承接上篇：IT经理人的破局之道精选(上)
2016年1月28日，由IT人俱乐部主办、江苏省企业信息化协会承办的IT沙龙研讨会在苏州园区举行。本次研讨会为IT人俱乐部会员提供20个参会名额，与江苏省企业信息化协会秘书长贡苏康就“IT经理人的破局之道”进行了一次深度地、开放地探讨。以下为精选内容，欢迎各位看客在文末留言中拍砖、发表您的看法。
主持人：江苏省企业信息化协会副秘书长 田野
分享嘉宾：江苏省企业信息化协会秘书长 贡苏康
与会嘉宾：IT人俱乐部会员
李宁：目前大家感觉不少外企都在走下坡路，几年之后我们不少人可能会转移到民企去。能不能请贡秘书长给我们介绍一下目前民企中信息化的整体状况如何?您能不能从几个维度给我们讲讲如何挑选合适的民企?
贡苏康：民企的环境跟外企确实差很大，民企和民企之间差别也很大。这个差距明显体现在全方位，从意识、技术、管理、流程、理念等方面都差的比较大。但是未来的中国企业，尤其是制造业要想能够生存发展，信息技术是必不可少的一条道路。你可以靠技术吃饭，当然这个技术不一定高到哪去。也许你找一个很特殊的行业，很特殊的一个细分市场，你就做得比别人强，那就行了。
也许你是靠一种新的经营模式，比如我到大学里面开超市，然后里面很多人员都是大学生，便宜的不能再便宜等等。也许我就是靠大规模制造，成本低，质量也还可以，但我不管你干什么，你没有信息技术就相当于你是用冷兵器跟一个有了信息技术的热兵器部队在作战。这是我们很多企业现在根本没有意识到的这样一个环境。
而我们现在的问题是什么呢，除了传统制造业的老板们理念和意识上有差距以外，我们的CIO们也存在很大的问题。划分为两类人，一类人是我前面说的，跃不过去那个槛，我搞IT的就是搞IT，你在一个传统制造业是无论如何不行的，外企好一点，但其实外企也不太行，只是这个问题没有那么尖锐;第二类，我互联网有互联网的玩法，你得跟着我玩，行吗?肯定不可以。跟着你互联网玩是要有跟着你互联网玩的条件。
举个例子，江苏一个一般性的中型企业，你如果现在马上让他上SAP的ERP，这个企业我估计一年以后就要倒闭，我是说大部分，不是个个，有可能会挺过来，弱不胜补啊！信息化是没事，就是人类科学的、规范的、标准的知识经验固定化。
ERP就围绕生产的了，我们大部分中型规模的这些民营企业们，从底层的员工一直到高层根本不会所谓规范化的科学管理。你说你上一套ERP，你怎么用它?就是这个问题，所以怎么办?你得根据这个企业的实际情况一步一步来，这是没办法的事情。但是我们有很多所谓的高手们，他的那一套水平比较高的互联网的玩法固定在脑袋里面了，就算过去多少年，甚至是他认为很成功的经验的积累固化了，他也改不了了，他就没想到，当你换一个环境的时候，很可能你的解方程的边界条件是变了的，不是原来在你那个圈子里面约定俗成、不言而喻的边界条件了，他忘了再回去推倒一下，我们很多人经常犯这个错误。
所以，我们现在绝大部分的民营企业在制造业而言是什么水准呢?总体上来说，不太清楚信息化到底能给我这个企业带来什么。于是乎你们就有人提到了，看看他的同行用什么，我也跟着用什么。
这个就是目前我们民营企业总体对于信息化认识的水准，大致就是这样。也正是因为认识水平不高，而且这又是将来中国，其实不光是江苏，整个中国制造业要想生存和发展的必不可少的，当然仅靠这个还是不够的，光靠这块是不够的。但是我认为它是必不可少的一条路。
你们可以设想一下，无论你是成本竞争性优势，你要降低成本，你整个供应链系统不把它串起来，怎么可能去跟那些串起来的比呢?
