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啤酒企業(yè)的商務(wù)智能分析體系（之五）
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五...第二步：數(shù)據(jù)的分析
完成精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)收集這只是“萬里長(zhǎng)征”的第一步,，關(guān)鍵是企業(yè)如何分析數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)的流程與結(jié)構(gòu),。數(shù)據(jù)的分析能力，是指在做出決策和采取行動(dòng)時(shí),，對(duì)數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和定量分析技術(shù),、解釋性和預(yù)測(cè)性模型以及以事實(shí)為基礎(chǔ)的管理方法等進(jìn)行廣泛的戰(zhàn)略性運(yùn)用。只要稍有經(jīng)驗(yàn),，企業(yè)一般都不會(huì)完全“盲目飛行”,，也就是說處于最底層的分析力缺乏者并不多,，但能夠具備高層次分析能力的企業(yè)則更少。這主要是因?yàn)樗鼈內(nèi)狈?shù)據(jù)分析能力,，不能管理大量的信息，無法為科學(xué)而透明的決策起到輔助作用,。事實(shí)上，數(shù)據(jù)分析能力不只是取決于專業(yè)分析高手的多少,，更重要的是為了更好地展開信息戰(zhàn)略而采用的組織結(jié)構(gòu)和流程。促進(jìn)有效運(yùn)用分析技術(shù)的組織類型有很多,，歸納起來可以看作圖7中所展示的三種模式類型。這三種模式類型,，包括分散型,、項(xiàng)目小組型和綜合型,，我們這里提到的商務(wù)分析體系采取的就是綜合型數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)，通過新成立的商務(wù)支持部門實(shí)現(xiàn)信息的統(tǒng)合分析,。當(dāng)然,，模式是否適合，要看企業(yè)的特征及分析能力的成熟度,，當(dāng)然也包括企業(yè)高層如何看待信息戰(zhàn)略分析的作用。下面我們簡(jiǎn)單介紹一下這三種模式類型：
1）,、分散式——企業(yè)各職能部門設(shè)置專門的數(shù)據(jù)分析小組，從屬各職能部門,，這是當(dāng)前最為普遍的一種模式。由于各個(gè)分析小組散布于企業(yè)的核心職能部門,，很難對(duì)分析重點(diǎn)、項(xiàng)目和資源實(shí)施集中管理,。這種模式,，只能對(duì)職能部門內(nèi)部效率發(fā)揮作用,，但分散孤立的結(jié)果則不能形成合力。換句話說,，這種類型是信息使用的初級(jí)階段。
2）,、項(xiàng)目小組型——是分散式類型的一種變體，即在每個(gè)核心職能部門建立分析小組的基礎(chǔ)上,，再建立一個(gè)企業(yè)級(jí)小組,，我們可以稱之為“信息組”,，用明確的“聯(lián)合綱領(lǐng)”形式協(xié)調(diào)各分析小組的工作,。在這個(gè)類型中，分析小組植根于有分析需求的職能或業(yè)務(wù)部門,，同時(shí)又直接受到企業(yè)級(jí)信息組工作指導(dǎo),。這樣就形成了一個(gè)分析員集體,，可以相互學(xué)習(xí),、分享知識(shí)與經(jīng)驗(yàn),。一個(gè)強(qiáng)大的信息組，統(tǒng)攬了了這個(gè)企業(yè)的分析工作,，直接為企業(yè)高層所用。這的確解決了聯(lián)合問題,，但同時(shí)由于分析人員往往只懂技術(shù),，不了解市場(chǎng),、也不了解企業(yè)的內(nèi)部運(yùn)作，其價(jià)值就必然會(huì)大打折扣,。
3）、綜合類型——在這個(gè)類型中,，企業(yè)成立一個(gè)跨職能部門的商務(wù)支持部門，設(shè)立一個(gè)部門總監(jiān),，并由企業(yè)一個(gè)高層直接管理,。在這個(gè)部門里,，從核心職能部門抽調(diào)專業(yè)人員擔(dān)任財(cái)務(wù)、營(yíng)銷和預(yù)測(cè)計(jì)劃方面的經(jīng)理,。這樣由企業(yè)資深人員和專業(yè)的信息技術(shù)人員組成的商務(wù)支持部門，從根本上解決了分散,、孤立和不專業(yè)的問題,。這種綜合性可以輕易地把分析人員聚焦于具有戰(zhàn)略重點(diǎn)的項(xiàng)目上,，圍繞企業(yè)整體戰(zhàn)略展開信息戰(zhàn)略，這是信息戰(zhàn)略運(yùn)用的升級(jí),。總之，數(shù)據(jù)分析的最終目的就是提升企業(yè)的整體分析能力,，即將各部門協(xié)同起來共同解決問題，令洞察力發(fā)揮最佳效果,。商務(wù)支持部門的成立,，讓企業(yè)擁有一個(gè)龐大而整合的分析團(tuán)隊(duì),，從而為解決重大戰(zhàn)略問題分析提供支持。
