这是一个大型的汽车经销集团，经过二十年的发展，它已经成长成为在全国拥有几百家高端车品牌的4s店集团。我们在访谈的过程中，发现他们的客户满意度非常差，存在等待时间长、信息不一致等问题。在我们深入研究其原因时，发现很多一线服务人员花了很多时间来填写集团要求的数据、流程，他们录入的ERP数据是严格的考核指标。而众多的业务人员对ERP系统却有着诸多抱怨，比如响应不及时、业务复杂、不能够满足销售及客服人员服务用户的需求等。其中最普遍的反馈，是ERP系统不仅不能够提供相应的方便快捷服务工具，比如客户信息查询、二手车车源查询、增项查询匹配等，以真正提升他们的工作效率、优化客户服务的流程，还制定了一堆KPI来让他们必须在指定的时间、场景下，录入指定的信息，如果不录入就会有惩罚。他们每天在各条线、各业务部门设置的ERP指标中疲于奔命，花了大部分时间去满足ERP系统的录入要求，而无法专注的思考如何为客户提供更好的服务。
这一个场景其实不能怪ERP，因为ERP从诞生起，它的定位就是“标准化业务流程的管理工具”。
案例二：B客户，某大型家电制造企业B——如何在支撑稳定业务运转的同时加速创新实验?
国内的一个大型家电制造企业，他们所使用的ERP是十年前购买的套装软件，支撑着各个工厂从订单到生产的全过程。在后来的应用过程中，不断有新的需求产生，他们就在上面补丁摞补丁的做了非常多的客户化开发。
在当今移动互联网、IoOT等数字化技术迅速发展的时代，他们希望将这套老的ERP对接到新技术平台上，利用新的数字化技术，从数据中挖掘出新的价值。但是，目前的ERP系统数据正在以T数量级增长，而由于前期的客户化开发版本非常多，又缺乏顶层设计，所以底层数据的逻辑已经很混乱。对于这些生产数据，谁也不敢擅自行动，于是情况就变成，一边是大量高价值的供应链数据在ERP中沉淀而无法使用，一边是各个业务部门的新业务需求得不到全量数据的支持。
案例三：C客户，某大型日用消费品集团C——如何将企业内部的ERP数据和外部的电商、社交等数据整合，产生新的业务洞察?
这个客户是一个大型的日用消费品集团，近几年，随着电商的兴起，他们也将自己的ERP对接到了外部电商平台。他们现在面临的问题是内部ERP管理的供应链数据结构无法和外部电商平台的的客户信息、浏览信息等打通。
10年前，通过SOA架构集成了以ERP为核心的企业内部管理系统，打通了内部人、财、物，从订单到生产的内部数据孤岛，在如今的互联网时代，局部供应链在大的数字生态中又成了新的数据孤岛。典型的场景就是当线上要做活动的时候，线下的供应链无法满足库存等需求。
同时，该客户最大的需求是能够实现更加精准精细化的运营。
过去的运营更多靠的是运营人员的经验，所以那个时候即使数据不打通，也无所谓，反正导出一个Excel、自己根据经验算个表就出来了。而在电商时代，运营数据量大，特征值和维度都非常多，所以利用经验很难实现精细化运营，往往一个参数的错误，就会带来巨大的损失。
从以上三个用户问题中我们发现，曾几何时，ERP是作为先进管理经验被引入国内企业的，从SAP到Oracle EBS，从用友到金蝶，ERP作为固化企业流程，提升管理水平，实现精细化、标准化管理的核心系统，在数字化时代，却沦落到如此尴尬的局面。
很多的客户都问道，是不是我们需要一套新的原生数字化ERP?
这三家企业都意识到了自己所面临的问题，并且采取了相应的策略来应对这些挑战。让我们来看看他们是如何行动的，这些行动给我们哪些参考。
A公司解决方案：
经过我们的分析，重新采购或者搭建ERP是不现实的：
第一，时间来不及
第二，投入太大
第三，其实ERP系统依然可以满足他们的管理需求
所以该客户制定了“三步走”的策略：
第一，构建自服务的数据湖，将ERP的数据全量抽取到数据湖中，然后基于数据湖，建立以用户为核心的数据模型，对用户进行分层，建立单一客户视图。
第二，构建微服务的数字化平台，将数据湖和ERP的数据封装成API开放出来。
第三，在开放数字化平台的基础上，为独特的岗位角色定制不同的移动端APP，尽可能的自动化，简化审批，同时将单一用户视图中的数据推送给每一个服务人员，从而帮助他们提升服务的满意度。
B公司解决方案：
数据湖是企业的异构/分布式的全量数据源，只存储下来是不够的，如何让数据湖变成企业数据创新的源泉?通过这些数据查询的技术，让数据分析人员和业务用户用简单快捷的方式，获取到他所需要的数据集，从而进行数据发现和应用，加速业务创新实验的过程。
C公司解决方案：
我们帮助客户利用DDD的设计方法，构建了新的电商运营平台，同时将线上线下的相关运营数据打通，抽取到全量的数据湖中，在数据湖基础上，利用机器学习建模，帮助客户优化运营数据。
通过这些数据查询的技术，让数据分析人员和业务用户用简单快捷的方式，获取到他所需要的数据集，从而进行数据发现和应用，加速业务创新实验的过程。
传统ERP系统构建了企业数字化的基础，拉通了企业内部供应链、价值链、人财物的管理，它的数据价值是永不过时的。面对新的数字化挑战，我们需要借助新的技术和理念来最大化利用这个数据宝库。
本文作者:凯哥 Thouthgworks
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