说说数据困境

好的平台离不开好的数据，这也是为什么大家现在更理解数据的重要性。无论是做一般的数据分析，还是用来支持决策，甚于当下热门的AI技术，高质量的数据都是它们不可或缺的。再换句简单的话来说数据的质量将决定未来企业的智慧高度。

从ORBIS的30年信息化经验来看，数据也是有级别的：

Level 1：基础主数据

Level 2：日常业务数据

Level 3：分析数据

这个级别的设置是很容易理解的，基础主数据质量决定日常业务的数据质量，日常业务的数据质量决定了分析数据的质量。当分析数据质量差的时候，将直接影响到管理成的决策。

在企业的高层对系统的业务支持提出需求的时候，基础的数据是容易被忽略的，而往往一些有高度的需求希望被实现的时候，缺少了这些数据的支持又变的困难重重。

谁都希望有一些漂亮的数字仪表盘但是这些数据又是怎样定义从哪里来呢？为什么要得到这样的效果又是这么难呢？这样的情况屡见不鲜，我们认为有这样的一些主要原因干扰了数据的良性发展。

1）没有设计好数据的架构：企业的业务是涉及到方方面面的，因此想要面面俱到，数据的覆盖面就会很广。这些数据的来源与日常维护定义*重要，因为没有定义就没有数据。

2）数据维护只有执行而没有更新：有很多企业定义了很好的数据管理流程和方法，比如花了很大的力气建立起了数据来管理数据。但是在有些时候没有达到很好的效果，为什么呢？我们的分析来看，这是由于数据与业务脱节造成的。虽然有了定义，有了管理也有了执行，但是却没有更新或更新滞后，而造成了数据与业务的脱节，这样数据的支持作用也会被打上折扣。

3）数据冗余问题：我们在实践中发现，数据冗余的问题是大量存在的，比如一个业务两个系统甚多个系统。系统与系统之间需要大量的接口来保证数据同步。在它们同步的同时其实也在企业的IT环境下重复创建了很多遍这样的数据。这样的数据冗余一方面消耗更多的IT资源，需要性能更强的设备也需要更多的IT人员去维护它；另一方面冗余大大增加了对于数据的利用难度。我们并非一次看到业务部门系统由某个系统去解决某些业务上的问题，但是却没有经过IT部门的统一规划，而就这样造成了突然某一天一个系统就从天而降了。

当然以上的几点都是我们在实践中所遇到的比较凸显的问题，所以我们也针对这样的现实情况，结合当前数字化变革的技术潮流不断革新我们数据管理的方针与方法。有一个不变的现实是，数据只会越来越多，不会变少。如果没有对数据进行有效的规范和整理，那数据只会越来越乱。

由数据驱动数字化

如果关注SAP S4 HANA的话，您一定会听到过这样的一个名称定义叫作Digital Core（数字核心）。

建立数字核心的优点是很显而易见的：首先这样的布局是一种*直接的规范定义，在有了核心之后，我们不需要再迷茫，因为我们知道我们应该首先考虑什么系统，在数据整理方面方向性也更明确。

虽然数字核心的概念是被用在SAP S4 HANA上的，但是这并不代表除了S4 HANA外别的系统就不能作为数字核心。例如老版本的SAP ECC系统也一样可以担当这样的角色。功能丰富的ERP作为企业的核心IT系统始终可以处于业务的位置。

ORBIS是这一理念的坚定信奉者，一系列的SAP Add-on都是为了更好的突出SAP ERP这一核心系统在企业中的地位。在增强了系统原有功能的同时，也有效的控制了IT的维护工作与成本。我们坚信，在一个正确的数据部署策略下，数字化变更才能更好的在企业落地，带给企业更大的智慧。