第二节   实现用同一种“语言”交流

一、数据的困惑

“前几天接到一个任务，要统计我们大区营业部的基本信息，这没什么，但是过了两天又接到另外一个部门的任务，要收集和上次同样的信息，而且统计模板是不一样的，搞得我又要重新统计一遍，造成统计员和营业员重复劳动，真搞不懂为什么会这样？”这是德邦一线统计分析员时常表达的困惑。

其实，德邦面临的类似数据方面的困惑还有很多。对于营业部来说，每天都有很多反馈、提交数据的工作，怎样让营业部从数据中解放出来，让一线员工有更多的精力去做营销，提升收入与利润，是公司亟待解决的问题之一。

数据壁垒。由于数据缺乏统一的管理平台，各部门分别管理自己的数据，每个部门都成了一个小的数据中心，且没有共享数据。当有人想获取某个数据时，不知道这个数据之前有没有被统计过，即使知道有人统计过，别人也会认为自己统计的数据都属于敏感数据，不愿意提供，所以只能重新搜集。而且很多数据存储在员工的电脑上，如果换了一名员工，一些数据可能就会随着人员的流动而流失，又需要重新收集。

数据成本。德邦有一个非常庞大的群体在专职与数据打交道——统计员，这已经成为具有德邦特色的名词，很少有公司使用如此庞大的人员进行数据的统计与分析工作。据统计，从2010年至2012年，营业网点以每年56%的速度增长，而经营部门统计员以每年48%的速度增长；运作货量以每年35%的速度增长，而运作部门统计员以每年32%的速度增长。而且经营部门统计员平均只有40.45%、运营部门统计员平均只有42.42%的时间花费在数据统计工作上，其中绝大部分时间花在报表整合、数据收集、数据下发、会议数据准备、数据反馈等工作上。在网点、货量增长的同时，能否通过信息化控制统计员数量的增长，降低人力资源成本上涨的压力？

数据剔除。德邦多个核心业务指标，如每万票投诉量、破损率、城际兑现率等，都或多或少存在着数据反馈剔除的情况。

以投诉为例，2013年4月，公司共收到投诉7070条，其中异议反馈总条数达到2071条，占投诉总数的29%，而当年1月该数据只有19%；在4月的异议反馈中，有43%都成功反馈，而1月此数据只有29%，由此看出，异议反馈的比例正在逐月升高。

可能某个大区对投诉反馈标准做了深入的研究，有很好的反馈技巧，投诉就比较少；反之则变高。用数据反馈可能比用实际行动改善业绩更容易，因此这一类行为会引导一线部门花更多的精力通过数据剔除粉饰业绩。甚至出现一些区域设专人对绩效指标进行反馈，导致人力成本和沟通成本增加。据不完全统计，2013年4月，德邦各区域将近有113人专职负责投诉反馈工作，每月的人力成本达到48万元。

德邦还存在很多的数据问题，如数据不完整、数据细度不够等，如何利用一个平台去整合、管理和分析数据，消除困惑，提升效益呢？

二、IBM的启示

郭士纳上任后不久就发现了公司的一个怪现象：每个业务部门都拿着自己的数据、报表来证明自己做得不错。结果等汇总整个公司的数据、报表，财务部发现并没有盈利，反而亏损了很多。

1994年年初的一天，IBM总部一间宽敞的会议室里鸦雀无声，里面坐着IBM的CFO和各事业部的负责人，郭士纳环视一周之后，非常严肃而又认真地告诉在场的每一个人，让他们以后别拿自己的数据和报表给他看，别说自己赚钱了，都去跟财务讲，财务说赚钱就是赚钱了，财务说亏了就是亏了，郭士纳不认他们自己的数据。实际上他就是将数据一致性整合的权限，特别是业绩类数据整合的权限交给了财务部。

现在IBM从全球总部到中国大区，所有部门都是用一种“语言”交流，大家所谈到的收入、利润指标，都是一个意思，不会出现任何歧义和争吵，因为都是同一个来源，都来自财务的报表，这样大家就将精力更多地放在工作上，而不是浪费在扯皮上。后来IBM扭亏为盈，这和郭士纳当时采取的数据整合措施有脱不开的关系，数据整合的重要性可见一斑。

除了进行数据治理的建设，IBM还在BI的高级阶段——数据挖掘与数据分析上有很高的建树。早在2008年，IBM公司就提出了“智慧地球”六大解决方案，运用数据挖掘与数据分析技术，帮助政府和企业提升云计算、业务分析与优化、高端系统/智慧的运算等关键能力，以实现发展转型和“智慧的成长”。

三、BI——解决数据之惑

面对纷繁复杂的数据问题，德邦于2013年4月23日与IBM公司合作，开展实施了BI（Bussiness Intelligence & Analytics Platform，商业智能分析平台）咨询与BI系统实施项目。项目历经6个里程碑，历时527天，发生了2次重大变更，系统在2014年6月13日—8月14日期间分三批上线，并于2014年10月15日顺利结项。

BI系统服务于德邦所有的管理者及平时需要与数据打交道的员工，可谓是管理者的FOSS系统；BI系统中的数据抽取自公司21个系统，共收录各项KPI指标共1827个，实现德邦数据管理八大变革。

打造统一的数据管理平台，是BI项目一个非常重要的目标。通过平台进行数据共享，打破数据壁垒，使数据成为全公司的资源，而不是某个部门的资源。2013年4月至11月，BI项目组与业务部门一起，通过梳理各部门的管理逻辑，明确各部门的管理需求，将公司各KPI进行汇总、分类、整理，形成了一套完整的KPI字典，共包含1827个KPI指标，这些指标在后来都纳入了BI系统。

经过项目组多轮的数据权限沟通，建立标准的数据权限机制，除了绝密数据以外的1700多个数据，全部成为共有资源。而且每一个指标都有明确且唯一的数据拥有者，解决了谁定义、谁管理、谁维护的问题，保障了BI系统数据的及时性、准确性、完整性、一致性。

项目开展前，德邦只有22%的数据可以实现系统自动运算。BI系统上线后，已经将数据系统自动运算率提高到了65%，减少了手工数据统计工作量，也减少了总部专业部门向一线收集数据的数量。

BI系统的建设，为公司提供了一个统一的、完整的、公平的数据平台。通过梳理和固化管理逻辑，建立了标准的报告与分析体系；通过准确、全面、及时的信息共享支撑业务部门进行问题洞察与改善，提升数据的获取、加工及应用的成本效率，最终实现了德邦管理方法、管理逻辑的积累与优化。

在过去十年，很多大型的企业都做了一些BI方面的推动。像业务范围越来越宽的华为，在2008年的时候启动了IFS(集成财务转型)项目，从而顺利完成了财务转型。财务部门参与到整个商业流程体系中，更容易实现对“收入”和“利润”等指标的考核。中国工商银行、中国银行等也早已建设了自己的BI系统，准确有效的数据使银行对客户的分析更加全面，可以更及时准确地发现客户的实时需求。

数据整合、商业智能显然已经成为一种主流的趋势，显然，德邦不是落伍者。