企业IT部门应该如何为企业进行信息化系统选型？

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作者：miao君

全文共1792字，建议阅读5分钟

企业信息化建设很复杂，不同的行业、业务部门对应的选型、评估方式都是不一样的，如果真有这样一套选型标准的出现，那多半掺水，不可信。

现在市面上比较多且还算通用的，都是从行业角度出发的评判标准，下面给大家讲解一下制造业在不同阶段，怎么选择信息化系统。

先看一张《数据建设成熟度评估模型》

该模型来源制造业数字化建设白皮书，完整的制造业数字化建设白皮书放在这：

2023年最新《制造业数据建设白皮书》

IT部门在选型的时候，应该将转型目标、当前资源， 以及其中的痛点，清单式地列出来，然后用市面上各种平台、工具的功能清单与其一一对应。当发现较为适合的平台、工具，再去研究产品的企业背景，如创始团队、融资轮次等。这种金字塔选型方式，使得每一步的动作实际上是对上一步目标的拆解，而每执行完下一步，要对上一步的目标实现度进行检验，确保选型不走偏。

（图片来源于艾瑞咨询报告）

第一步，要搞清楚企业信息化建设所处的阶段，树立信息化转型目标。

仍旧以制造业为例展开，制造业信息化建设大体可以分为5个阶段，每个阶段都有明显的特点。

一、传统阶段：信息碎片化

这个阶段的明显特征：以人为中心的粗放型管理模式和以纸质表单为载体的运营机制。

前者是指没有标准化的数据管理流程，后者是指于信息化基础薄弱。如果你们公司还是依靠人力整理数据和用纸质表单收集管理工作，那基本就属于传统阶段。

二、起步阶段：业务数字化

这个阶段的明显特征：以信息系统为主导和以加快业务线上流转为目的。

数据文化开始萌芽，以IT部门为主导，核心业务部门配合，公司开始从0-1大力投入数据建设。在这个阶段，公司在数据人才和数字化建设上的投入是巨大的。

三、加速阶段：数据价值化

这个阶段的明显特征：优化IT建设和强调数据支撑决策。

“依赖数据力量，科学理性决策”的现代管理模式成为主流。通过对企业生产经营活动所产生的数据进行灵活调用、有序整合、多维分析、场景化应用、可视化呈现，数据的价值得到大幅释放，企业的数据建设与业务管理实现了更紧密的融合，正式迈入加速阶段。

四、成熟阶段：数字平台化

这个阶段的明显特征：全局数字化导向和创新应用促进数字产业升级。

制造企业以消除内部数据壁垒、促进生产经营效率最大化为目标，利用数字平台对 所有数据资产进行统一管理和规划，减少数据建设的冗余部署。数据实现了跨部门、跨业务、跨系统的 无障碍流动，数据效能贯穿于企业日常运营、管理决策、战略制定全过程。

五、智慧阶段：智能生态化

这个阶段的明显特征：内部建立智能管理模式和外部可持续合作生态体系。

制造业企业将人工智能等先进的数字技术与业务发展进行了更深层次的融合，在企业内部建设了涵 盖智能生产、智能营销、智能运维、智能预测等全方位智能管理模式；于外部则建设了智能共享、高效流通、 可持续利用的数据资源体系，从而打造了彼此信任、互惠互利、价值共创、和谐共生的智慧产业生态。

第二步，盘点明白企业愿意投入多少钱、人力是否充足以及企业对于信息化建设的认可度。

市面上工具太多了，如果没有准确的金钱预算、人力预算以及确定要搞到什么程度，那谈工具选型就是空话。

ps：别贪便宜，别贪便宜，别贪便宜！便宜没好货，最后苦的还是IT。。。

第三步，找到市面上工具和企业需求的卡点，继而考察企业背景。

和很多制造型企业打交道，就中国企业来说，其实大部分都在二、三、四阶段。

在第一个阶段中，可以考虑根据业务部门的情况，初步进行业务系统建设，选择如ERP、PDM、MES、SRM、CRM 等系统。

在第二阶段中，企业已经上线业务系统，并有了一些数据，接下来要做的是将“业务数据化”“打破数据孤岛”，这里可以搭建数据决策平台，进行基础数据建设，包括打破数据孤岛，提高制作固定报表的效率以及建设数据基础。这份大数据决策分析平台搭建方案还是比较全面的，处于这个阶段的可以细看：

在三、四阶段中，企业也已不再满足于单纯的“看”数据，而是希望用已累积的业务数据去“碰撞”出新的火花，去反哺优化业务，从数据中找出更优解的运营方式。这个阶段包括建设数据仓库、上线BI等。具体工具选择，依旧遵循上面的选型示意图。

最后想说的是，数字化转型本就是“摸着石头过河”，根本没有可供借鉴的经验，所以在面临外界环境压力的时候，不要什么都上，也不要什么都不上，有多少钱做多少事。

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