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之所以需要正确和及时的信息来使雇员快速行动的另一个原因就是“纸上的数据”就跟纸的表格一样令我厌烦。一个关于客户趋势的打印图表或是打印的数据总是静态的。您不能从中获取什么和看到详细的信息，或是通过电子邮件将数字及其上下文发送给某人去进行讨论。您也不能去分析隐藏在数字之后的信息。看到一个有差错的纸上数字，您不得不找到某人，向他说：“我正在看这个报告，这些数据使我惊讶。”多数的时候，这种异常现象是很容易解释的：某一客户增加一个大的订单，或是取消了某个订单。但是如果您还想迅速地了解为什么这个月的结果会出错，那么这里就没有包含任何可供参考的信息。如果您在这个书面的报告中发现了某种趋势，也很难将此报告四处发送，让别人共同来研究。随着时间的推移，您会因为它是如此的难以进行研究而逐渐对它失去了兴趣。
而当数字是电子信息的形式时，知识型工人可以对它们进行研究，加以注释，查看想要的任意数量的细节或任意的视图，并可将它们四处发送以寻求合作。纸上的一个数字是死胡同，而数字形式的数据则是有意义的思想和行动的开端。
拓展您的企业
数字化会改变您的企业。如果没有一个现代化的信息系统。一家润滑油公司就不可能使用及时的特惠价来吸引顾客或使广告有的放矢，从而拓展他们的服务。而可口可乐公司对智能自动销售机的投入则是“开始数字化”的一个很好的例子，同时也开辟了新的商业模式。这些可乐的自动销售机正在发展成为无人商场，它们不仅能为自身做广告、搞促销，而且还能自动地补充商品。没有一个数字化的起点，这些都是不可能的。与远地进行通信的智能机器将会越来越常见。
编织一个伙伴关系的网络
为了更好地服务客户，数字技术还能为公司建立一个用于合作伙伴的网络，这将会更好地服务其客户。您可以创建一家虚拟公司，在其中商务、信息管理和经营系统把大家都联合起来。您的伙伴能更好地与您合作，从您的成功中获取更多收益，并且自然而然地受到驱动，对精确跟踪的客户行为模式做出反响，就像您一样。如果您的信息系统的目的是为了促进与客户之间的信息流通，那么整个供应系统的商业过程就会自然地趋于高效的方向。任何行业都能最及时地交货，这将会变成现实。
数字信息流通可以使公司创建一个没有边界的组织，但是它需要一种全新的公司思维方式和企业文化，能意识到供货商不是“他们”而是“我们”。在传统的商业模式中，供货商往往被容忍，其原因就是他们提供了货物，但他们不被当作整个商务过程中有机的一部分，而为客户，服务就需要这个过程。回想一下以前从零售商到分销商，再到运输商，最后到制造商的关系，就可以知道过去常用的“供货渠道”一词就表明了这是一种直线关系的链接。而如今的途径则是通过一个“价值网络”①一个由数字信息渠道实现的关于合作关系的网络。每个与产品有关的公司都在其中附加价值，并向前或向后进行通信。在价值网络中公司不再局限于它们在旧的线型链接中的位置，而是可以根据需要与多家卖主联系，展开生意。
①短语“价值网络”被用于描述许多不同的概念。由合作伙伴组成的一个电脑网络这一概念是在堂·塔皮斯科的《范式转移：信息技术的新希望》（纽约：麦克劳·希尔公司，1993年版）一书中提出的。
华尔市场公司的转变是从以下措施开始的：大采购员对供货商的看法有了改变，为了让宝洁公司发挥其管理库存和分销的长处，所以让它存取华尔市场公司的销售数据。而华尔市场公司则专门干自己所擅长的业务——大量销售产品。这种程度的开放是从自由流动的数字中获取最大收益的唯一途径。据《幸福）杂志报道，华尔市场公司利用优化的库存管理，在1997年节约了20亿美元的开支。节约主要都来自公司通过持续地使用信息技术而与供应伙伴更有效的工作。马克和斯宾赛公司已经证明了信息共享不仅能降低成本，而且能将位于世界任一地方的响应时间减少至短短几个小时。
