综合管理知识之用IT协调CRM和SCM

IT资产管理系统有如下的意义：

防止IT资产丢失。

防止IT资产被挪用。

防止IT资产闲置。

统计IT资产使用率，为未来采购提供依据。

it系统是电源中性点不接地而用电设备外露可导电部分直接接地的系统；tt系统是电源中性点和用电设备外露可导电部分都直接接地的系统；tn系统是电源中性点直接接地而用电设备外露可导电部分与电源中性点直接电气连接的系统。对于三种系统来说，第一个大写字母T表示电源变压器中性点直接接地，I则表示电源变压器中性点不接地（或通过高阻抗接地），第二个大写字母T表示电气设备的外壳直接接地，但是和电网的接地系统没有联系，而N表示电气设备的外壳与系统的接地中性线相连。

CIO面临的下一项重大挑战将是如何协调公司不时冲突的CRM与SCM目标。在接近2个小时的时间里，监管一家消费品公司IT供应链实施的项目负责人为我们描述了一副壮丽的蓝图。整个供应链流程结构清晰、联系上下游合作伙伴、IT供应商准备就绪，而且业务状况与IT投资保持一致。编码和首次展示的工作已经提到日程上来，一切问题似乎都已经得出了理想的答案。CIO对此感到十分满意，我也深有同感。

随后公司的CRM项目负责人也做了近期工作报告，表现同样非常精彩。他的团队已经成功对其它公司的CRM目标和执行情况进行了调研，结果表明他们对消费者进行市场细分和提供服务的方式具有很高的性价比。他预测这将延迟CRM项目部署90天的时间，但是它的实施将会被证明是有竞争力的。通过创造性地调整现货供应系统和顾客服务培训将产生真正的商业效果。CIO再一次表示满意，而我也留下了深刻印象。优秀的员工、卓越的创意和良好的预期管理，我们的工作可说是完美。

不过仅仅在聚餐之后，一个问题开始困扰我：在两个陈述报告之间竟然没有任何联系！供应链管理与客户管理管理就像是存在于两个并行的商业价值领域之中。在供应链决策的设计与展开过程中顾客根本没有参与；而供应链也完全与CRM实施方案不相关。在为期一天的会议过程中，这一事实被忽视而没有引起大家的注意。出于偶然的原因，第二天我和另外一个负责其它CRM展示项目的CIO谈到了自己的想法。所以我问他计划如何将新系统和供应链连接起来，而得到的回答却是：“我们不会这样做。”

一家财富1000强公司的供应链副总裁也给了相似的回答：从来没有计划将市场CRM系统与运行良好的SCM网络联系起来。他似乎对于这一问题感到迷惑：“管理供应商与消费者的方法是不一样的啊。”

他的说法是毫无疑义的。然而，那些ERP厂商（尤其是SAP）的未来构建都是基于一个观点：ERP是客户关系管理、供应链管理和财务管理的完美结合。数以十亿计的资金赌博似的投入其中，而我对此表示怀疑。毕竟，要求公司围绕软件进行业务流程再造的理由与允许顾客自愿享有客户服务的理由是不同的（我决不是挑剔SAP，Siebel公司同样经历了艰难的过程才将“销售自动化系统”的价值主题融入现在的CRM项目中）。

让我们再次以DELL公司为例。DELL公司作为世界上两大顶尖个人计算机公司之一，它的“基于订单生产”业务模式无疑整合了供应链与需求链。这一模式迎合了DELL及其顾客和关键供应商各方的运作要求。实际上，如果DELL把供应链和CRM当作独立的系统实体进行分别管理的话，它决不会像今天一样运作的。“基于订单生产”的商业模式要求建立一种将顾客和供应商有效结合起来的战略架构。DELL拥有的“供应链”始终与它清晰的客户需求共生于同一个环境之中。

当然，DELL的商业模式并不适用于所有的企业。沃尔玛就采取了不同的商业模式取得了成功。在我们这个星球上还没有哪一家公司能够战胜这家世界上的零售商企业，它通过控制更多的SKU(stockkeepingunit，控制库存的最小可用单位)来获取利润。沃尔玛对于供应链管理的理解和实施至今仍未得到业界和竞争者的肯定。但是只要你在沃尔玛的分销中心待上几个小时，你的心中就会充满了敬畏。

显然，沃尔玛供应链的灵活性使得“天天低价”策略压制了CRM的创造与改革空间以及商业影响力。而它的这些特性正是来源于低价策略。因此低价是沃尔玛建构与投资IT系统的原则。

只有愚钝或是狂妄的人才会试图超越DELL和沃尔玛。但是这两个行业巨人在IT的引领下，不断取得的成功促使着CIO们重新思考企业供需系统架构的价值所在。当然，你可以牺牲对顾客的响应性来换取供应链的化。举个例子，如果削减一些配送中心、减少存货，这可能为企业节约25%的成本。然而，这一决策将有可能降低公司对顾客的响应性，因为随后他们会面对缺货的困扰。不过这种牺牲也许是值得的。因为为额外库存所支付的成本可能大于由于缺货所导致的销售损失。问题在于何种选择更符合企业的最终目标。

完全不损耗供应链管理效果就可以化CRM的理论简直是天方夜谈，反之亦然。鱼和熊掌不可兼得。相反地，我可能从带来收益的客户那里获得20%的奖金，然而这是以的五家供应商能够满足定制化产品准时化要求为基础的。而供应商很可能不愿意那样做，因为这会把他们的其它客户关系放在风口浪尖上。

在商业层面上，做出判断的关键是企业面对的是高利润的交易还是低效的交易。在技术层面上，一旦做出决策，企业的战略架构和执行力能否使企业在商业交易中反应迅速并产生高性价比。让我们把问题再明确一下：企业能否从SCM和CRM中又或从两者的结合中得到更高的商业回报。

