企業E化管理是一條漫長而崎嶇的道理，當然這裡也不乏創新的火花。關於企業E化建設隨企業所處環境、行業的不同而不同。那作為一個成熟的企業，在如今這個巨量資料浪潮下，對於未來的企業E化有何建設性的想法呢？這裡分享某醫藥集團的資料化管理實踐。
客戶介紹
該醫藥集團的主營業務有藥品、生物製品、醫療器械以及醫藥的健康產品等。自20年前開始建設企業E化，一路發展下來，現有大大小小各種業務系統幾十個，但是核心的系統無非是業務和財務這兩個部分。
但是，隨著業務規模的不斷擴大，公司規模業務部門業態越來越複雜，業務複雜性大大提升，企業更多地開始關注流程，流程的資料也開始逐漸變成企業運營的一個核心部分。
在資訊系統的建設過程中積累了大量的資料，這些資料對於傳統的醫藥企業來講是一個寶貴的資源，因為這些資料積累了業務經驗、行業資料和行業標準。站在行業企業E化角度來看，如何利用好這些資料成了關鍵。

合作背景
前幾年公司採用了帆軟的報表系統FineReport，圍繞公司的各個業務層面去做資料展現。同時也做了一些BI的嘗試，比如SAP之類的產品。無論是報表還是BI，核心目標是解決企業運營中決策的問題。但是建設下來之後，在決策和反思時，似乎並沒有很好的支持決策過程。主要原因是更多關注對歷史資料的消化過程，這些工具的使用僅僅是對歷史資料的歸納和重組，做了視覺化展示，但這對資料管理來說並不是終點。更多需要的是對歷史資料的分析過程。在這樣一個分析過程中需要的第一個是工具，而BI在資料挖掘和預測方面為我們提供更多的方法。

解決方案
利用數據分析的過程去優化管理決策
決策過程是為分析提供場景。決策可以分為這樣幾個層面：最高的層面是戰略決策，然後是戰術決策，還有經營決策。它們的頻度和影響是不一樣的，戰略層面上的影響非常大，但在頻度上是5年、10年或者是更大的一個周期，我們才會做一個戰略上的變化。戰術的決策次之。經營層面的決策是伴隨著經營的過程中可能會實施、遇到和面對的實際問題做決定的。
數據分析（data analysis）的過程其實是對歷史資料重新產生新的資訊的一個過程，這個過程希望可以服務於我們的目標，用分析的過程去優化管理決策的過程。實際過程中，我們其實更多面對的是日常的經營決策，這樣的決策離不開Finereport動態報表與BI商業智慧軟體和BI去做視覺化，讓運營部門去分析。

現有資料架構帶來的問題
以下這張圖是IT的基礎框架，從框架上能看出，圍繞我們核心的業務是財務系統、業務系統、OA系統以及倉儲和運輸系統。通過這個核心系統，我們去開展一系列的應用建設。

每一個板塊都是一個獨立的系統，我們一直以應用為目標的方式來開發。這樣的開發方式雖然解決了很多企業運營問題，但也同樣給資料積累帶來一定的困難:
1、資料復用有困難
由於系統之間相互獨立，這些資料在各個系統中的復用就成為了一個難點。

2、各系統資料語義不同
另外一個在各個系統中可能同一個資料的含義或者名稱不一樣，它的語意定義也不一樣，這對資料的應用帶來了困難。

3、跨部門、職能、組織識別困難
由於以上兩個問題，使得資料在跨部門、跨職能或在組織各個層面上的識別也產生了困難。

如何推動資料的利用效率
以下是我們在關注資料的時候我們資料利用程度的分析圖，一方面是技術的創新，另外一方面是技術創新對運營改善的影響。可以看到這分為4個象限。首先第一個象限，我們只做資料的積累，並沒有做任何的資料加工處理過程。第二個象限，就是對於我們所積累的資料幫助企業提升效率。第三個象限，就是更進一步，資料能不能對我們的企業產生新的戰略和機會。最後一個就是將效益和機會兩者兼并。

經過多年的建設，公司在提升企業效率和效益方面也做了很多工作。主要體現在這幾個方面。

· 資料整合：基於報表系統，我們把各個系統資料整合到同一個資料平台上，通過這個平台，我們能夠為我們的業務部門或者運營部門去进行資料視覺化展示。
· 建立儀錶盤：把關鍵指標、關鍵績效通過儀錶盤展示出來。
· 分級報表：通過資料平台建立分級授權機制。
· 流程電子化：可以對流程不斷的進行跟蹤和優化，並由系統提供優化分析。

通過這些資料積累，可以更多地利用報表去發現問題，發現問題後去糾正和優化，解決了很多不能量化和展現的問題，但是，部門間資料指標的標準還是未能統一。於是，我們又在從第二象限向第三象限的過渡做了一些嘗試，在這個方面重新梳理了我們的業務模型。

資料決策如何應用於業務管理
醫藥商業作為供應鏈的中間環節，在發揮物流配送功能的同時，承擔著資金周轉的重要職能，因此對於醫藥企業利潤最大化的關鍵因素是毛利水平的提升和費用成本結構的優化。公司運用全成本核算的方法，創新了CVP價值分析模型，精確測算客戶、品種、供應商的凈利潤水平，並進行因素影響分析，通過挖掘利潤增長點，提供營銷決策參考。

那麼這個對於我們整個醫藥運營來講一個算輸入一個算輸出。那麼圍繞著輸入輸出我們開展了幾個維度的分析，客戶層面的和業態層面的，第二個是供應商層面的，第三個是品種層面，然後是我們業務人員層面。在這個模型中，有很多指標，很多關鍵項因素，我們要讓大家知道每個指標之間的關係是什麼，每一項指標的語意的定義是什麼並且統一。
於是，我們首先建立了上下一致的對資料理解的過程，除此之外利用這樣一個架構我們去完成幾個場景的決策。
第一個就是我們業務結構的優化，通過平台上的資料去分析什麼樣的品種可做什麼樣的品種不可做，哪些品種帶來的利潤收益最大，哪些不掙錢。目的是指導大家做業務的結構調整。
第二個就是談判就是貿易。我們要去引進一個新的品種，這個品種能為我們帶來什麼樣的收益？我們通過資料平台的這些參數的關係，在每一次談判之前由我們的財務部門做分析和策劃。
第三個是經濟化的預算。
第四個是對人員的考核，考核的指標來自之前提到的各個維度，比如說利潤。
第五個是項目決策，每一次做項目投入，都通過資料平台來做支持。

未來展望
未來，我們希望優化原有單一形式的資料平台，更好的為我們的運營做決策分析。可以從外部市場抓取資料，和企業內部的資料相結合，並且我們做的這些資料可以開放給在我們供應鏈上的其他人使用。

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