企业的数字化建设无论多么复杂，都是由这些基本能力和习惯驱动的。一些企业对数字化建设比较熟悉，这与团队的数字化意识和习惯是分不开的。记录数字化的第一步是记录。将物理空间中的人、事、物转化为数字记录。例如，在销售活动中，企业需要记录客户信息、销售转化过程、报价单、签订的合同等；在采购活动中，需要记录供应商信息、询价过程、采购合同签订情况。由于销售和采购活动质量管理的需要，我们还需要记录销售产品和采购材料的规格信息、客户和供应商的联系方式等。在业务运作中，最好记录所有涉及的对象。从上面的销售和采购例子延伸，它可以涵盖企业运营的方方面面。我们会发现所有的业务环节都会需要数据，也会产生数据。那么我们应该如何遍历企业的业务活动来识别这些需要记录的对象呢？在企业架构理论中，价值链分析通常用来列举一个企业所有的价值创造活动。经典的价值链分析会根据一个公司价值创造的全过程来列举管理活动。遵循这种思路，我们在列出业务活动时就不会遗漏任何内容。但是，不同的行业和企业有其独特的价值创造过程。枚举的时候，不必拘泥于下图所示的经典框架。比如在我们的软件行业，所有涉及物料和物流的环节都不存在，价值创造过程的结构也完全不同。有了自己的价值链图，你就可以依次查看是否所有的数据都记录在了这整个链路过程中。需要说明的是，我们所指的记录是指企业拥有的全球一致的记录，而不是企业员工个人自愿的部分记录。企业价值链分析的最终目标是实现更高的价值创造效率。所谓效率，就是用更低的成本，用单位成本带来更大的产出。围绕价值创造过程记录数据的目的是为了能够完成相关效率指标的衡量和改进。比如客户沟通环节，我们需要记录的对象包括客户对象本身、沟通的内容、沟通的批次、沟通带来的反馈等。我们把这些数据记录下来之后，通过不断的数据积累，就可以分析出客户沟通方式的优缺点。上面的例子只是业务操作过程中的一个小环节，管理它的记录过程也不是特别复杂。但是在这个例子中，有些对象记录还是很容易被忽略的。例如，市场营销部门可能记录了营销活动的内容，但没有记录完整的批次，或者客户反馈可能没有得到一致的记录。这个遗漏的主要原因是我们在识别记录对象时没有从闭环改进目标（PDCA方法）出发，而只是为了完成一个操作任务。这给了我们启示。在规划数据记录任务时，不仅要关注执行角色的需求，还要考虑管理角色的分析和改进需求。在实际记录数据的时候，可以把一个业务环节涉及到的人、事、物都列出来，看看哪些对闭环的落地和提升是有帮助的。例如在采购询价流程中，对应的“人”包括企业的采购人员、供应商及供应商的联系人，对应的“物”包括需要采购的物资，“交易”就是流程询价和采购的过程，我们实际上是用询价单和采购单来实现的。如果与供应商有采购框架合同，这个合同当然也是需要备案的对象。后面谈到“结构化”的数据管理习惯时，我们会进一步提出更专业的要求。我在《跟着案例学习信息架构和零代码搭建》一文介绍了RPIC信息架构方法。它可以使用基于业务活动角色的方法遍历业务流程和信息联系，从而能够完整准确地枚举出所有需要记录的数据对象。理想情况下，这些数据应该在数据库中进行管理，并通过应用软件与用户进行交互。但在实践中，企业的数字化建设并不会马上进入理想状态。因此，即使没有集成的信息系统，企业也应该创造条件，先记录这些信息，即使是Excel文件。在没有信息系统或信息系统未覆盖的业务环节中，录音工作也具有很大的价值。Excel作为最流行的业务分析工具，也是业务数据记录的主要载体。许多经理使用Excel创建各种分类帐表格。它们可用于事后分析、决策和运营改进以及日常数据查询需求。除了Excel，还有Graphite、腾讯文档、飞书表格等在线表格替代品。