4月26日，在帆软数字先锋——零售专场的直播间，在主论坛上，帆软大消费行业顾问 郑承龙先生 为我们带来了《IT部门如何帮助业务实现数字化选型》的精彩分享。
各位线上的朋友，大家好，今天给大家分享的主题是《三步走：IT部门如何帮助业务构建高可用分析体系？》
为什么会选择这样一个主题给大家做一个分享呢？实际上整个企业的数字化转型已经进展了大概五六年的时间，我们大部分的时间聚焦在整个技术的转型，当然不仅是技术，还包括管理方面的一些转型。
但我们很少去关注整个转型给业务条线带来的一些价值。今天的分享内容主要包含以下三个部分：
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企业业务数字化转型面临的问题
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整个业务数字化转型核心--高可用的业务分析体系
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IT部门如何去帮助业务构建高可用的分析体系
业务数字化转型面临的问题
第一个问题，在过去的数字化转型过程中谁来主导转型？这个在过去的几年时间里基本上是由 IT 部门主导。但实际上在整个企业数字化转型的中后期，我们会着重强调业务部门在整个转型过程中的强参与作用，因为成果最直接应用于业务。所以在第三阶段我们会非常关注他们的参与度。那么问题来了，这个时候谁来主导转型?相关的业务部门的参与程度如何？因为参与度决定了整个业务数字化转型的成果，它能不能真正的给业务部门带来实际的价值。
第二个问题，预期的产物是否清晰？提到这个问题是因为整个的业务数字化转型实际上在前两年的时候不管是IT部门、管理层、还是业务部门，它的产物实际上是不清晰的。为什么说是不清晰的呢？从整个的转型的成果来讲，通过与很多客户的交流情况来看，最后的一个转型结果都是不尽如人意。为什么会出现这样一个问题呢？我们发现对于整个业务数字化转型的产物，大家是没有达成一个共识的，就是对于业务数字化转型，它应该达到一个什么样的效果，大家是不清晰的。这是我们遇到的第二个问题。
第三个问题，最终转型的成果认可度情况是怎样的？从结果上来讲，满意是很难达到的。这时候IT部门就会有这样一个困惑，我们花了很多的时间去践行整个业务数字化转型过程，但是业务的认可度却并没有想象中那么高。一方面体现在项目主要主导人不明确。另一方面就是由于大家对于预期要达成的目标不清晰，最终导致对于成果的认可度不高。
基于以上分析，我们提出一个思考：业务和 IT如何基于需求实现双向奔赴？这里面有三个关键词。
第一个是基于需求，业务数字化转型，它的对象一般是业务在日常经营分析所涉及到的诉求。第二个是业务和IT，是参与的主要角色，这两个部门在整个的转型过程中，通过强配合，最终实现两个部门围绕需求双向奔赴（第三个关键词），齐心协力共谋一事。这样的话我们才能够去将整个业务数字化转型的成果真正的给做出来，让它能够产生价值。
业务数字化转型的核心
首先我们提出一个问题，为什么说业务数字化转型的核心是搭建高可用的分析体系呢？十四五规划中提到消费领域的时候用了这样一句话“需求牵引供给，供给创造需求”。这句话告诉我们“技术部门去给业务搭建一个什么样的体系，是由业务的需求本身来决定的”。需求牵引供给，意味着技术需要围绕业务需求去提供助力。然后我们通过各种方法使需求清晰明确，并加以完善。所以说整个业务数字化转型的核心就是围绕业务核心需求来搭建高可用的分析体系。整个高可用分析体系的搭建，通过这些年跟我们的合作客户的交流，沉淀出了以下三个方面的内容。
