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沸沸揚揚的“大數(shù)據(jù)(Big Data)”，把很多企業(yè)、很多人搞得魂不守舍，蠢蠢欲動，似乎只要一玩大數(shù)據(jù)，大家都可以發(fā)大財似的。

其實，你只要靜下心來想一想，很多企業(yè)，似乎還沒有資格去玩什么大數(shù)據(jù)。

因為，“微數(shù)據(jù)(Micro Data)”、“小數(shù)據(jù)(Small Data)”你都還沒有搞清楚，你去玩什么“大數(shù)據(jù)”?

那么，什么叫微數(shù)據(jù)呢?

說簡單點，所謂的微數(shù)據(jù)就是你自己的數(shù)據(jù)，如制造業(yè)普遍使用的ERP數(shù)據(jù)。很多企業(yè)，花了很多錢上了ERP，結果還是“不好使”，給客戶及時交貨率沒有提高，呆滯庫存還是數(shù)不清，庫存周轉率還是上不去，為什么?

很多人抱怨是上錯了ERP，或者怪ERP功能不完善，更有甚者是把使用了多年的BAAN/ORACLE換成了SAP，結果呢?還是那個樣兒!

這是為什么?

業(yè)務流程、組織架構沒有與ERP有效結合是個很重要的原因，但ERP內部數(shù)據(jù)不準確，卻是個重中之重的原因!

所以，我跟很多企業(yè)講，其實你不需要這么昂貴的ERP，你花十分之一、甚至是百分之一的錢，用個金蝶K3或者用友的U8也就足夠了，因為“一只拿著木頭棒子的猴子，完全可以殺死一頭拿著AK47(突擊步槍)的豬”(注：這句話不是我說的，是我偉創(chuàng)力一個兄弟的發(fā)明)，你信不信?

關鍵的問題是你先理清你的微數(shù)據(jù)。

微數(shù)據(jù)包括主數(shù)據(jù)(Master Data)，如BOM數(shù)據(jù)，交易數(shù)據(jù)(Transactional Data)，如收、發(fā)貨的數(shù)據(jù)等等，但這些說白了都屬于企業(yè)內部的數(shù)據(jù)，理論上是完全可控的，但你真正控制住了嗎?

我的TIM審核、數(shù)據(jù)挖掘的12張表，基本都屬于“微數(shù)據(jù)”的范疇，但又有幾家企業(yè)能夠比較完整地提取出來?

接下來才是所謂的“小數(shù)據(jù)”，見附圖第二層。

小數(shù)據(jù)是指企業(yè)外部的，但是又是來自于合作伙伴的數(shù)據(jù)，如供應商的庫存，客戶的庫存，甚至是供應商的供應商的庫存，客戶的客戶的庫存。

這些數(shù)據(jù)基本上也是可控的，但前提是需要ERP之外的工具鏈接，如一些供應鏈管理協(xié)同軟件，類似E2OPEN等等。

但現(xiàn)在的問題是，這些小數(shù)據(jù)，對很多企業(yè)來講也是個巨大的挑戰(zhàn)。

我在審核很多企業(yè)的供應鏈管理過程中，發(fā)現(xiàn)一種我稱之為“偽VMI”的現(xiàn)象。我的很多咨詢客戶的客戶要他們做VMI(供應商管理庫存)，但客戶的客戶每天用了他們多少東西，什么時間用的，用了多少，又不告訴人家，沒有任何系統(tǒng)對接，只有等到財務月結的時候才產生個數(shù)據(jù)，準不準也不知道，這叫什么VMI?當然，“偽VMI”還包括讓供應商被動地補貨，這里就不多講了。

小數(shù)據(jù)搞不定，又會直接影響微數(shù)據(jù)的準確性，反之亦然，于是就亂成了一鍋粥。物流的三流(物流、信息流、資金流)被講了多少年了，但最基礎的信息流，也就是數(shù)據(jù)流都搞不清楚，又哪來的物流、資金流?

小、微數(shù)據(jù)亂了套，搞大數(shù)據(jù)又有啥用?

從供應鏈管理的角度，基礎原材料的供應市場分析應該屬于所謂大數(shù)據(jù)的范疇。如，你要研究電子元器件的價格、供應走勢，你就必須從大數(shù)據(jù)的角度，來研究硅、鎳、銅等基礎原材料的市場情況;你要研究哪款產品好賣，你就要從大數(shù)據(jù)角度，研究終端消費者的消費行為、習慣等等。

但問題是，你大數(shù)據(jù)研究的再好，你的小數(shù)據(jù)、微數(shù)據(jù)不給力，你不是該出不去貨，還是出不去，該有的呆滯庫存，你還還是有嗎?

基礎打不好，你即使能伸到“云”里去，又能怎么樣呢?

從“微”到“小”，再從“小”到“大”，這是個規(guī)律啊!