通用电气公司的首席执行官杰克·威尔奇是最早提出“无边界”思想的人之一。这一思想是说应将公司界线内外的每一个人都集中到关键路径中来解决商业难题。这并不奇怪，通用电气这一美国最大的多种经营的实业公司，已开始为其12家经营单位建立可能是世界上最大的企业外联网。企业外联网是一个允许几家公司安全地共享信息和沟通业务专用的因特网站点。与今天不到1％的电子商务相比，通用电气公司预计到2001年将计划350亿美元的设备采购中的14％，即50亿美元，通过企业外联网来实现。这一企业外联网部署完毕后能包含多达4万家的贸易伙伴。除了作为一个从事直接交易的系统，通用电气公司的企业外联网还将包含提供实时合作的软件。通用电气的雇员与合作伙伴将能查看和编辑同一电子文档，同时通过因特网进行讨论。
在一个价值网络当中，公司可以增加资金的流动，而不是积压在库存中；可以明显地降低库存管理的成本，正如华尔市场所做的那样。通用电气公司期望利用其企业外联网减少错误、合同的影响和其他效益来节约5亿到7。5亿美元的成本。并且公司也能据此来提高产品的质量。福特汽车公司产品价值中大约70％提供的部件都来自于独立的部件制造商，而福特公司的数字化网络使公司能与这些供应商在部件质量问题上高效地协同工作。在一个价值网络中的公司能对市场做出更快更精确的响应。
做更多数字化信息工作
既然了解自己的数字并创建一个价值网络的好处是如此令人信服，那么为什么没有更多公司这么干呢？为什么没有更多公司将他们汇总的数据数字化来跟踪发展趋势呢？为什么他们不跟踪记录客户的历史记录呢？
这里主要的原因是只有极少的商业活动是从数字输入开始的。食杂店是最早在数据的起始点对其进行数字化的公司之一。最初他们使用了扫描器加速商品结账，但是更为重要的商业价值却是库存管理和趋势分析。但是，从数字数据开始却要求您孜孜不倦地工作。例如，假如6罐装的饮料特价为1。99美元，如果一种是活力博士饮料，另一种是百事可乐，一个使用扫描器的销售人员就有可能将其计为两个，尽管总价是正确的，但是两种牌子的饮料的库存数都产生了错误。
此外，使用基于大型机的系统和专用的网络实现在供货商之间传输数字化的数据也是非常昂贵的。所以尽管这种形式的数据交换的好处是显而易见的，但美国全部的商业活动之中使用了原先的电子数据交换标准（EDI）的也只有不到5％。有时商业活动只剩一项跟电子化数据交换有点关系：传真。而那些使用电子数据交换的5％中的大多数也只是将其应用于大采购订单和开发货票，并没有利用这些销售和后勤中的数据来优化库存和运输中的管理。高成本和复杂的技术是阻止人们使用电子数据交换的两大障碍。但是PC和因特网给我们建立了成本低廉的交换各种类型数字信息的基础。软件平台越是同类结构，连通问题就越简单，您也将更能够建立价值网络。
并不是足够多的人在办公时使用了数字化的数据。现有的纸上系统使人们误以为数据难以获得，难以适应用户需求。正因为他们的数据不是数字化的，所以他们不得不成天与既不能方便浏览也不能用来分析的一堆堆的纸张打交道。他们在数据中找不出模式，也不能将纸张中的信息转化为行动。因为当今无论在公司内部还是与合作伙伴的联系上，使用数字化工具的公司是如此之少，那些快速行动起来创建一个强健有力的数字化系统的公司将有机会超越它们的竞争对手。
