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CRM v.s.企業戰情室
俗話說「商場如戰場」,這句話簡單卻貼切地勾勒出現今瞬息萬變的商業環境。 在目前競爭激烈的商場上,誰能夠正確、快速的掌握情報,精準地做出判斷及回應,誰就是商場上的贏家。...
通用數碼‧洪登貴 2004/00/02
  話說「商場如戰場」,這句話簡單但卻貼切地勾勒出現今瞬息萬變的商業環境。在目前競爭激烈的商場上, 誰能夠正確、快速的掌握情報,誰能夠精準的做出判斷,誰能夠有效的做出適當回應,誰就會是商場上的贏家。

  然而從整合資訊、分析情報、戰略決策到行動方案這一整個循環的過程,聽起來似乎不難, 但是真的做起來卻是相當不容易地一件事情。

  「企業戰情室」的觀念

  戰場上要獲勝,情報的蒐集與分析是首要的任務,因此在任何大小戰役中的決策中心都會設立戰情室, 以便正確、快速的將各種情報來源的資訊整合起來,作為決策的依據。同樣地, 這也是商場上「企業戰情室」設立的主要目的。

  「企業戰情室」就是將企業營運過程中所蒐集、獲得的各種內部與外部資訊,經由轉換、整合的技術與過程, 儲存到資料倉儲(Data Warehouse)中,然後透過Data Mining、OLAP等工具,以適當的圖、表等型態呈現給企業的主管, 以作為決策的參考和依據。這就是屬於分析型CRM系統 (Analytical CRM)的範圍了。

  而所謂的「企業戰情室」系統之中,究竟該包含那些資訊呢? 這個問題的答案是很難回答的, 因為對於不同的產業來說,「企業戰情室」系統中所應該提供的資訊幾乎是完全不同的。 甚至在同一種行業別中,因為每家公司的規模、經營方式、市場定位都不盡相同, 所以很少有兩家公司的企業戰情室系統會完全相同。但是如果從系統所提供的資訊類別來看, 其實還是有脈絡可循的,主要來說不外乎包含經營績效、市場分析、作業管理…等範圍。

  以汽車銷售業為例,「企業戰情室」的資訊可能包含:

  經營績效

  • 銷售業績的多維度分析數據(部門、地區、車種、縣市、時間)。
  • 財務資訊的多維度分析數據,包含:貸款資訊、逾放款資訊、損益表、資產負債表…等。

  市場分析

  • 監理所領牌的多維度分析數據(廠牌、車種、縣市、時間)。

  作業管理

  • 保修服務多維度分析數據。
  • 零件供應。

  「一分鐘戰報」

  而且在「企業戰情室」系統中,除了提供企業管理所需的各種績效指標分析之外, 相當重要的一個觀念就是要建立一個「一分鐘戰報」的匯總性圖表,其主要目的就是要求在第一時間掌握彙總性的經營管理資訊, 同時可以對於各種異常狀況或低於標準值之結果提供即時的警示,讓主管可以做出適當的因應處理。

  這個「一分鐘戰報」的建立,最好可以根據使用者不同的管理層級來設定,例如CEO、 事業部主管與一線主管所需要的管理資訊有相當程度的差異,系統應該可以根據使用者不同的角色來提供適當的管理資訊。

  傳統與現代的差異

  目前大多數的企業都已經有導入一些資訊化的系統了,但是往往這些資訊化的系統只是用來處理日常的交易作業 (例如:接單、出貨、帳款…等)。日積月累下來,這些交易系統都已經儲存了大量的交易資訊, 但是卻沒有一套系統來將經營管理所需要的資訊整理出來,感覺上就好像是躺在金山上睡覺一般地令人扼腕嘆息。

  當然,這些傳統的資訊系統多少都會有一些統計性的報表可以來使用,但是傳統報表格式根本無法呈現多維度的分析, 更無法進行動態關聯資訊的查詢,完全無法滿足詭跼多變的現代商業環境與高階主管的動態思維。

  現在透過資料庫系統(Oracle, SQL Server...等)的線上分析處理(On-Line Analytical Process, OLAP)技術, 多維度的分析與統計變成相當容易的一件事情,不管你的原始資料是存在什麼地方, 都可以透過資料庫系統的資料轉換服務(Data Transformation Services ,DTS)匯入到OLAP資料庫中。 使用者可以透過各種的OLAP客戶端程式來連接到資料庫進行查詢與分析。

  導入與建置的問題

  這樣說起來,企業戰情室的建立應該很容易,但是實際上執行時,都會發生許多的問題,主要原因包含:

  • 目標不清:就如同前面所提到的觀念,「企業戰情室系統之中,究竟該包含那些資訊呢?」, 專案管理者必須與各階層的主管進行充分的溝通與討論,以便確認那些資訊才是企業需要瞭解與控制的資訊。
  • 技術或經驗能力不足:企業內部的MIS人員對於最新的資訊技術掌握度不足, 以致在執行的過程中經常因陋就簡地只使用工具本身所提供的基本功能。或是配合廠商的經驗不足, 無法精確掌握行業別的專業需求,導致最終系統的適用性差。
  • 使用工具不當:目前市面上的BI產品及工具可以說是五花八門,各家的產品均有各自的特色與適合的用途。 因此,企業在導入時候,產品的選擇可以說是非常重要。

  BI的建置有賴基礎資料的完整

  在BI的領域中,不管是資料探勘(Data Mining)或是 OLAP的應用,都是以完整的資料倉儲建置規劃為基石, 接續發展不同的應用。而資料倉儲的基礎則有賴於原始資料的完整性與正確性, 所謂 "Garbage in, Garbage out",就是在談這個道理。 而完整的資料倉儲系統也是後續市場規劃與行銷策略擬定的雄厚基礎。

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