第一个方面：需求决定供给。业务需要什么，我们如何响应？在这个过程之中，我们需要去了解业务的核心需求。过往收集业务需求的过程中，大家对于需求的理解是停留于表面的，或者说到底什么样的需求，什么质量的需求，是我们在业务数字化转型过程中所要关注的。我们说必须是核心需求，核心需求最基本的特质是能够帮助业务提升整个管理链路中最底层的效率。这个是非常关键的一步，核心需求决定供给的主要能力或者说时间精力聚焦在哪些方面。
第二个方面：质量重于数量。往往我们在收集业务的需求的时候会产生非常庞大体量的需求，但是我们本身技术部门对于这些需求实际的甄别，实际上是没有足够强的识别能力的，我们不可能像业务人员那样了解实际业务。但是面对我们所提出的需求收集，业务人员就可能把他所有的需求都甩过来。那在这个过程中我们就要通过运用一些需求调研的方法，主要应用的就是5w1h，来构建一个高质量领域业务框架。
这个高质量的业务框架，它可以帮助我们去框定在业务提供的海量的需求面前，我们的核心是哪些？围绕这个业务框架把需求进行梳理归类，提炼出一个高质量的业务体系。这是第二部分。
第三个方面：共性高于个性。为什么提到共性高于个性呢？因为不同的业务部门之间提出的需求不一样，同一部门的不同人员之间提出的需求不一样。那如果说我们应对于需求的处理方式是点对点的散状的话，那么我们最终会发现可能 A 部门的张三跟 B 部门的李四他们两个人都提出了很多的需求，经过我们分析过后会发现他们的需求有一部分是相通的。比如说张三他有个需求是看一下 A 品牌的区域销售，B 部门李四也有个类似需求是看 B 品牌的区域销售。两个人只是属于两个不同的部门，关注的品牌不一样。
但实际上对于销售域来讲，他可能同时关注折扣、售罄这样的指标。面对这样的一些需求我们需要去做多方调研。通过多方调研，跨部门、跨人员进行调研，输出一些共性的需求。我们通过调研，能够把一些共性的需求通过实行一对多的解决方案来满足不同人员的一些需求。共性高于个性是整个高可用业务体系搭建的需要把控的第三个方面。
IT如何帮助业务搭建高可用分析体系？
IT部门如何去帮助业务搭建高可用的分析体系？我总结了三个关键步骤：
什么叫做高质量的业务需求提炼呢？这里我们给它做了一个简单的定义，高质量的业务需求提炼是指围绕业务的需求池，运用标准的调研方法，对其中的需求进行内容识别、应用场景识别，解决思路探究、改善的建议思考，从而提升需求质量。这个过程中会考虑报告的目的，受众现状，优化方案，要求调研人员积极引导业务人员高度配合。高质量业务需求提炼之前，我们肯定需要把业务数字化的部门需求做一个收集，做尽可能全面的全量收集。
围绕这样一个需求的池子，我们对于单一的每一个需求运用标准的调研方法，对需求进行内容识别，这个需求是分析什么的、给谁用、应用什么场景、什么时候用，把它的内容识别出来，然后它是应用在什么场景下，针对于它所应用的场景采取了什么样的解决思路。
分析这些需求，并且提出改善的建议，来提升这一个点状的业务需求的质量，这是我们针对于整个高质量业务需求提炼的定义。那么我们刚刚也提到了高质量业务需求提炼，核心应用的就是 5w1h 分析方法——这个需求它的内容分析的是什么？为什么分析这个内容？它的内容应用在什么场景之下？这个需求应用在什么时候？它的使用用户是谁？谁是这个需求的核心使用人员？然后这个需求是应用了什么样的分析方法？针对于每一个子项，我们都会去关注这几个方面，当前的需求现状什么样？为什么要分析这个内容？当前这个需求除了分析我们认知的这个内容之外，它能不能分析别的，它到底分析了哪些内容，我们把这些明确下来。
这一步的动作主要是为了明确我们单一需求的核心主题，就是聚焦。比如说一个需求报告，它存在多个主题，我们就需要把这些主题给明确下来，并且选择核心的你最终想要分析的主题来进行一个精准的定位。
为什么会提到说要用 5w1h去分析法呢？
