ERP 導入的投資報酬評估（ERP客製化、進銷存軟體）

      今天下午Allen我跑到新店拜訪一個從事30幾年的服裝製衣廠，該客戶使用某國內的知名套裝軟體多年，但客戶在需求討論一直說庫存不準確、生產工序流程無法符合該公司的營運管理面，所以他們使用管理系統跑出了的財務報表、生產報表等等，事實上大家都知道無法信賴，甚至客戶提出一個明顯例子，就是現有套裝軟體跑出的產品生產成本過度高估，導致於他們業務進行報價時，產生價格嚴重高估，跟其他競爭廠商產生巨大落差，而報價完全失去競爭力，因而損失了龐大的訂單，故內部一直有個聲音，想要找量身定做的ERP客製化軟體，所以找上我。

      不是這套知名的套裝軟體不好，事實上我一直也很欣賞這國內的套裝軟體，但畢竟套裝軟體就是大眾市場所推出的管理系統，不可能可以根據某產業、甚至某特定公司進行修改流程、表單欄位，套裝軟體事實上它適合初期創業得中小型企業、店面，快速導入資訊化系統，好處就是非常便宜，不需要再等待程式研發過程，就可以有現成的軟體可以用，但一切的開始到最後就是您必須去完全適應遷就軟體功能與流程，而公司經營一段時間後，漸漸有了自己的企業文化、流程、獨特優勢、管理流程，就會發現跟套裝軟體格格不入越來越明顯，內部就會產生我們需要一個屬於自己量身定做的ERP系統。

       在導入一個新的軟體管理系統（進銷存、ERP、CRM、SCM等等），事實上是需要耐心與時間的，因為管理系統是需要深入客戶的流程、管理思維，而不斷的討論再討論，所以需要雙方（企業使用端與軟體開發商）都需付出極大的腦力、時間、體力與耐心，創造出一個對客戶有用的管理系統。

        但評估導入一個全新的軟體系統時，事實上需要時間、人力、預算，那麼這邊我也簡單描述，導入管理系統的效益評估成敗問題，在做不做投資效益分析問題上業界有很不同的看法，有人認為ERP項目主要追求的是長期效益，為企業奠定一個競爭優勢的基礎，不能要求立竿見影，當然也有人認為投資回報很難計算出來，不能用投資回報來考核ERP的成敗。
         
        效益是在深化應用中逐漸體現出來的，“上線”時還見不到效益的情況確實存在。很多項目可能要等若干年後才能收回投資，因此投資回收期會有長短，無非是收益多少和回收期長短的問題。任何一項投資項目必須做可行性研究，而投資效益分析是可行性研究報告的重要內容之一，是立項決策前必須做的一項不可缺少的重要工作，如果投資長期見不到效益，誰也不會做這種打水漂式的賠本買賣。
         投資效益分析首先要確定投入的資金數額，在資金投入方面，通常要考慮以下各項，但不一定每個ERP項目都樣樣需要，要根據企業的具體情況。為了避免疏漏，這裡列舉了所有可能的支出，供參考。
        *調查問卷、接待、差旅費用；
        *諮詢、教育訓練等售前服務費用；
        （以上兩項應列入ERP項目開支，不要分攤到行政辦公費用中。）
        *ERP產品費用（軟體使用許可費、資料費、雲端的租賃費用）；
        *電腦、終端機、印表機、伺服器、各種網路通訊設施、條碼成套設施、數據採集器等各種硬體費用；
        *新建機房、添加的辦公費（如電腦桌椅、文件櫃）的費用；
        *導入顧問、售後服務費用；
        *監理服務費用；
        *二次開發和使用者授權費用
        *日常維護費用（耗材、網路通訊費用、工資等）；
        *升級費用及每年需支付的相關費用（ERP產品公司有相應的規定）
        *在線服務費用；
        （以上是比較不容易忽略的支出）
        *延誤資訊化應用造成的損失（也就是推遲獲益的損失，如何計入資金投入比較難估算，要和收益結合起來研究） 

         這裡，我們也不妨引入總體擁有成本的概念，就是把系統生命週期的一切費用，包括選型、安裝、應用、維護和管理都考慮進去，而不僅僅考慮初次投資。


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大數據(BigData)與商業智慧(BI)差異性

     目前不管我們是在新聞媒體上、雜誌報導、甚至各產業宣傳上幾乎都會提到大數據（BigDaga），那麼大數據與傳統企業的商業智慧（BI）是否相同、又或者有所差異性呢？


  大數據（BigData）與商業智慧（BI）概念區隔性：
傳統的商業智慧BI，主要是應用領域比較局限在企業的數字管理思維層級上，將商業智慧應用在企業內部的ERP系統、MRP系統、POS系統、CRM系統、MES系統所有管理系統的數據整合，提供給中高階主管快速提供，有效明確的數據報表，以利於企業做出明智的企業戰略決策，全面提升管理競爭力。
而近來一直一來的大數據（BigData）題材，是因為在物聯網、雲端化普及成熟下，可以有效的利用各種連網設備工具，進行採集、整理、過濾的資料、數據收集，而這樣的模式，當然更需要新的處理模式與技能，大數據著重於解決某一類問題的方法，例如：大量攝影圖像分析，在網路、傳感器等非結構化海量數據的分析、收集空氣品質數據分析等。

所以不管定義如何差異，大數據（BigData)與傳統商業智慧（BI）是社會發展到不同階段的產物，大數據對於傳統BI，既有繼承，也有發展，從"道"的角度講，BI與大數據區別在於前者更傾向於決策，對事實描述更多是基於群體共性，幫助決策者掌握宏觀統計趨勢，適合經營運營指標支撐類問題，大數據則內涵更廣，傾向於刻畫個體，更多的在於個性化的決策， 當然純粹從思想的角度講，兩者在概念上是可以實現統一的，都遵循數據-資訊-知識-智慧這個脈絡，甚至在更高的層次，兩者也是可以視為雷同的。
  大數據（BigData）與商業智慧（BI）技術差異性：
傳統商業智慧的技術領域：ETL、數據倉庫、OLAP、可視化報表。
大數據的技術領域：Hadoop、MPP、HDFS、MapReduce、資料流處理等。
  企業該關注大數據還是商業智慧？
在技​​術領域，雖然傳統BI的一些技術ETL、數據倉庫、OLAP、可視化報表似乎都將處於落後邊緣，因為它難以解決日后海量數據的處理問題，但是，也不能全盤否定或替代成大數據。一些企業採用SAP HANA，Power BId等工具的都是基於這個問題優化的方案。 BI的那套也將長期存在，畢竟企業對BI方案還是很青睞，大數據的普及和應用也是個漫長的過程。
大數據分析也不是空口說說，它的第一要務就是解決業務問題，大數據一定程度上就是用全新的數據技術手段來拓展和優化業務領域，傳統企業需要聚集一群人來研究這個問題，需要有人專門研究和探索。例如如果對外，想清楚新的商業模式，如果對內，想清楚在哪個場景，可以用大數據的手段提升效率。

當前大數據可以產生價值的地方，從行業的角度看，金融、銀行、互聯網、醫療、科研都有廣闊的前景。從領域的角度看，廣告、市場行銷、保險銀行風險控管、供應鏈都是大數據發揮價值的地方，對於特定企業，比如電信運營商、政府交通管制、空氣監控，大數據也可以在網絡優化、數據分析等方面提供新方法。

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