大量存在的數(shù)據(jù)以及處理這些數(shù)據(jù)的強(qiáng)大信息技術(shù)使得分析工作顯得越來越重要,。完全依賴技術(shù)是很多啤酒企業(yè)無法有效實(shí)施信息戰(zhàn)略的關(guān)鍵。這就像變魔術(shù)一樣,，變魔術(shù)的是魔術(shù)師而不是帽子。數(shù)據(jù)的價(jià)值就在于分析人員透過它獲得問題解決方案,，為企業(yè)決策和企業(yè)活動(dòng)提供輔助作用,，最終取得良好的結(jié)果,。我們認(rèn)為有效的數(shù)據(jù)分析包括兩個(gè)方面：其一是清晰的分析內(nèi)容和應(yīng)用，它可以確保獲得寶貴的洞察力和建議,，并得以有效實(shí)施；第二是契合的分析工具,，它能提高洞察力,，并能保證數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性,、質(zhì)量以及可用性。
A,、數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容與應(yīng)用
數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容 對(duì)龐雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，首先要清晰它的方向與內(nèi)容,。在商務(wù)智能分析體系下,，數(shù)據(jù)分析的根本目標(biāo)就是要提供銷售和市場(chǎng)信息的分析結(jié)果,，以幫助管理層更好地制定決策提高企業(yè)盈利能力。如今企業(yè)管理人員對(duì)數(shù)據(jù)分析越來越熟練,，越來越重視，特別是在預(yù)測(cè)和優(yōu)化這兩個(gè)領(lǐng)域,，數(shù)據(jù)分析能夠逐漸將復(fù)雜的問題簡(jiǎn)單化,。具體來說,，我們將數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容歸結(jié)為兩個(gè)方面（見圖8）：其一、市場(chǎng)／競(jìng)爭(zhēng)機(jī)會(huì)分析,，通過從內(nèi)部和外部資源獲得的數(shù)據(jù)信息分析企業(yè)內(nèi)部、行業(yè)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的情況,，從而找到提升企業(yè)能力的機(jī)會(huì),，以優(yōu)化戰(zhàn)略,；其二、銷售計(jì)劃／預(yù)測(cè)分析,，通過銷售預(yù)測(cè),，確定銷售目標(biāo),、監(jiān)督銷售業(yè)績(jī)，以及提供合適的反饋／指導(dǎo)給銷售部門和管理層,。
關(guān)鍵數(shù)據(jù)信息和衡量標(biāo)準(zhǔn) 過去管理者之間對(duì)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果會(huì)存在分歧，是因?yàn)樗麄兊挠^點(diǎn)來自于各自不同部門的數(shù)據(jù),，他們會(huì)站在自身的角度來看待和評(píng)價(jià)分析結(jié)果,。我們這里提到的數(shù)據(jù)分析，給企業(yè)提供了整體的,、從全企業(yè)出發(fā)的數(shù)據(jù)觀。其關(guān)鍵數(shù)據(jù)信息來源于數(shù)據(jù)收集的三個(gè)層面,，不同層面的信息分析視角和結(jié)果不同——1、企業(yè)銷售給經(jīng)銷商（STW）：市場(chǎng)份額的計(jì)算,、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)估計(jì),、競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境分析和行業(yè)分類與發(fā)展趨勢(shì)的分析，這些信息分析主要用于向企業(yè)高管層把握行業(yè)趨勢(shì),，制定中長(zhǎng)期戰(zhàn)略。2,、經(jīng)銷商銷售給終端（STR）：和預(yù)算對(duì)比的差異,、和去年對(duì)比的變化趨勢(shì),、按不同包裝分析、按不同渠道分析變化趨勢(shì),、按人群進(jìn)行分析，以及渠道和充分訂貨預(yù)測(cè)等,，這些信息分析主要用于提高和優(yōu)化企業(yè)戰(zhàn)略執(zhí)行與績(jī)效評(píng)估,。3,、銷售給最終消費(fèi)者（STC）：市場(chǎng)份額跟蹤、消費(fèi)者偏好跟蹤,，這些信息能夠幫助企業(yè)持續(xù)跟蹤市場(chǎng)和消費(fèi)者的潛在需求，以提高戰(zhàn)略的精準(zhǔn)性,。
