数据分析与价值链管理.doc

价值链管理与数据分析现代企业的竞争不是在企业与企业之间，而是发生在企业各自的价值链之间，只有对价值链的各个环节进行有效管理的企业，才有可能真正获得市场上的竞争优势。另一角度来看企业的利润是由人力配置、资金配置和物力配置这三方面的配置在不同的环节中分配产生的。资源配置的不合理就容易导致浪费的产生，即：1.采购浪费；2. 库存浪费；3. 生产浪费；4.物流浪费； 5、管理浪费。实际情况也恰恰如此，很多企业虽然关心获利情况，但不太关注获利来源，或者说没有使用恰当的方法来审视自己的企业。如企业总资源可以创造多少价值，多少资源又来有效分配，多少资源用来储备，浪费问题就可以从源头把握，不要等到在企业运行中，发现了问题再来改善，这样必然会浪费资源，增加不必要的成本投入。企业如何才能在信息化高度发达的竞争环境更好的生存？摆在企业面前要思考的问题：“我们为什么要做现在这项工作”、“我们为什么要采用这种方式来完成这项工作”、“我们为什么必须由我们而不是别人来做这份工作” 就会明白消除价值传递链中的非增值活动和调整核心增值活动是企业当务之急。如何适应竞争环境？第一步，清除。应该发现并消除非增值活动，第二步，简化。程序和流程、沟通流程、技术分析流程和问题区域设置流程等：第三步，整合。经过化简的任务需要进一步整合，以使之流畅、连贯并能够满足顾客需要。第四步，自动化。在完成了流程与任务的清除、简化和整合的基础上，充分运用和发展信息技术的强大功能，实现以流程加速与提升顾客服务准确性为目标的自动化。怎么来做？第一步，对原有流程进行全面的功能和效率分析，发现其存在问题：功能障碍、可行性。第二步，设计新的流程改进方案，并进行评估。第三步，制定与流程改进方案相配套的组织结构、人力资源配置和业务规范等方面的改进规划。第四步，组织实施与持续改善。数据分析在价值链传递过程中的作用。第一，企业在清除价值传递链无效流程时，如过量生产或过量供应、等待时间、运输、转移和移动、不增值或失控流程中的加工处理环节、库存与文档、缺陷、故障与返工、重复任务、信息格式重排或转移、调停、检验、监视和控制等进行量化的分析与评定，这需要数据分析的支持；第二，在简化流程的过程中知道流程障碍的根源：问题解决流程所占用的时间成本存在改进的可能、与行业领先企业相比存在明显的劣势、流程活动对满足顾客需要贡献甚微，提高响应能力、降低成本、降低次/废品率、提高员工满意度。这需要数据分析的支持；第三，经过优化的各个环节组合在一起未必是最优的组合，必须进行深入地量化分析，优化整合并满足顾客需要，这需要数据分析的支持；第四，在新的流程实施过程中是否有没有偏差，偏差有多大及原因等，这也需要数据分析的支持。纵观整个过程，数据分析是基础，是做出决策的客观依据。数据分析的基本流程：第一步，流程数据收集。包括各种表单、统计资料等。第二步，整理数据。整理数据是剔除无效数据、剔除浪费因素的过程，整理后的数据是对企业业绩增值有贡献的数据。第三步，分析数据。通过数据统计分析方法形成特定分析报表。第四步，数据化管理。根据数据分析报表，针对运营中薄弱环节提出管理改善建议，为决策提供依据。数据化管理是企业目标管理的基础。通过数据直观表达，确立经营目标，找出企业运营中的差距。完善数据化管理能够促进团队的整体进步，从而提升企业能率。优秀的企业最终都以数据作为管理结果是否达成的指标，循环改进持续发展。数据存在于企业的每个环节，通过经营数据分析可以确保企业良性运营。它是一种全新的管理模式，对于控制成本提升效率，增强企业竞争力有巨大贡献。数据分析与业绩评价。运用数理统计和运筹学的方法，通过建立综合评价指标体系，对照相应的评价标准，定量分析与定性分析相结合，对企业一定经营期间的盈利能力、资产质量、债务风险以及经营增长等经营业绩和努力程度等各方面进行的综合评判。科学地评价企业业绩，可以为出资人行使经营者的选择权提供重要依据；可以有效地加强对企业经营者的监管和约束；可以为有效激励企业经营者提供可靠依据