数据+模型，企业运营效率提升的“眼睛”！-用友软件

用友U9 | 2024-07-01

在数字经济蓬勃发展的时代背景下，数据已然成为催生和推进新质生产力的关键要素。新质生产力的核心在于其创新性，它代表着先进的生产力水平。数据，作为一种崭新的生产要素，其潜在价值的挖掘与释放，能够有力推动生产力的飞跃性提升。

未来，每个企业都将成为数据与模型融合发展的积极参与者。新质生产力对全要素生产效率的显著提高提出了要求，而这一提升的重中之重，便是数据与模型的深度融合。

数据服务正在由信息化、

数智化，向模型化演进

数据服务正在经历一场深刻的变革，由信息化、数智化，逐步向模型化演进。在信息化阶段，数据服务主要关注数据的收集、存储和传输，确保信息的准确性和及时性。进入了数智化阶段后，更加注重数据的分析和处理，通过算法和大数据技术挖掘数据中的价值，为决策提供科学依据。

而在模型化阶段，数据不再仅仅是信息或智能分析的载体，而是被整合到各种业务模型中，以实现更高效、更精准的业务流程和决策。基于此趋势，企业的管理角度应晋升为模型化思考。

以下图机械制造业企业为例，通过模型化的视角，我们可以清晰地洞察到企业的运营全貌，展现出了报表所不能表达的数据价值。模型化视角先看整体运营数据，再过渡到具体部门。

示例中可看到，该企业半年营收近1亿，销售部当前业绩较好，退货率被控制在1.2%，但有一项指标出现问题，即逾期履约单数有1189单。这意味着有超过1000单的机械未能如期交付。这一问题的源头指向生产部门，发现生产完成率仅为90%。到这里，问题逐渐清晰，低完成率是否与采购部有关？继续顺着模型的逻辑探究，发现采购部门也存在问题：全年有24000单原材料延期交货。再究其原因，是由于公司帐户没钱，无法及时付款导致。而账户资金少的原因则是因为应收账款太高……

这就是模型化思考，揭示了业务的协同性和相关性。模型视角可以使我们能追踪问题的根源，以及验证各部门指标是否服务于整体业务目标的有效性。

该模型化思考适用于全体员工。通过数据服务，前线业务人员能自主监控和评估业绩，及时发现并调整问题，减轻管理层负担，高效推动公司运营。

用数据提高运营效率

关键在这9个字

业务、流程、数据均旨在辅助管理，“业务跑、模型算、领导看”是企业提高运营效率的九字箴言。此模式下，实现了业务与数据的深度融合、数据的即时响应及流程的持续优化。同时，“业务跑、模型算、管理看”构成了完整的数据驱动运营效率提升框架，以数据为核心，通过业务运营、数据分析和领导决策等关键活动，企业可更好地理解和改进业务流程，从而提升运营效率。

一，BOM平阶展算

通过BOM展算模型，将原本逐层向上归集的初阶材料按照层级关系逐一展开，提供了产品角度初阶物料的消耗情况，直接、清晰地展示了不同原材料对产品成本的具体影响。

二，精准感知材料成本

看清每一种材料对成本的影响、价格趋势、未来用量，通过数据模型，监测关键原材料价格的历史趋势和预测未来需求，从而制定更有效的采购策略。

三，实时感知材料价格波动

当原材料的价格发生变化时，可以模拟测算每一种产品毛利率的变化，甚至可以模拟整个公司毛利的变化。如，当原材料价格发生变化后，通过报表可以快速看到某产品的毛利率降低了，如果公司对毛利有要求，那需要提价以保证利润。

四，员工任务进度看板

引入员工任务看板，使员工在日常开机时即可看到自己的任务进度与整个公司的排名，激发员工自我管理和及时完成任务的积极性。

五，业务员拜访表现

通过拜访数据和交易数据，企业可以对销售人员的绩效进行更科学的管理。将销售人员分为四类：低访低成、高能力低访、高访高成、和高访低成，从而更加精准地进行激励、培训或调整。过去，销售经理的选拔往往基于个人业绩，但这并不总能保证其团队管理能力。数据分析可以揭示那些虽然业绩不突出但勤奋且具备潜力的员工，为企业培养更加合适的管理人才。

AI技术加持

让数据具有智能诊断的能力