有一些互联网高手或者说对信息技术比较了解的人，由于思维上的局限，如果说不抛去过去很多成功的经验，到了一个新的企业去，且不说文化其他的东西，光这条就不大容易融在一块。
那我为什么看好民营企业CIO这个职位呢?是因为除了有这个需求以外，这是未来民营企业生存和发展的必由之路。除了这个以外，还有一条就是现在还没什么太多的竞争对手，也就是说，真正能够成为一个合格CIO的很少。
张健：刚才听了贡秘书长说这么多，我从IT角度来说一下，差不多有六点内容。第一点，我先前有一个IT跨界的阶段。一部分是跨出IT的眼界去看一个事情。比如当前去学习财务和HR。第二个想法是思考这个IT可以替代任何业务部门吗?以前我们有一个人岗位的轮值，比如说把你放在生产，你能搞定生产的问题。你在人事，你是不是可以搞定人事的问题。这也是为了要熟悉他一部分业务。
如果是用过ERP的人都知道，ERP从销售进来，最后到财务收款，每一条环节比较熟悉，你必须要到业务部门去了解他的实际流程，你才能去实施你的ERP。那在这个期间你就是在跨界学习，这是指公司内部，等于是轮岗学习。
贡苏康：这个问题，这种行为不叫轮岗，轮岗是有责任的，当这个岗位或者这个部门出现问题的时候，你是要去解决的，要你做决策的，这个部门的事，你只是了解。所以这个轮岗是两回事，如果是轮岗需要的能力就强的多，你这个只需要了解就可以了。如果仅仅是了解，我认为非常好。但是我给你提一个建议，有深有浅，因为你的精力不可能那么多。那么哪些深呢?去找重点环节或者重点方向。重点方向是什么呢?就是我刚才讲的，围绕公司最重要的东西。
张健：做这个东西其实是有一个铺垫的。你不了解这个公司业务，根本不知道用何种信息化手段帮助公司增加企业竞争力和节省成本，并不是说我为了轮岗而去轮岗，我们在IT办公室，到生产办公室看他们实际操作的。
贡苏康：你这个ERP是定制的吗?
张健：是标准定制的，我这个只是一个想法，只是一个阶段，就是这样去说企业的核心竞争力。比如IT去想公司一个产品或者服务的核心竞争，那么这个东西怎么去增加我们企业的核心竞争力，也是我们需要思考的一个问题，是要参与到企业战略或者规划吗?
贡苏康：这是要根据实际情况，因为有时候不是你想参与就参与的。
这实际上它隐含的就是，你做信息化，你的重点应该放在企业的核心竞争力最重要的那些方面。还是那句话，企业资源是有限的，首先放在最重要的地方。那么，企业核心竞争力到底有哪些呢?这又有两种不同的思路，一条是增加现有核心竞争力，第二是培育新的核心竞争力，这两个又是不同的做法。后面一个做法难一些，需要培养新的竞争力，就像创新一样，这个难度就大了。培养新的核心能力，你首先就要了解一下，企业现有的核心竞争力主要在哪?可发挥的余地是什么?
张健：每个公司的产品都有不同，是要看他基本的工具和方法是什么，所以有些IT如果能掌握这些东西，有标准可以参考。
贡苏康：我觉得企业跟企业差别很大，如果可以标准通用的话，就是这样一个逻辑推理是可以用的。比如说你是制造业企业，最重要的是成本。
张健：IT是不是要掌握这些基本的工具和方法?