它们的用途相似，并且具有在线共享的天然优势。所以近年来，越来越多的组织开始使用在线表格来记录和管理业务数据，以此作为更完善的数字系统的前奏。由于缺乏信息系统的约束和控制，在使用Excel或在线表格记录业务数据时，需要注意一些问题：一个数据文件或表格只能管理一个对象。例如，订单和客户信息最好分开保存。同一性质的对象只记录在一个数据文件或表中，而不是按照月份、地区等维度分别建立。即使它们是单独创建的，它们也必须使用相同的结构以便于合并。记录一系列事实，而不是摘要信息。例如，我们应该记录仓库的每一次出入库记录，而不仅仅是累计出库数量。如果企业的业务数据能够整齐地记录在电子表格中，那么就基本完成了数字化的第一步。接下来，使用专业的数字系统，进一步提高使用效率就没有那么难了。分类分类也是一种数字意识和习惯。数字环境中的分类不需要分离成堆的数据，而只是简单地为数据添加一个分类维度。个人用户也使用分类法来管理他们的任务、书签、笔记等，并且经常被开发成各种个人应用程序作为生产力工具。每一条业务数据，无论是管理者、交易还是物理对象，都需要用大量的属性来描述。所谓企业数据分类，就是为各种业务数据记录赋予维度属性。什么是维度属性？例如，在销售过程中，我们要为客户的行业、地区、人员规模等指标建立一个统一的维度。这些分类维度一旦确定，一般不会再修改。例如，有的公司将客户的规模分为“大、中、小”三个选项，有的按员工人数分为几个等级，有的按销售额分为不同等级。设计不同的分类维度，既是为了业务运营效率的考虑（针对不同规模的客户，适配不同的销售人才和流程），也是为了完成业务分析（分析不同规模企业不同产品的销售和采购情况）).概括地说，数据的维度分类是为了运算和分析的需要。因此，这些维度设计需要来自管理者的战略规划，而不是被其他系统忽略或复制。在进行分类工作时，相当于在Excel文件中添加分类列。这些列不同于普通的文本和数值，通常应该是预先确定的选项列表。只有这样才能对分类维度进行标准化（Normalization）。除了创建一个选项列表，直接使用关联对象来标识也可以起到同样的作用（在后面的结构化介绍中会提到）。而如果分类维度本身就是一个时间和值的区间，就不再需要人为建立这些维度了。数据分析工具一般都能够提供数值和时间的聚类能力（Clustering）。使用Excel文件进??行数据记录时，不同的数据表一般是没有关联的。因此，如果要规范分类维度，Excel文件中的列需要预先确定录入规则，或者我们可以利用Excel的选择下拉列表功能来帮助控制录入的唯一性。分类维度的一致性（Integrity）对数据质量非常重要。但是，我们不能仅依靠电子表格的这些功能来保持数据质量。为了建立有序的数据记录，我们需要使用关系数据库的概念来建立数据之间的关联。当销售订单销售产品时，在订单明细中，应该关联产品记录，而不仅仅是从列表中选择正确的产品名称。接下来介绍与此相关的数据结构。Structuring结构化是指数据的结构化，在不同的上下文中有不同的含义。在企业业务数据领域，我们特指关系数据结构（RelationalDataModel）。在上一节最后提到的例子中，一个销售订单就是一个数据表，它与销售订单明细表相关联，后者的记录可以直接关联到订单表的记录。同时，销售明细表也与产品表相关联，因为一个产品可以出现在多个销售订单明细中。这种反映业务数据关系，不包含冗余信息的数据结构就是关系型数据库。下图是对反映上述例子的关系数据结构的描述。我们一般使用这种实体-关系图的标准描述方法。每个矩形框代表一个业务数据对象，其中行是属性，我们提到的分类维度属性也包括在内。两个矩形之间的连接箭头表示数据关联。