汽车行业的竞争也会在极短时间内趋于白热化，在前期苦练内功且管理系统健全而灵活的企业将会进一步巩固其市场优势。    2009年汽车行业超大规模增长，大多数车企都把核心资源投放在新车的产销两端，而在相当程度上忽视内部的管理体系建设。我们在一段时间内考察了部分汽车企业（尤其是汽车销售公司）的数据管理体系，发现大部分企业的数据业务都处在部门级管理的阶段，尚无法在公司的层面上实现统一的规划、管理和综合应用。从以下的一些事例，可以感受汽车企业数据管理体系的“堵塞”：
    例如，车企每新增加一家经销店，在数据的一致性没有任何约束的前提下，其开业日期、法人代表、地址、注册金额等基本信息都需要在不同业务系统里重复记录，既增加了维护的难度，也浪费了人力和资源。随着时间的推移，该经销店的信息不断更新，车企的某些子系统也随之调整，而另外一些子系统却未能及时更新，就在不同的数据记录之间造成不平衡关系。
    另外常见的一个例子是，对于汽车销售公司最重要的信息——“销量”而言，每个部门都有自己的数据源、计算方法或统计口径，如含大客户的销量、零售的销量、含直销的销量、经销店的销量、不同截止时间点的销量等等，由此而造成的混乱局面是可以想象的。
    一些业务系统在车企成立伊始即开始使用，其设计也只为满足当时的业务需求，而对系统的兼容性和扩展性也没有做过多的考虑和预测。随着时间的推移，车企的业务流程和管理体系趋于复杂与完善，导致业务系统的功能性不能满足当前业务的需要，系统的陈旧与落后日益凸显，出现数据应用前后衔接不畅的问题。另外一些车企对先前的系统基本否定并推倒重来，而在招投标时可能会选择不同的系统供应商，从头设计一套新的系统。在这个过程中数据割接工作一旦没有做扎实，便会造成新老系统间的数据不一致，甚至不能进行匹配，这也就相当于历史数据的缺失，间接导致数据的完整性变差。
    由于对数据的规范性重视不够，业务部门并不会指派专人负责此项业务，往往一次录入后便无人问津，更谈不上相应的检查和审批程序。最终的结果便是数据库中的记录杂乱无章，别字、错字、手误等层出不穷；而维护人员离职或换岗，其后真实的数据更无处可考。如车身颜色有几百种（如针对白色，就会有White、WHITE、白色、珍珠白等多种重复性描述），车辆型号有上千种，零配件甚至近万种，如此的数据垃圾将会导致一连串的业务逻辑问题。
    一个典型的场景是，公司级会议上各部门都会提交厚厚的、制作精美的报表，但是各部门间的数据普遍存在着矛盾与误差，导致决策层需要浪费大量的精力在这些数据的海洋中自己去甄别和判断正确的信息。在这种情形下，数据不能赋予决策层更好的洞察力与控制力，反而沦为鸡肋似的负担。
    从这些现象来看，汽车企业的数据管理体系存在以下问题：
    信息系统众多，但业务系统之间的独立性，导致部门间的数据壁垒和信息孤岛的大量存在；
    系统设计欠完善，数据完整性差；
    基础数据维修不够，开放过多手写权限，数据质量差；
    数据应用目的性不强，数据利用率不高；
    针对数据的管理体系不健全，细节欠思考。
    这些问题在车企中牵涉面甚广，相关的情形也异常复杂，如何解决呢？此处仅从几个方面原则性地论述相关的解决之道，为相关的管理者提供一定的思考素材。
    信息技术方面的精进
    首先是数据清理，大规模地系统化清理。对于不规范的部分进行排查并且做详细记录，例如同一个经销店出现不同的编码和名称、属性表混乱无序（如存在几百种车身颜色，上千种车辆型号等）；之后需建立一套数据清理标准，依据数据标准将系统里冗余或者错误的信息进行清理，将基础数据进行规范化管理。
    其次还要进行数据的整合。数据的整合在数据层、系统层和应用层都可以实现。应用层的整合难度较大，成功率也不高；系统层的整合，即对众多业务系统进行整合，原来的每个系统对应新系统的一个子系统或者模块；而对于基础信息维护属于一个单独模块，只由特定人员维护，以保证基础数据的出处惟一性，可以追本溯源。对数据层的整合，可以通过建立数据仓库（数据集市）或者主数据管理的方式实现。相对而言，数据仓库可以“治标”，而主数据管理则可以“治本”。
    有了规范的数据和统一的平台，车企便将一些关联很强或者需要关联的数据整合在一起，用于企业的经营决策分析。
    组织架构方面的演进
    车企内部形成独立的信息管理和应用部门，是一个正在逐渐演进的趋势。这个部门可由公司的IT部门拓展而成，也可以作为独立的部门而存在，它需要管理专家、业务专家、行业专家和技术专家四类人才共同维持其高效的运转。同时，该部门的设立和存在需要得到公司高层领导的认可及支持，并在公司内部对其业务给予大力的宣传和推动，以培养其协调和整合能力。
    在企业实践当中，各业务部门和经销店才是信息系统的终端用户，是系统的最终使用者和利益相关者。故信息管理部门开展其业务时，在需求的整理和形成阶段，要注意与业务部门反复沟通，得到业务部门的理解与确认后，方可对最终的系统需求进行系统化的改善及开发，切忌误解业务需求或者自作主张设计需求。
    管理体系方面的改进
    设计信息化系统的初衷，就是要服务于企业的管理体系，令其更加高效、便捷、精确和智能。车企就可以有意识地在企业内部宣贯数据文化，从骨子里改变全员的观念。
    从管理的细微处人手，任何管理流程和制度上的改进，都会在某个方面影响到企业数据管理质量的提升。例如，在车企内部，对担负基础信息（字典表和相关数据）录入和维护的工作人员，要强调其工作的重要性，并为其建立数据录入的审批和管理流程；录人数据后，要有专人对数据的准确性或规范性等质量问题进行核查，审批通过后方可上传人系统数据库当中，最后，还要将数据的准确性及规范性等作为相关员工的业绩考核指标之一。再如，针对经销商，车企要严格防范录入错误数据行为，严厉打击数据弄虚作假等行为，并将经销店数据质量作为重要业绩考核的指标之一（这个考核的度要拿捏准确，轻则不痛不痒，重则火上浇油）。
    从新华信的研究结果来看，由于宏观政策的利好和市场的需求火爆，随着中国年产销2000万辆这样一个稳定大市场的逐步形成，汽车行业的竞争也会在极短时间趋于内白热化，在前期苦练内功且管理系统健全而灵活的企业将会进一步巩固其市场优势。

作者：娄磊 孙俊 李维晗 来源：《销售与管理》2010年第3期