举个例子，因为我们目前的业务大部分应用的是 Excel 来进行数据分析。用 Excel 来进行数据分析的时候，我们肯定会有一个数据源表，这个数据源表我们技术部门一般提供的是全量的一些数据，它既可以分析商品销售，又可以分析区域销售，又可以分析品牌销售，那么我们业务同事在用这样一份数据的时候，通常会在一个 Excel 表单里面去把这个数据拆分的尽量多的主题，也就是他希望用一个 Excel 报告来分析尽可能的多的主题。
最终的话就会导致一个 Excel 里面有非常多的sheet页，那这个 Excel 它的名称该叫什么呢？会非常的多选择，可能每一个sheet页都是一个大主题。这其中会存在一些问题，比如说我们刚刚提到的一个报告，有多个主题，有多个目的，有多个应用场景，怎么办呢？我们刚刚对此做了一个解答，通过拆解的动作去把这个报告涉及的主题、有多少目的、应用多少的场景给它拆解出来。
我们再举个例子，有一张销售报告，销售报告里面有很多个sheet页，系列累计售罄率分析、款式、明细、折扣等等很多的内容。我们把这样一个销售报表里面，它所涉及的主题全都给拆解出来。
那么这样拆解的话，我们的需求池子里面涵盖的需求就非常的多。把单一报告进行多主题拆解，这样提炼分拆的表单就遇到了第二个问题，它会不会很多主题呢？因为我们每一个子表单它至少能够拆出一个主题来，表单主题会以倍数增长。这样提炼的需求表单很多，那么怎么办呢？我们提出了整合的概念，整合是什么意思呢？
我们就用上面的销售报表来举例子，我们通过观察会发现它核心就关注两块。第一个是整市售罄率的一个分析，第二个是销售表现的分析。围绕这两个分析去看，比如说系列的售罄，款式的售罄，然后围绕销售分析，会看区域销售，会看店铺销售。但是不管你看的是系列的售罄，还是款式的售罄，它都是围绕售罄率，只是说它涉及的维度不一样。
这里普及一下维度的相关分类。我们一般把维度分为三类。
第一，时间维度，比如说我要看年度销售达成，要看季度销售达成，要看月度销售达成，要看周销售达成，要看天销售达成，都是销售达成。按照时间维度，我们能不能给他做一个归类。
第二个组织维度，比如说我这个销售分析里面有区域销售分析，有店铺销售分析，但实际上它也只是销售分析在不同的组织维度下面的拆解。
第三类是商品维度，比如说商品大众小类、鞋服配，然后产品季系列等等。这三类维度一般可以把我们的需求的表单给丰富完善，这是第一步，高质量业务需求提炼，围绕需求怎么去做分拆，怎么去做合并，然后合并的过程中维度的三种类型。
我们把整个需求池或者说单一部门它的需求池进行整理之后，我们围绕分拆出来的应用场景、应用主题。对于这些需求，这里的需求是指我们经过第一步，高质量的一个需求提炼之后，围绕这些需求进行主题识别。
这些需求应对的主题是什么？比如说我们刚刚提到的销售分析，它可能就是在整个商品的全生命周期链条过程之中的销售环节。这个销售分析属于销售环节里面的一个子表。我们围绕这个场景，把场景之下的完整的满足 PDCA 原则的业务链条给梳理出来。
比如说销售分析在商品的全生命周期里面属于销售环节的。我们把商品分析这个场景的完整的一个业务链条给梳理出来。从计划、原料采购、生产、物流、销售整个环节的业务链条给它梳理出来，针对于每一个链条去构建满足链路分析的闭环业务流。实际上这里面是有两条链的，第一个是整个商品全生命周期的业务链条，然后针对于其中的一个节点，比如销售节点，拆分出销售计划、执行、销售复盘。那么这里的销售计划、执行、销售复盘就指的是针对于销售分析的一个闭环的子业务流。
我们看到销售节点是包含一个闭环的子业务流，然后在其他每一个节点里面都去构建或者说寻找再构建这样的闭环业务流之后，整个满足PDCA的一个业务流程就跑起来了，这是我们说整个高可用业务流程梳理的一个定义。
这里我们也举一个例子，就是以刚刚的那个商品的全生命周期的一个链条，商品从最开始的备货计划，做一些备货计划管理，然后针对于商品的到货管理，做到货管理，针对于商品的销售，做销售管理，对商品的库存进行管理，再去进行新一轮的采购规划。这是我们整个商品的业务流，它实际上是一个环状的流程。
