体系作战：“业务+数据+IT”的深度融合
本文摘录自人民邮电出版社——
《出海七力：支撑出海增长的真实力量》
数字技术如同强劲的风帆，为企业出海注入了无限动力，让企业可以更加高效地开展海外业务。高效力，意味着企业要在激烈的市场竞争中，以更快的速度响应变化，以更低的成本实现扩张，以更高的质量赢得客户。
图片来源：传世智库、摄图网
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很多企业的数字化管理存在以下问题。
第一，业务与IT割裂。IT系统仅作为业务记录工具，而非业务流程的赋能者。
例如，在传统的“一汇一报一表”模式中，业务人员须手动填报数据，IT系统仅存储结果，无法实时支撑业务决策。
第二，数据孤岛林立。不同部门的系统独立建设、数据标准不统一，形成了诸多数据孤岛，最终导致业务流程割裂、决策效率低下。
例如，CRM系统与项目管理系统数据不互通，导致客户信息无法被实时同步至项目团队，影响协同效率。
第三，单点优化局限性大。企业往往聚焦于单个模块的优化，如CRM系统升级，但缺乏整体架构设计，单点优势难以转化为整体效能。
就像单一装备的性能优势在体系化作战面前不堪一击一样，业务、数据、IT的简单叠加同样无法形成优势，只有通过共享数据链实现体系化融合，才能形成代际差。
换句话说，企业的数字化转型，应该从单兵作战转向体系化赋能，以“业务+数据+IT”的深度融合，打造有代际差的竞争力。
我们之前服务过的很多企业，会给销售部门设计一套CRM系统，也会给供应链部门设计一套智能管理系统，但这两个系统通常是不互通的。
这些企业常常会出现这种情况：面对同一个项目，销售部门有自己的目标，供应链部门也有自己的目标，两者不仅无法有效协同，有时还会互相掣肘，影响项目的正常运转。
一套好的“业务+数据+IT”深度融合的数字化系统，可以通过客观、透明、及时的数据共享，从根本上解决这类问题。
“客观”就是把预测构成讲清楚，例如，预测总值为1.78亿元，其中有项目支撑的是多少，没有项目支撑（凭市场经验预估）的是多少，这个信息应该传递给供应链。
“透明”是指数据要实时同步，销售人员的数据要直接给供应链部门看，不用藏着掖着。
“及时”是指把预测与日常销售管理绑定，每两周召开一次分析会，看线索和机会点的数量、目标与预测值的差距，觉得完不成时就调整预测值，调整后实时同步。
这就是共享数据链的作用，不是单独给供应链部门一个数，销售部门自己管一个数，而是销售部门管什么数，供应链部门就看什么数，每两周数据都会刷新。
而且，系统是智能的，有内置规则。
例如，到了5月1日，系统发现还有4月20日的预测数据没更新，就会自动报警邀请刷新。
把预测融入日常管理，数据就是活的，共享数据链不断刷新，供应链部门能拿到销售部门的真实数据，部门之间的协作自然就没有阻碍。
现阶段，很多企业的数字化都有相似的问题，虽然有了数据化基础，有了各类IT系统，但相互之间的链路没有打通，这就大大弱化了数字化的作用。要想真正实现体系化作战，企业必须回归业务层，重新构建数字化管理的流程和系统。
1.业务数字化，定义核心场景与流程
业务数字化的本质是将传统业务逻辑转化为可量化、可追溯、可优化的数字流程，重点解决“业务怎么跑”的问题。
在传统模式下，与业务相关的线索信息分散在Excel表格或销售人员脑子里，易丢失且难以协同。
数字化系统要定义线索的关键属性（如客户行业、需求类型、预计金额），并通过权限管理确保团队共享。企业要通过机会点管理，将机会点从模糊的商机拆解为可跟踪的阶段（如立项、评审、投标），并为每个阶段设置明确的标准。
在线索管理的基础上，企业要剔除传统流程中的低效环节，打破固定流程的限制，重塑企业数字化管理的流程。
2.数据资产化，构建共享数据链
数据资产化的核心是消除数据孤岛，建立跨模块、跨系统的数据共享机制，实现“一处录入、全局使用、智能分析”。
首先，企业应定义主数据规范。
例如，客户主数据须包含唯一标识、组织架构、决策链等字段，确保不同模块（如CRM、项目管理系统、财务系统）对客户信息的理解一致。
然后，企业应建立数据字典，对业务术语进行标准化定义。
例如，机会点状态统一分为跟进中、已立项、评审中、已签约、流失等，避免不同部门因术语差异增加沟通成本。
最后，企业应打通数据链路。
纵向上，要实现从线索到合同的全生命周期数据打通。例如，线索转化为机会点时，系统自动复制线索基础信息至机会点档案，并关联CRM模块中的接触记录；机会点签约后，系统自动生成合同编号并同步至财经模块的应收账款管理。
横向上，要实现跨业务线数据共享。例如，CRM模块中的“客户声音”（如客户对产品的反馈）被实时推送至产品研发模块，为需求迭代提供依据；项目管理模块的风险数据被同步至风控部门，支持动态风险评估。
3.IT服务化，打造智能协同系统
IT服务化的目标是将技术能力转化为业务赋能工具，通过自动化、智能化手段提升管理效率，实现系统替人决策、数据驱动运营。
流程自动化
对于企业管理工作中重复且规则明确的操作类任务，可以通过引入AI，实现自动化处理。
例如，我们以前服务过的德国和巴西的两家企业，原来的采购订单管理模式是：不管接收、确认还是注册，都需要人工操作。
后来，在我们的建议下，这两家企业引入了自动化方案，很多简单但烦琐的业务操作消失了，整个采购流程几乎不需要人工干预，系统会自动处理。员工要做的，就是在系统提示异常时及时地解决问题。
引入这个自动化方案后，这两家企业的采购效率大大提升，人力成本也得到了有效控制。
智能分析与预警
引入AI相当于给数字化管理系统加上了一个智能的大脑。
这样的IT系统不仅能够打通整个业务流程，提高运营效率，还能通过算法对历史数据进行分析，通过模拟经营对业务发展进行预测，为决策提供参考。
例如，通过“AI+CRM”系统，企业可以借助算法分析历史客户流失数据，建立客户流失预警模型，针对可能流失的客户自动生成挽回策略。
同时，企业可以提前在数字化系统中设置关键指标（如销售目标完成率、客户满意度、项目风险等级）及红线，借助算法让系统及时甚至提前感知数据异常，自动触发预警（如红色警示灯、邮件通知）。
构建“业务+数据+IT”深度融合的数字化管理系统，本质上是一场从理念、组织到技术的全方位变革。
企业需要打破思维定式，以业务场景为起点，以数据贯通为脉络，以IT为支撑，打造会思考、能进化、可协同的数字化生命体。
唯有如此，企业才能在未来的竞争中构建不可替代的代际差优势，真正实现用体系化能力“吊打”单打独斗的竞争对手。
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