在解读制造商的盈利情况时，谨记行业之间的平均差异。当确定一家公司的立足点时，请务必先完成行业之间的比较。

 

协同效应

 

检查和详审数据管理、库存和毛利率能够对如何使用控制手段产生更高的生产力和盈利能力形成更合理和清晰的认识。不要让数据压垮管理团队，而是学习使用它作为更有效处理运营问题的工具。换句话说，请利用好这些“数字”，以便更接近库存水平应该正确所在的最佳位置。这是有回报的，因为当库存受到控制时，其对盈利能力产生的积极影响是显而意见的。