在高可用业务流程梳理过程中，我们也会遇到一些问题，比如说业务模块相互独立的情况下，谁来做这件事情，去把这个流程梳理出来。因为每一个业务的人员都是围绕自己手上的这个业务板块来做事。那他怎么去提炼整个业务模块的流程呢？我们就需要有一个业务侧的项目主导人来做这个事情的。
在这里提一个问题，谁来主导业务数字化转型？我们必须要有一个业务侧的项目主导人，他能够拉通不同的部门，甚至对于这些不同的部门之间的业务有足够的熟悉度，他才可以去调动资源，在整个业务流程梳理过程中起到一些关键的作用，甚至他自己本身就可以把这个事情独立完成。然后第二个问题我们举同样的例子来回答，我们刚刚一直在讲整个的消费领域里面一个非常常见流程上面的全生命周期流程。
商品的全生命周期，我们先介绍一下两个维度。第一个是它分析的一个横轴，是整个商品的一个业务链条。从渠道规划、商品企划、研发、订货、采购、生产、物流，然后销售零售，然后客户服务，这是我们说整个商品的全生命周期的流程。
这是我们讲的满足 PDCA 的一个业务流程。针对于每一个流程节点里面，我们都有对应一个业务链条。比如说围绕渠道，我们把内容分为三部分，第一步是整个计划管理，就是定计划，也就是渠道里面的渠道规划。第二部分是渠道规划过程中的一些达成。比如说新开店、关闭店，这是我们说的第二部分的一个过程。然后第三部分是针对于整个业务过程中的一个复盘，就是整个渠道规划里面最终结果做得怎么样。如果说做得不好，那么我们要反哺新一轮的渠道规划，每一个子节点都是有一个完整的业务链。
业务分析体系的搭建，第一步是高质量的业务需求提炼，第二步是高可用的业务流程的梳理。业务流程梳理出来了，就形成了我们分析所需要的主体框架。第三部分需要把这些需求整体统筹，并把它们归类到业务模块里面去。
所以说高效率的分析体系搭建，我们的定义是面向全业务模块的需求，运用精细化的管理理念。针对于这些需求，对它的主题进行分析合并，然后构建出满足规范化、精细化、个性化的需求，然后实现整体需求的低冗余与高效率。
在这个阶段里面，也有对于需求的分拆合并。跟我们第一阶段提到的高质量的业务需求提炼，它里面的分析合并它有什么区别呢？第一阶段针对的是单需求，单一需求的主题分拆，然后合并。在这里我们面向的是全业务模块的需求，站在的角度不一样。我们统筹全业务模块的需求，对其中的主题进行识别，然后进行内容分拆，进行合并，然后构建出规范惊喜的个性化的一些需求，然后实现整体需求的冗余与高效率。我们针对于最终提炼的所有需求的池子，把它的冗余度降低，使整个的业务需求的池子效率能够提升。
整体回顾
我们来回顾一下这三步。第三步中我们最开始的时候围绕着是收集上来的需求池子，在这个需求池里面，我们针对于需求与业务部门面对面进行交流，把这些需求的主题明确下来，把这些需求拆解到单主题，以主题为最细粒度，拆解到单主题，把它们打散，形成一个需求池。
在这个需求池之上，我们进行第二步，把业务流程给梳理出来。业务流程的梳理就涉及到业务环节、业务主体以及业务板块。比如说我们要梳理商品板块，它有哪些业务流程，把这些业务流程给梳理下来。
然后再把每一个业务流程的流程点里面涉及到的业务链条梳理出来，比如说商品企划，商品企划是有一个套路的，把这个套路梳理出来，就是我们讲到的业务环节，然后把对应的业务需求池子里面的最细粒度的一些场景，一些主题的需求去填充到业务环节里面。业务环节填充完了之后，对应业务主题的丰满度提升了。
在整个业务主题的搭建完成之后，我们针对于业务主题里面涉及到的内容进行跨主题的整合。商品部跟销售部重合度是非常高的，把他们的需求进行提炼，进行主题的冗余度的清理。
最终就形成面向于整个经营分析的业务分析体系，这是我们面向于整个企业的业务数字化转型提到的三步走的一个核心的战略，今天的分享就到这里。
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