如果您不构建关系数据库应用程序，则可以依靠电子表格来部分模拟关系数据结构。用户只需要在主表的单元格中引用关联表的值即可。例如，联系表中引用了关联公司表的公司名称，但使用电子表格无法建立协议。如果用户不按约定使用，关联关系的质量将难以保证。虽然无论是Excel还是在线表格都不能替代一个完整的关系型数据库应用，但结构清晰、分类严格的电子表格仍然可以成为数字化建设的优质原材料。良好的数字化意识和习惯，可以加快企业数字化进程，节约建设成本。当企业有专门构建的应用系统时，只需要导入这些电子表格的内容，建立关系数据结构。只要数据质量足够高，甚至可以自动创建关联。明道云零代码应用平台可以帮助客户低成本、高效率地构建业务应用。其中，工作表及其关联关系就是本节介绍的数据结构实现。没有那么高深，普通的企业管理者也能轻松掌握。模块化数字化建设的模块化与工业、建筑等行业的模块化具有相似的含义。一方面指的是可重用的业务单元或业务链接，另一方面强调建立一定的标准和协议，使模块按照约定一起使用。数字化领域的热词“中泰”，其实质就是业务模块化设计。在大型企业中，业务组织结构复杂，很可能包括多个业务部门，每个业务部门都有一些重叠的职能。数字化建设的重点不是重新发明轮子。所以模块化思维是大中型组织的必修课。在具体的企业实践中，模块化设计的数字化系统几乎贯穿所有功能。我们举几个例子：1.会计信息处理涉及不同的业务部门。任何涉及财务影响的商业活动都会对公司的损益表和资产负债表产生影响。成本高昂的财务分析工作通常也集中在公司层面，而不是分散在各个业务部门。这就要求各业务部门在建设自己的应用系统时，必须使用统一的财务分类维度（成本、收入、费用的财务科目代码）。我们可以理解为业务系统和财务系统都采用模块化设计思想，可以无缝对接。企业软件行业将此过程称为“业务-财务集成”。2.销售、服务、营销等环节将创建和更新客户相关信息。因此，模块化的企业数字化系统会独立考虑建立客户数据，或者让某个环节的客户数据被其他相关环节共享。正因为有这样的思考，企业才有机会查看一个客户的生命旅程数据，从广告营销的接触点到售后服务的流程。这个概念被描述为客户数据平台（CustomerDataPlatform），也是中台相关的概念，也是模块化设计的经典体现。3、一个零售品牌可能同时面对多个电商平台，也可能同时管理自己的线上线下门店。它需要在一个通用的物流仓储平台上为每个零售终端提供准确的库存信息。同时，这些库存信息也需要与采购和生产系统对接，以确保每个SKU的流向都被准确记录和追踪。当企业增加任何采购和销售环节时，它通过一致的接口向物流和仓储系统写入和读取数据。这就是模块化的供应链系统。以上三个例子表明，模块化设计思维是复杂企业数字化运营成功的核心。缺乏统筹考虑的盲目孤立建设，数字化难度大。在模块化层面，电子表格等分散的工具无论如何都无法满足企业的数字化需求。它也是企业软件和服务行业的商业源泉。高水平、高质量的模块化设计产品在满足企业需求方面具有明显的竞争优势。自动化在企业管理中常有“机器能做的事，人永远做不到”的说法，体现了“自动化”的数字化思维。机器执行不仅比人类更有效率，也更准确，我们花了精力记录、分类和结构化数据，以便让软件和硬件自动为我们执行一些交易。例如，销售团队签订合同后，交付过程可以自动化；产品交付后，财务流程可以自动化；员工入职后，岗位培训过程可以自动化；根据生产设备的巡检计划，自动生成定期巡检任务。.这些例子都是企业的自动化场景。要了解自动化并能够主动规划自动化流程，有必要了解自动化逻辑的基本概念。所有的自动化都应该有两个元素：“触发器”和“动作”。触发器是自动执行的触发条件。