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    BI离不了报表
            前不久写了一篇文章:报表 VS BI,指出,报表不等于BI。这几天碰到一个客户,让我不得不说出另外的一句话,那就是,BI离不了报表。

            演示中,客户的领导发表意见:你们这个还是报表,我们要的不是报表。比如库存,不同的地方的库存标准是不一样的,有的地方可能高点正常,有的地方则可能要低点,那么,到底多少合适,就是你们的软件要做到的。
           
    领导的心情是可以理解的,领导的意愿也是美好的。不过,现实却是残酷的。如果要实现领导的想法,有两个关键要素:1、BI报表需要大量的基础信息,2、要一个专业合理的模型。

           
    先来看一下所需要的基础信息:库存是否合理,主要取决于销售预测是否准确。而要让销售预测准确,就需要对客户消费行为进行精准的把握。研究客户消费行为的结果,要变成预测,就需要综合人口统计信息。比如,你分析出来30-40岁,受过高等教育的男性,购买你产品的机率较高。那么,你就得知道销售范围有多少这样的人口。各位,这个资料我们可能得到吗?还有,市场份额也很重要,也拿不到准确的数据,只能估算。什么数据都没有,让软件如何计算,算命先生还要知道生辰八字呢。

           
    再看计算模型。其实模型可以很简单,如1+12,但当等式的左边有许多的变量,同时,运算规则也不是“+-*/”那么简单时,模型就没那么简单了。在许多大企业,会有一个专家团队进行算法研究,通过大量的实验,得到一个符合企业实际情况的计算模型,而这部分的工作,如果交给第三方做,并且,期望第三方有一个成熟套上去就可以用的模型,未免有些过于乐观了。

           
    但是,我们将上述问题务实一点,基于现有报表,再加上专业人士的经验来进行回答,其实并不困难。
            1、通过对历史销售数据的分析,可以知道某个区域平均销量、平均库存的对比,以及库存周转情况,从中可以得到一个基本的判断;(可以通过报表轻松实现)
           
    2、再通过对历史销售数据的时间分析,可以掌握在该地区的销售周期规律;(可以通过报表轻松实现)
           
    3、再结合今年需要完成的销售计划,以及已经完成的比率,可以计算出未来周期要如何才能完成计划;(可以通过报表轻松实现)
           
    4、再结合当地的宏观政策、经济形势,即可大致判断出,未来销售计划完成的可能性有多高?(这里必须得靠人,别想靠软件)
           
    5、同时,库存要占用资金,如果要提高库存以保证销售计划完成,那么,还要取决于资金是否可以保障?(资金情况可以通过报表轻松实现,能否保障就得问人了)。

    举例说明:
           
    1、深圳平均月销量为100pcs,平均库存为120pcs,库存周转率为10次;
           
    2、当前为9月,历史为销售高峰期,当月销量可占全年销量的30%,同时,去年截止到8月,累计销量为全年销量的55%
           
    3、今年的销量任务为1500pcs,已经完成50%,如果按原来的规律,9月应该可以销售450pcs,但因为全年累计销售与去年相比,实际情况并不乐观,所以,9月不但完成450pcs的压力较大,同时,还需要在此基础上弥补1-8月未完成的部分,压力更大;

      4、结合当地实际情况,以及内部奖惩制度的调整,认为努力是可以完成的;

      5、那么,为了保证9月的销售任务顺利完成,结合采购周期,8月底库存至少需要保证500pcs。而当前库存+已经采购-预计出库=300pcs,则需要200pcs的库存增加。根据成本计算一下预计的资金,然后再根据资金情况报表即可判断出是否可以立即下采购,还是分批采购。


           
    那么,为什么不可以让软件自动将所有的事情都做完呢?软件其实是一个很傻的系统,如果没有足够的信息,没有预设足够的可能,它是没有办法像人脑一样迅速根据某种情况做出判断的。其实难的就是第4条,如何判断销售计划是否可能完成。它依据的信息很难结构化,也很难快速搜集到电脑中去。而整个决策的过程中,如果缺少这个环节,就无法顺利完成判断。


           
    综上所述,BI其实不可能成为企业的大脑,它不可能取代人的决策,它只是决策者的眼睛,眼睛的价值就是基于快速展示报表来实现的。所以,BI不等于报表,但BI也离不了报表。也许,未来有一天,全世界所有的信息都进入了电脑,并且都是互通的,这时,我们就可能让电脑系统变成一种可以智能学习并决策的大脑。但到了那时,也许科幻电影中的场景——机器人统治人类——也就真的可能出现了。作为人类,你愿意这一天到来吗?


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