为了转变成一家强有力的虚拟企业，一家公司的首席执行官需要去查看一下知识型工人办公桌上的纸张，并想想看，数字化的系统如何能摆脱这些成堆的纸张？作为这种检查的一部分，应把您的业务程序看成远远超出公司边界而包含您的合伙人及客户的整个网络。您需要将您的业务程序发展成为一个由快速可靠的信息流所支持的商业过程，这些信息渠道使您与客户和供应商成为一个整体，并能对客户和供应商做出快速反应。如果您发现维系与您的合作伙伴和容户关系的努力更多集中在成本上和维持现状上，而不是专注于刨建能增加业务价值的解决方案上，那么就评估您的技术基础结构，您就需要统观现状并另辟蹊径。
商务启示
◆了解您的数字并不是说每月去结算账本。它应能很好地把数据用于营销和销售以及财务目的。
◆写在纸上的数字是死胡同；数字化形式的数字是有意义的思考和行动的开始。
◆快速、精确的数字使客户行为能驱策您和您的合伙人立即反应。
诊断您的数字神经系统
◆您的数字系统在流程开端和每次与客户及合伙人的交易中都能记录您的业务数据吗？
◆您能将您的合作伙伴的数字集成到您的系统当中吗？
◆您是否有一个完整的客户信息数据库，并充分发挥了它的作用？
第十三章 使员工转移到思考性工作上来
我们把大量的数据看作可供借鉴的一份财产。这些数据越庞大越好——假如您有足够的工具来分析它、组合它，并且使自己更有创造性。
——布里特·梅约，宾州石油公司信息技术部主任
更优良的电脑系统不可避免的结果，就是更精明地利用员工的时间。马克和斯宾赛公司用智能软件不断地扫描它的销售数据，追踪销售趋势，发现什么货畅销，什么货卖不动，从而得以更有效地利用其500～600名采购员。这些采购员不用翻阅前一天厚厚的书面报告来确定销售情况是否良好，可以把时间更有效地花在利用最新数据提供给他们的信息上。如果销售情形如人所愿，那么就不用人来干涉，而新的软件系统自己就可以监测销售数据，并标出那些销售量超过或低于预定量的货物。系统自动做出例外报告，而采购员则只处理例外事件。
马克和斯宾赛的信息技术和后勤处处长济斯·博格说：“有了这些智能系统，我们就能让员工从重复性的、不用思考的工作转移到更有生产效率的活动中去。他们只利用自己的智力来处理例外事件，而让电脑去做其他一切决策。我们可以重新分派这些员工，让他们选择新产品，做市场分析，以及从事其他一些增值性的活动，而不是照管日常存货。因而，采购员们的时间花得更有效率，比以前增加了多得多的价值。”利用软件来处理日常数据琐碎杂务，能让您有机会在真正重要的地方添上您本人的手笔。在明显是人写的便条和一封电脑打印的通用信函之间，在接听人打来的关于某一新产品或特殊事件的电话和电脑打的电话之间，有相当明显的差别。让一个人来接待一位对某重要事件感到不满的客户或有特殊需求的客户，其价值之高是不可估量的。例如，在一家旅馆里，智能软件能够极大地缩短入住登记和结账离开的时间，也可以征求常规的顾客反馈，从而给员工腾出时间。如果多安排六七个人充任前台接待员而不是普通职员，那么顾客岂不会在旅馆里住得开心得多吗？
然而电子贸易却带来新的挑战。在一家直接售货的商店里，销售员可以利用与顾客直接接触的过程，例如顾客提问、着装款式，以及外貌、语言等来更好地揣测顾客的兴趣。但是在网上商店里，却没人能看见顾客，而又要让顾客尽可能地自己购物，因此网上商店的店主要做的是一种饶有兴趣的侦探性工作。在顾客浏览行为和购物历史的基础上，您将怎样来设计顾客身份的模式呢？这就需要尖端的数据分析能力。
扩大人类分析的范围
马克和斯宾赛所用的数字分析工具能让人们只注意例外而不是常规，并且也正在改变着工作的性质。它们的功能如此强大，以至于让马克和斯宾赛的一些雇员在开始时曾担心被电脑取代。对于任何做决策的职能不是让人进行，而完全让机器来干，人们自然会抵触。当一个数据库扩张到足够庞大、足够复杂时，电脑可以进行初期的搜索和分类，且比人干得好得多，而人却不能在大量主要的数据中认别模式。而在数据库里、在文档系统里、在消息系统里，以及在网址上可获得的数据，却呈指数增长。我们获得这一切数据的全部价值的唯一办法，就是用电脑工具来索求，并把它转化为可操作的信息。