我认为，未来CIO所扮演的最重要角色之一就是促进企业高层确定SCM与CRM之间是互补还是竞争。而CIO面临的挑战将是确保组织信息战略架构能解决这一问题（不论最终决策如何）。

如果你是戴尔，那么你已经领悟到了供需协调的商业价值；如果你是沃尔玛，那么你已经认识到在供应链上的不对称投资意味着全球竞争的危机。但是如果你是Target？通用、福特又或丰田？如果你是宝洁？如果你是花旗或是富达？答案就没有这么明显了。

最终，企业将不得不花费更多的时间进行更多的思考，用更强的独创性来决定采用何种程序来实现供应链与CRM的化。不同的企业对此将会得出完全不同的结论。即使是采用同一种经营模式的企业在决定顾客网络该如何以及在哪里与供应商网络相连也将是个性化的过程。可以说，成功地实现这个抉择过程将是CIO所面临的重要挑战，也是企业价值差异的最终所在。

包含现代计算机、网络、通讯等信息领域的技术IT实际上有三个层次:第一层是硬件，主要指数据存储、处理和传输的主机和网络通信设备;第二层是指软件，包括可用来搜集、存储、检索、分析、应用、评估信息的各种软件，它包括我们通常所指的ERP(企业资源计划)、CRM(客户关系管理)、SCM(供应链管理)等商用管理软件，也包括用来加强流程管理的WF(工作流)管理软件、辅助分析的DW/DM(数据仓库和数据挖掘)软件等;第三层是指应用，指搜集、存储、检索、分析、应用、评估使用各种信息，包括应用ERP、CRM、SCM等软件直接辅助决策，也包括利用其它决策分析模型或借助DW/DM等技术手段来进一步提高分析的质量，辅助决策者作决策(强调一点，只是辅助而不是替代人决策)。有些人理解的IT把前二层合二为一，统指信息的存储、处理和传输，后者则为信息的应用;也有人把后二层合二为一，则划分为前硬后软。通常第三层还没有得到足够的重视，但事实上却是唯有当信息得到有效应用时IT的价值才能得到充分发挥，也才真正实现了信息化的目标。信息化本身不是目标，它只是在当前时代背景下一种实现目标比较好的一种手段。 从技术层面上看，IT技术可以分为以下三个层次: -----传感技术 这是人的感觉器官的延伸与拓展，最明显的例子是条码阅读器; -----通信技术 这是人的神经系统的延伸与拓展，承担传递信息的功能; -----计算机技术 这是人的大脑功能延伸与拓展，承担对信息进行处理的功能。 IT中容易混淆的几个概念: 数据(Data)=事实的记录，如上季度甲系列产品在华东地区销售额为120万。 信息=(Information)=数据+ 意义，如上季度甲系列产品华东地区销售额比去年同期减少了25 %。 智能(Intelligence)=信息+理解(understanding)与推理(reasoning)，如分析原因是华东地区销售单位不行，或甲系列产品进入了衰退期，还是公司整体营销活动落后，竞争者强力促销导致或是其它原因。 智慧(Wisdom) =知识的选择(Selection) 应对的行动方案可能有多种，但(战略)选择哪个。 数据、信息、智能、知识、智慧、行动与管理活动之间存在多重循环关系。IT产业 IT产业一般会有如下分类: IT基础技术的提供: IC研发、软件编写，如INTEL、MS等 。 IT技术产品化: 元器件、部件、组件制造，如精英、大众等。 IT产品集成化:计算机及外设制造商，如联想、IBM。 IT产品系统化: 解决方案、信息系统，如华为、HP。 IT产品流通:渠道、销售， 如神州数码。 IT产品服务:咨询服务和售后服务， 如蓝色快车。 IT产业舆论支持:IT类媒体， 如CCW、CCID。 IT产业第三方服务:各种需要配套的服务， 如法律咨询、PR服务。 IT后备人员培养:各种院校， 如计算机专业。 IT产业合作组织:各种协会、集会。 IT行业就业情况 我国软件人才结构呈现"橄榄型"，即软件高端人才，包括系统分析师、项目技术主管等，和低端人才，如软件编码程序员等都严重短缺，中级(端)人才过剩，长期以来形成了"缺口较大、结构失衡、需求旺盛"的状况，人才短缺与结构不合理现状并存。 就软件人员的市场需求分析，中国现在最需要的是"软硬"兼备的人才。而作为软件水平考试现在的科目而言，低层的程序员，中层的软件设计师，信息系统监理师以及高层的系统分析师和信息系统项目管理师也将成为考试中的热门科目。

智能运维即是AIOps，根据Gartner最新解释，指整合大数据和机器学习能力，通过松耦合、可扩展方式去提取和分析数据量(volume)、种类(variety)和速度(velocity)这三个维度不断增长的IT数据，进而为IT运维管理产品提供支撑。

运维发展至今，Ops已经从手工运维、流程化标准化运维、平台化自动化运维，来到了DevOps。近几年，Ops已经和大数据、AI融合，延伸出DataOps、AIOps。这是历史必然，也将为企业IT运维带来极高的效率，对于企业而言。AIOps意味着效率更高、成本更低、解决时间更短。

对比于传统运维工具，AIOps的优势非常明显：传统运维工具的指标采集维度过于单一，在判断故障时，会通过非常多的运维指标进行排查，这样会造成时间的浪费，对于传统运维数据更多的是依靠专家经验判断；

而AIOps可以通过底层的大数据平台进行分析，通过AI技术的充分学习判断，对告警进行直接的溯源、降噪，第一时间对运维人员展示故障的根本原因及定位，大大提高了工作效率和处理故障的时间。

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