员工离职后举报公司违法行为,员工离职后举报公司不买社保?

老粉都知道,帆软是一家软件公司,软件公司都想更多人能用自己家的产品,但帆软不一样,帆软不止想让大家用自己的产品,帆软还想做个布道师

但时间告诉帆软,布道师是个苦力活,要慢慢干,干不动了就完成使命了。

亚马逊前任首席科学家Andreas Weigend说“数据是新的石油”。我觉得他说的很对,一看就是被数据“教育”过。

帆软也被数据“教育”过,后来帆软就构思出了FineBI这个产品。

但现在越来越多的企业正在被数据“教育”,所以帆软就写了这篇“教育”文。

本文将从企业如何被数据“教育”来聊一聊:数据如何搞垮一家公司。

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第一步:搞垮系统

很多企业一开始数据都是散落在各处,各个硬盘里,各个软盘里,有一天发现数据越来越多,但数据都混在一起,一张表里又有物流数据、又有销售数据,又有地区数据,全部数据都杂糅在一起,而想用数据的时候不知道从哪拿,谁负责,后来就掏钱购置了一些系统:如ERP、CRM、MES等,只要是人家说好的,预算足够的,先全都上一遍,美名其曰数字化。

但导入数据的时候,发现之前的数据丢失了七七八八,还有一堆脏乱差的数据,想着之前能用的数据就用,不能用的就先放着。用上系统的时候注意点就是了。

上系统的刚开始,大家都往系统里面扔数据。结果想用的时候发现口径不一,单单就是日活跃用户(DAU)就有三个解释,于是大家又开始制定数据标准化制度,确定数据访问权限,也就是常说的数据治理

随着数据量越来越大,你想取个数据,完成个综合报表,发现要走一堆流程找一堆人从各个系统里取数,非常耽误时间,也就产生了我们说的数据孤岛问题。

好不容易导出EXCEL,再通过EXCEL处理好之后形成报表,却发现数据显示与实际业务情况并不一致,你开始质疑数据的准确性,久而久之,你更愿意凭自己的经验去做出某些决策。

结果当初花大价钱、大精力搞的系统最后并没有派上多大用场。

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第二步:干掉程序员

以前你想做个报表时,还要跟IT部门提需求,排档期,沟通需求,确定数据维度、取数、制作报表、报表分析。需求优先级高的话,2天搞定,需求优先级低的话,一个月都排不上你的需求,你听着业务人员抱怨连连觉得头都大。

后来你们公司上了个低代码系统--FineBI,号称可以让程序员从繁重的取数、报表工作中解放出来,专注于平台的性能、架构等维护和技术的创新与应用,最终提升平台的服务效率。

事实证明效果确实也不错,IT部门的需求顿时减少了90%,IT人员也有更多的时间来提升技术,理解业务了。

但关于提升平台服务效率短期内你并未看见成效,加上程序员工资又高,维护系统也需要成本,还有BI厂商提供优质服务,于是你干掉了程序员,还觉得自己替公司省了一大笔人力成本。

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第三步:逼疯业务人员

自从你们公司上了低代码系统–FineBI,可以让业务人员自己取数、自己仅需要通过拖拉就能实现报表自动化,快速实现数据分析工作,整个业务部门效率提升200%,你觉得FineBI真的太香了。

你甚至做了一个大胆的决策,取消IT部门,推进全员实现自主数据分析。

但你发现业务人员水平不一,有些业务人员数据思维灵活,玩转起FineBI时游刃有余,业绩也得到显著提升,而有些业务人员即便有厂商的培训,连需求都讲不清,更别提自助式分析了。

虽然最后90%的业务人员能够自己解决,但还有10%的个性化需求需要定制化开发,结果IT人员都被解雇了,只能业务人员硬着头皮自己上,捣鼓半天最后两手一摊,放弃了。

直到有一天领导想要公司的整体运营报告时,你让领导自己分析,然后被臭骂一顿,收拾东西回家了。

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结语:

数据是是石油,所以跟石油一样需要挖掘、开采。而工具的使用只是加速了数据的开采与利用,但无法取代它,切不可本末倒置,以为上个系统,就能实现数字化了。

最后,回复”BI”,程序员、业务人员、管理者都说好的FineBI工具送给你!

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