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案例 20 · 制造企业经营透明

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Datawhale《FDE案例100》,案例20,原书第203页;下方可展开文字版

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律差别很大。
FDE不一定要成为这个行业最资深的专家,但至少要知道这个行业基本是怎么运转的。
否则你连客户真正的问题是什么都判断不了,更不用说设计方案。
所以我现在越来越觉得,行业理解,是FDE进入业务现场的门票。
第三个挑战,是数据。
这也是这个制造业案例目前没有办法直接标准化复制的主要原因。
最开始我也想过,既然这套方案做出来了,是不是可以直接复制给其他制造业企业。
但真正做下去之后发现,即便是同一个行业、规模差不多的企业,底层的数据基础、数
据口径、业务流程都可能差很多。我们在这个项目上花了大量时间做数据清理、数据治
理和口径整理。
所以最后我反而没有急着把它包装成一个标准化产品。
方法论可以复用,但底层的数据和业务逻辑,未必能直接复制。
第四个挑战,是ROI。
这是我自己做FDE之后越来越在意的一件事情。
以前做大厂产品,我们会习惯把事情做到80分、90分。但到了真实企业场景里,你还得
问一句:做到80分到底划不划算?
因为FDE的核心成本就是人的时间。如果一个项目需要投入大量人力做数据治理、长期
维护和定制开发,那么即使客户觉得项目很好,对FDE团队来说也不一定是一门好生
意。
所以我现在不会只看“这个需求能不能做”,还会看“这个需求值不值得做”“长期维护
的成本是什么”“这个项目的ROI是不是合理”。
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