數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用要求 數(shù)據(jù)分析能力是否有意義，取決于是否能夠和其他運(yùn)營(yíng)能力相結(jié)合,。如若只是一種割裂的單點(diǎn)化解決方案,，那么這種營(yíng)銷能力就不能發(fā)揮最佳效用,。因此，數(shù)據(jù)分析要考慮未來的應(yīng)用,，包括自動(dòng)化的決策和戰(zhàn)略決策兩個(gè)方面。自動(dòng)化的決策應(yīng)用,，需要把數(shù)據(jù)信息的收集與分析與企業(yè)的日常運(yùn)行狀況結(jié)合起來,，在選擇數(shù)據(jù)應(yīng)用軟件和工具時(shí)，要考慮將運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域的信息分析內(nèi)容實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,，而盡可能減少人為干預(yù),。比如，銷售團(tuán)隊(duì)的業(yè)績(jī)?cè)u(píng)估,、經(jīng)銷商進(jìn)銷存管理建議,、生產(chǎn)預(yù)測(cè)和績(jī)效考評(píng)結(jié)果等,。同時(shí),，我們還必須注意,，數(shù)據(jù)信息分析的結(jié)果往往不能直接轉(zhuǎn)化為企業(yè)的戰(zhàn)略性決策。那些迷信數(shù)據(jù)信息的企業(yè),，常常過分依賴數(shù)據(jù)的結(jié)果,，而忽略了經(jīng)驗(yàn)和直覺,。所以，在中長(zhǎng)期戰(zhàn)略決策上,，數(shù)據(jù)分析是基礎(chǔ)而不是結(jié)論,，關(guān)鍵是在現(xiàn)象中找出核心洞察。
B,、數(shù)據(jù)分析的工具與方法——時(shí)間序列分析法
管理者所依賴的數(shù)據(jù)分析工具應(yīng)當(dāng)簡(jiǎn)單實(shí)用，并能夠直接與整個(gè)企業(yè)的軟件系統(tǒng)結(jié)合起來,，以便實(shí)施供應(yīng)鏈優(yōu)化,、銷售預(yù)測(cè)以及測(cè)量營(yíng)銷效果。時(shí)間序列分析法就是這樣一個(gè)分析工具,，它非常適用于穩(wěn)定的市場(chǎng),成熟的產(chǎn)品，是企業(yè)整合現(xiàn)有數(shù)據(jù)最主要的分析工具,。運(yùn)用時(shí)間序列分析,，可以評(píng)估當(dāng)前的銷售業(yè)績(jī)和市場(chǎng)活動(dòng)的有效性、衡量銷售計(jì)劃的完成情況,、確定潛在的銷售趨勢(shì)和預(yù)測(cè)全年銷量、以及建立下一年度合理的銷售預(yù)算,，并分配到每一個(gè)月,。
時(shí)間序列的好處與作用 具體而言,，采用時(shí)間序列分析法的好處在于：它可以跟蹤較長(zhǎng)時(shí)間段內(nèi)的銷售業(yè)績(jī),，消除每個(gè)月中由于不同的工作天數(shù)和季節(jié)因素的影響，從而使任何月份之間的銷售業(yè)績(jī)具有可比性,；精確預(yù)測(cè)銷售業(yè)績(jī)的增長(zhǎng)/下降的趨勢(shì)和比率,；盡快發(fā)現(xiàn)銷售趨勢(shì)的變化,，從而找到影響變化的因素,，這包括行業(yè),、公司、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,；根據(jù)銷售和市場(chǎng)狀況制定決策,，從而提高了決策的質(zhì)量。企業(yè)在運(yùn)用時(shí)間序列這個(gè)工具管理運(yùn)營(yíng)時(shí),，它還可以評(píng)價(jià)當(dāng)前的銷售業(yè)績(jī)，評(píng)估銷售和市場(chǎng)活動(dòng)取得的效果,，并將評(píng)價(jià)結(jié)果反饋給銷售人員,；預(yù)測(cè)潛在的銷售趨勢(shì)和未來的銷量，作為人為預(yù)測(cè)的一個(gè)補(bǔ)充,；建立合適的目標(biāo)銷量,，以及每個(gè)月的銷量數(shù)據(jù),。