贡苏康：要。成本到底在企业当中都在哪几个方面，我讲的是企业的成本，那你会发现从财务角度可以分析，这些都是标准，在网上一查都可以搜到，比如说财务成本、管理成本、销售成本、生产成本等等，这些在网上都可以查得到。然后你就可以了解一下，你企业在哪些方面成本比重是最高的。也许你的企业数据不一定那么高，但你可以去看看，这个行业之间如果是差不多的企业，差别不会太大的，可以参考一下，那你又前进了一步。你看看在这些环节当中，人家是怎么做的，然后你企业怎么做，大致怎么样。不一定保证你这么分析出来每次都是对的，但是应该成本的概率下来了。
张健：刚才贡秘书长已经回答了成本和部门转型创新的问题。现在成本方面老板都讲究投资回报，但有时候投资回报很难测算，因为它是涉及到效率，IT很多东西做了是看不见的。包括OA，我做了一个流程，你根本就看不出来，我是节省了多少工时。
贡苏康：不一定，有的时候确实看不出来，但有很多时候就是可以量化的。比如说成品率的提高，比如说采购时间的缩短，采购时间的缩短就意味着库存时间的减短，也就意味着采购成本或者财务成本的降低。
赵晓瑜：我想问贡秘书长两个比较细一点的技术问题。您一来就提到了工业互联网，在火车上您也给我们分享了大数据。我在想，我们要破这个局，说不定这是一个很好的经验。我个人有一个想法，与其像工业4.0一样大设备、大的系统，花几百万、几千万，很难做出样板。我们是不是能学日本搞点精益生产、硬的东西，说不定可以搞一点小的各种改善。
贡苏康：正确。工业4.0和所谓的大数据搞只是一个口号，实际上核心是什么?就是一个制造型企业把数据当作了核心资产之一，但是这个东西要是在相当的基础之上，它的重要性或者它的价值才能发挥出来。
对于一般性企业，如果说生产线上的设备有了自动化程度，现在大部分企业都有了，只不过是程度不同而已。设备跟设备之间能不能沟通等等这些而已。其实就是工业上的大数据，这个大数据还不是严格意义上的大数据，实际上我们现在在做的就是数据挖掘工作。
首先第一条，当你新进一批设备的时候，你们就必须要介入进去给领导提建议，要这些设备的生产厂家能把这些设备的数据给你们公开，给一个接口，让你们接出来。如果设备已经买来了， 那么就去找设备供应商谈谈，但是这就比较难了，因为设备费用都已经付了，那个时候你就被动了。
你现在还有很多没有采集上来的数据，比如说从仓储开始这些原材料的数据，在每个工位上面的情况的数据等等。当把这些数据都收集上来以后，你需要沉淀几年，换句话说，你至少需要几年的数据，你才能想办法从中找到规律出来。
这个规律怎么找呢?模型。这个模型怎么建呢?有点学问，学问不是太大，有一点数学功底，有点统计学的功底，再参照一些东西，无非就是那些方法吧。
我想一个企业在目前的情况底下，大部分企业能这么循序渐进的做下去，三四年以后就有点意思了，跟没有做到这条的企业竞争力就完全不一样了。但数据需要积累，不是说你觉得它重要的时候，你想用就能用得上了，它是需要归纳总结的，没有积累怎么行，怎么找规律呢。
真正的大数据是没有模型可以建立的，真正的大数据只能推导出或者统计出数据跟数据之间的关联性，无法建立一个模型，因为太复杂了，那才叫真正的大数据。
比如说双十一天猫销售量跟那天气温什么关系，你跟我怎么算。我给你十年的数据，你给我怎么算。那我必须有一帮数学家做出各种模型出来，把关联性弱的，关联性强的，怎么一步步成为一个数据链，把它给关联起来，最后推导出这个销售量跟什么数据有什么紧偶合关系，这个又跟什么东西有松偶合关系，最后告诉你，这个销售量着重点应该在什么地方，只能做到这一步。然后你再去想办法建各种模型，把不相关的，关联程度比较低的数据排除出去，把那些关联性比较强的数据整出来，再跟你的目标进行建模、运算，最后得出来一个销售量跟每个东西的实际关系，一个对应关系。换句话说，大数据做的工作主要是前期数据的整理、数据的关联性建立，后面是数据挖掘工作。
赵晓瑜：是不是又回到原来说的BI这块?
贡苏康：严格意义上来讲就是广义的BI的一个类型。大数据准确的讲应该是在之前。因为大数据的数据量、数据的关联性、数据的结构类似、数据的来源，还包括很多数据是伪数据。你要把伪数据弄进去作为基数，最后得出来的结论一定是失败的了。
比如说扔硬币各50%，我就扔到2万亿次，最后发现是50%，49.99999999%，那边是50.0000000001%忽略不计，100位、200位小数点后面的事儿，一共1万亿次，我加了1千亿次，或者2千亿次，人为放上去的正面或者反面，你说最后得出来的结论是什么结论呢，没有意义了，它不是真实的随机数据了，它是一个人为的数据了，也就是伪数据，这又是大数据技术当中很重要的一个基础性的提出。
所以大数据必须建立在一个庞大的数学家的基础之上，想不到吧。你说大数据那么热，只能做一个旗帜，一个口号?但是我希望大家都能有一个清醒的认识。真正要落地，还是要根据你企业或者这个行业的实际情况。
想想数据在目前这个情况之下到底能有什么利用价值?然后要对两三年以后有可能的前景做一个预判，原因就是数据需要积累的。我的认识大概是这些。