利用软件十进制在大量数据中寻找有用的模式，这叫做数据挖掘。数据挖掘的第一个主要步骤就是在线分析处理（OLAP），它使得多种询问更为有效。原本作为结算和统计的目的而搜集的数据，被认为是一座潜在的信息宝藏，可供编制模式、预测，以及支持决策。各公司开始创建公司数据库，也称作数据仓库，以便满足这些对商务分析的新需求。集中在一家企业的某方面或部门的数据子集，往往称为数据市场。
哈泼柯林斯出版公司利用基于PC之上的在线分析处理系统，追踪实时书籍销售情形，以便印刷出足够的书来满足分销商的需求。该公司用这一方法就可避免在销售渠道里积压大批未售出的书，否则出版商就要把这些书作为退货收回来。这个新的系统运作了仅仅一年，就帮助哈泼柯林斯公司把其最畅销书的退货率从30％减少到10％。每个百分点都代表着数百万美元的节省。
数字化工具把信息分门别类在大部分商务组织里，人们需要用各种方法来查看信息。高级经理们往往想查看销售情况的综合视图，然后查看按地区列出的视图，接着查看按国家列出的视图。销售经理们想查看小组销售和个人销售的数字，或顾客账户的数字。产品经理们则想查看根据销售渠道划分的数字或更深层地看那些存货单元（SKUs）销售势头旺盛或疲软。不同的人查看的信息也各不同，如月份销售量或本年度最近销售量、实际销售量与预算之比、销售的逐年变化，以美元计算的销售量或以其他货币计算的销售量。因此，典型的情况就是，一家公司的财会部门需要制做出许多不同的报表来满足这些多样的商务需求。
这些报表经常可以用电子表格的数字方式来制作。大纲控制可让商界人士从摘要层面开始，然后在任一项目上单击鼠标，以便深入到下属各层的细节。另一个被称作表格透视功能，即使您在多种视图上看到同样的数据。假如您正在看按销售员分类的销售数量，但又想转移到按顾客分类的视图，那么您就可以把“顾客标签”拖曳到恰当的那一行去改变视图。当这些功能与把潜在的数据转化为标准格式的模板结合起来，就得到功能强大的、灵活的数字报表，每个人都可以把该报表个性化，以满足具体的需要。这样的报表也可以用电子邮件四处发达，以供进一步分析和讨论。
中枢表格与一家公司的数据仓栈结合起来后其功能尤其强大。该仓栈的每一个数据库通常有有限的报表功能，从而把制表工作局限于更懂技术的人员。典型情况就是，当人们不知道他们什么时候需要某些详尽的信息时，就可能费时约20～30分钟进行数据库咨询。与数据库连接的中枢表格，可以把数据仓栈的进入权扩大到所有的商务用户，而电子表格界面则可以使用户进行摘要层面上的咨询，并且一步一步地细分下去，以得到更多细节。由于每次数据更新都牵涉到很少的数据，因此回应是很快的。这个界面可以延伸到一个活跃的数据来源，例如实时股票市场馈送。
对商界人士来说，数字工具意味着更快更深层的分析。对会计来说，数字工具意味着花更少时间编写报表，花更多时间帮助商务分析和探索例外情况。对管理商务数据的人员来说，数字工具意味着更快速地得到高质量的信息，使他们每月的结账只要一两天就够了，而不需要几星期。财会部门则不增加人员就可以接受新添加的、牵涉到新数据的任务，例如长期规划、雇员使用情况分析或固定资产分析。
数字工具能做而书面报表所不能做的事情，就是它能使每个人都可以提出即将发生的下一个问题，而您又不知道那个问题将会是什么，所以您就需要利用工具来帮助您独立地探索答案。
哈泼柯林斯公司的在线分析系统使它能够提出这样一些问题：该分销商本周关于这本书的盈利状况如何？但是在线分析系统需要有人来指导询问，而传统的数据库和在线分