如何生成時(shí)間序列 時(shí)間序列分析技術(shù)，是一種歷史銷售數(shù)據(jù)資料的延伸預(yù)測(cè),，也稱歷史引伸預(yù)測(cè)法,。即按時(shí)間的銷售量數(shù)列所反映的的發(fā)展過程和規(guī)律性，進(jìn)行引伸外推,，預(yù)測(cè)其發(fā)展趨勢(shì)的方法。時(shí)間序列分析,正是根據(jù)客觀事物發(fā)展的連續(xù)規(guī)律性,運(yùn)用過去的歷史數(shù)據(jù),通過統(tǒng)計(jì)分析,進(jìn)一步推測(cè)未來的發(fā)展趨勢(shì),。事物的過去會(huì)延續(xù)到未來這個(gè)假設(shè)前提包含兩層含義:一是不會(huì)發(fā)生突然的跳躍變化,是以相對(duì)小的步伐前進(jìn);二是過去和當(dāng)前的現(xiàn)象可能表明現(xiàn)在和將來活動(dòng)的發(fā)展變化趨向。這就決定了在一般情況下,時(shí)間序列分析法對(duì)于短,、近期預(yù)測(cè)比較顯著,但如延伸到更遠(yuǎn)的將來,就會(huì)出現(xiàn)很大的局限性,導(dǎo)致預(yù)測(cè)值偏離實(shí)際較大而使決策失誤,。最早將時(shí)間序列法運(yùn)用到啤酒行業(yè)的是百威啤酒,，至今它已經(jīng)成為百威啤酒數(shù)據(jù)分析最主要的工具。在啤酒行業(yè)中,，每個(gè)月的銷售變化主要是由于以下兩個(gè)原因造成：季節(jié)因子和工作天數(shù),。由這兩個(gè)因素造成的變化是可以阻斷連續(xù)性的數(shù)據(jù)分析,，并影響著任何兩個(gè)月的之間的對(duì)比,，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析的偏差。時(shí)間序列運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法剔出這兩個(gè)因素造成的影響,。它可以自動(dòng)計(jì)算出每個(gè)月的工作天數(shù)調(diào)整因子,，并將其應(yīng)用于每個(gè)月的原始銷量：這樣，每個(gè)月就擁有相同的工作天數(shù),，從而每個(gè)月之間的銷量初具可比性 …如可以準(zhǔn)確地比較今年六月與去年六月的銷售業(yè)績(jī),。同時(shí),，時(shí)間序列還自動(dòng)計(jì)算出每個(gè)月的季節(jié)調(diào)整因子，并將其應(yīng)用于經(jīng)過工作天數(shù)調(diào)整的的銷量：這樣,，任何月份之間都具可比性 … 如可以準(zhǔn)確地比較今年六月和五月的銷售業(yè)績(jī),。消除兩個(gè)因子影響后的調(diào)整銷量＝原始銷量X 工作天數(shù)調(diào)整因子 ÷ 季節(jié)性調(diào)整因子,，這樣就可以按照可比較的銷量來較為準(zhǔn)確地利用時(shí)間序列分析來進(jìn)行各種分析（如圖9）。如果時(shí)間序列顯示了一個(gè)年復(fù)一年變化趨勢(shì)相對(duì)平滑的圖形,，那么趨勢(shì)和每年的增長(zhǎng)將會(huì)基本一致,。正如圖9所示,，時(shí)間序列分析的關(guān)鍵是通過長(zhǎng)達(dá)數(shù)十個(gè)月的調(diào)整銷量的連續(xù)性分析，找到潛在的發(fā)展趨勢(shì)的“趨勢(shì)線”,，即根據(jù)過去和現(xiàn)在的銷售業(yè)績(jī)反映未來的銷售的發(fā)展方向和描述了當(dāng)前的銷售增長(zhǎng)率,。潛在的發(fā)展趨勢(shì)是所有影響銷售的潛在因素的集合，包括行業(yè),、競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境,、以及企業(yè)內(nèi)部等因素的影響。偏離趨勢(shì)線的點(diǎn),，表現(xiàn)出“不規(guī)則的變化”,，反映了市場(chǎng)出現(xiàn)的突發(fā)性事件�,？傊�,，時(shí)間序列能夠幫助我們更加精確地估計(jì)銷售增長(zhǎng)/下降的變化方向和變化率,。并能夠更快地顯示出即將發(fā)生的事情，從而提供一個(gè)對(duì)銷售狀況變動(dòng)的早期預(yù)警,。