从抽象的角度来看，在企业事务的自动化中，触发可能是某个业务数据的增加或改变，也可能是某个特定的时间。例如，在上面的例子中，将产品交付状态更改为已交付是一个数据更改触发器，对应的动作可以是开票。有了这种抽象的思维，我们就可以找到企业运作中应该自动化的环节。识别本次交易的触发点，编写触发条件满足后的执行动作。明道云的工作流程就是按照这个理念设计的。用户可以直接通过对话框直观地配置各种自动化工作流程，而无需编写代码。分析和洞察推理结构化数据不仅是自动化的，而且对于业务分析也有重要用途。对于管理角色，业务分析可能是数字思维的起点。要想知道原材料价格变动对利润的影响，就需要在采购过程中结构化地记录各种原材料的精确成本信息，并能够与财务利润数据进行对比；如果我要分析加工设备参数对质量结果的影响，那么我们需要收集加工过程和设备参数的时间序列信息，并与包含相同标签信息的质量数据进行比较。所有的分析和洞察都是为了某种判断或决定。这个决定可能是运营上的改进，也可能是一个更中长期的战略决策。数字化意识的最高层次是数字化决策，但它不是空中楼阁。高价值的分析见解来自记录良好的高质量数据。因此，上面介绍的基本意识是建立数字化决策的前提。经营分析意识来源于对企业管理目标的追求。因此，我们可以从共同的管理目标出发，开展经营分析工作。1）对目标实现情况进行跟踪测试目标管理是现代企业管理方法中最基本的实践。无论功能是什么，都可以确定一个SMART目标，该目标通常必须是可量化和可衡量的。例如，销售部门会衡量销售转化率，质量部门会衡量缺陷率，人力资源部门会衡量员工离职率。围绕这些管理指标进行经营分析是目标管理的前提。在这样的需求下，业务分析不仅要能够给出指标答案，而且最好能实时自动计算。它提供了一个管理仪表板，让管理者全面掌握结果和趋势。2）围绕改进目标进行归因和关联分析。首先，需要改进的问题本身需要数据来证实，而不是管理者的主观感受。例如，我们不能通过质量经理的个人感觉来判断质量水平。问题的准确识别需要对专项指标进行对标分析，比较客户要求的质量指标和规格与行业平均水平的差距。当发现经营指标偏低时，我们可以通过数据分析找到其归因。如果找不到根本原因，也可以找到相关指标。通过对相关要素的不断完善，我们可以不断地检验这个指标的变化，并从中找到更好的实用方法。这就是所谓的PDCA过程。3）决策支持信息系统不能代替企业决策，但可以为人的决策提供辅助。企业决策包括经营决策和战略决策。前者更多地依赖信息系统给出结果。例如，在制造采购决策中，采购数量和时间取决于对生产、销售、库存和材料结构数据的复杂计算。战略决策对企业外部环境的信息更加敏感，企业自身可能没有数字系统的辅助，因此更多依赖管理者的分析和综合。我们对这六种数字意识和习惯的实践听起来很抽象。但是通过一个简单的例子，对于大多数人来说并不难理解。一旦理解了，就可以在日常行动中积极思考，积极寻找提高数字化水平的机会。作为软件产品公司，我们在招聘和培训中都会对这些基本能力进行考察和培养。数字化咨询顾问行业的专业人士，不仅有这些思维习惯，也有相应的工具箱，可以帮助客户将这些想法付诸实施。明道云的产品设计和开发，基本上都是围绕这六个层次展开的。客户可以零代码构建企业应用的基本元素，通过工作表和视图能力构建数据记录、分类和结构化能力；通过在应用平台上的互联互通，实现数据连接的模块化，用户可以从个人应用开始，逐步完善，直至覆盖整个操作流程；明道云的工作流帮助客户解决很多自动化需求；内置统计分析能力，让用户像制作Excel图表一样轻松获得数据洞察力。明道云用久了，你很难没有这些数字意识和习惯。如果您认为本文有价值，请分享给其他企业用户，欢迎您免费注册体验明道云，独一无二的数字化企业伴侣。
