运营的风险及隐患是指在企业的生产经营运营过程中，存在隐蔽的或潜藏的风险隐患，多数隐患在发生的初期就有先兆，可以发现并采取措施加以防范。如果隐患不能及时被发现和纠正，就会持续积累，并在某些条件下暴露出来，造成更大程度的危害。

　　许多运营问题的产生并非祸从天降，而是隐患逐渐积累造成的，所谓“冰冻三尺，非一日之寒”。在有隐患征兆时不能发现，没有引起重视，失去了冬病夏治的好时机，等到问题缠身时，再慌忙处理，就像走入膏肓的疾病，既增加了挽救成本，也加剧了无法治愈的风险。

　　运营隐患应以事先防范为主，事后补救为辅，许多的运营问题，只要主动发现和识别出来隐患，提前采取措施预防一下，付出少许代价甚至不用付出什么代价，就可以避免发生。

　　"防患于未然"几乎是所有运营工作的金科玉律，耳熟能详，但从企业实际发生的问题看，隐患往往来自制度没有覆盖到的死角，或者是有明确的运营要求，但没有得到有效的贯彻执行，或者是业务一线人员没有经验，无知无畏，碰到异常现象没主动反映，甚至有的是在岗员工故意隐瞒，上级运营者又长时间没有察觉。没有主动隐患排查识别的举措，运营隐患的风险就可能一直存在并扩大。

　　正常有序的生产经营运营是企业稳定运营的主要支撑，运营隐患发现水平的高低直接关系到企业的经营安全，高效的开展隐患排查，对排查发现的问题及时梳理，深入分析深层原因，主动制订整改措施，明确整改时间计划，对提升运营能力有着重要意义。

　　同时，随着大数据应用越来越多的成功案例，让人们愈加重视用大数据的方法和意识来处理问题，特别是近10年来，传统企业的信息化系统已经广泛应用，数据的采集能力越来越强， 经过长时间的积累和沉淀，实现了诸多业务过程的明细交易数据化，这意味着可以依托数据资源，做出更为有效的分析诊断。

　　传统的运营隐患排查主要依靠人工经验和手工搜集检查数据，工作量大，准确性不高，发现问题的效率偏低。但在大数据浪潮下，通过利用长期的信息数据沉淀，瞄准挖掘海量的数据价值，运营隐患排查可以更加专业、高效和智慧，思维转变和策略调整是隐患排查工作中必须作出的选择，可以在此方面进行一些有效的尝试和探索。

　　当前成功的大数据商业创新实践，多数在互联网电子商务的营销领域，研究数据与用户的关联度，在海量用户中提炼个性化需求，实现精准化营销。而传统行业的大数据应用相对欠缺，还有待进一步的研究和探索。

　　实际上，企业信息化系统在完成业务流程的同时，也不断积累着大量的采购招标、物料耗用、财务核算、现金收支、供应商交易等明细数据。从隐患排查的角度看，透过全面的数据诊断分析，可以排查财务收入成本与纳税的一致性，提前发现纳税漏洞。判断备件采购价格与市场平均价格的偏离是否正常，增加成本管控灵敏度。物料耗用诊断可以从结果逆向分析，计算耗用的方向及消耗水平的平衡关系，排查设备效率、工作质量、物资质量、验收数量、现场运营等因素，从中提炼物料的匹配关系和消耗规律。审核供应商资质、评价与交易量的对应关系，相互的排序位置也是一清二楚。

　　在一次采购价格的隐患排查时，通过跟踪十八家单位的大宗材料采购历史交易数据，发现工业级盐酸（浓度31%）的采购价格偏差突出，盐酸不含税采购价格最高1195元/吨，最低409.51元/吨，平均675.43元/吨，某些单位的采购价格远远高于平均价格。

　　锁定目标物料后，开始深入对比发现，盐酸采购价格主要由生产成本、运输费用和销售环节利差构成，由于用户所在区域的不同，运输成本是主要造成价格合理差异的主要因素，实际分析过程中，掌握了相对准确的生产成本、运输费用和销售利润构成，特别是通过相同区域的采购价格差异对比，可以十分清晰的显现供应商的利润水平差距。如果把销售环节的利润空间控制在合理的范围内，采购价格将会有非常明显的回落。

　　根据诊断分析的结果，一家基层单位积极与盐酸价格较低的潜在供应商联系，开拓拥有优势的供应商渠道，寻找本单位所在区域内有实力的供应商，反复沟通市场信息，培育市场充分竞争的氛围。在经过充分准备之后，重新组织公开招标，打破多年的供应渠道垄断，招标结果为不含税采购价格560.00 元/吨，每吨节约345.98元，价格下降38.18%，降幅超过总价格的1/3。

　　在以往的实际采购业务中，有的供应商故意控制市场信息，形成信息掌握不对称的谈判氛围，争取获得不合理利润的机会。甚至还有的供应商组织串标、围标，隐蔽布置虚假的竞争投标环境，以超出市场水平的非正常价格，获取非正常的高额利润。这些行为如果不能被及时发现纠正，就会造成企业损失，甚至出现采购招标的严重违规问题。

　　采购风险运营不应仅仅针对某一单的采购，严格进行层层审批，组织相关部门会签，规范采购流程细节，还要主动开展隐患排查，在不同期间、不同区域，与采购历史纵向比较，与市场的平均水平横向比较，全面了解市场合理价格区间，一旦发现价格异常，就及时处理，可以大幅度降低采购和监督成本，有效预防围标、串标的隐患，减少出现问题的风险，从根本上进行遏制风险来源。

　　大数据排查运营隐患是主动适应企业运营的电子化和智能化趋势的方法，开始逐步走入传统行业，在供应链、生产、库存、财务、纳税和运营的各个环节，探索从宏观关联到微观精准的“推荐算法”，让数据说话，实现隐患精准定位。要让大数据思维在运营隐患排查工作中发挥重要作用，需要具备三个条件。

　　首先，要有全样本思维，高度聚合全部业务数据。因为大数据排查注重相互数据逻辑关系和一致性，分析的是所有环节、所有样本，而非某一部分抽样数据。关注样本数据中的主流，而非个别数据，甚至可以适当忽略微观层面上的精确度，关注整体的主要数据方向。只有全面、立体、系统地把握市场资源和企业总体经营状况的数据，才能根据业务流程相关性，分析监控异常行为，快速确立审查对象。

　　其次，要有信息处理能力和敏捷式工具的技术基础。只有建立稳定的大数据收集和诊断挖掘平台，才能采用协同信息过滤、基于内容、基于关联规则和基于知识推理等组合推荐方式，应对信息超载问题，通过关联分析、聚类分析等方法，提取隐含在海量信息中的规律，实现数据增值利用。因此，需要建立统一规范的、先进的信息交换汇总平台和信息技术共享机制，打破以往数据的封闭与垄断，形成开放、实时、合作的数据平台。

　　第三，要有关联诊断思维，关注数据的流程环节关系，特别是逻辑相关性，用大概率的思想看待问题。要求分析和运营人员有全局和重点的思维，能够跳出细节看数据关系，从海量数据中搜索有价值的异常线索，在焦点数据中找出真相。经过持续不断的研究数据相关性，发现事物的规律，依据存在问题的特性，提高排查的准确性和效率质量。

　　防止运营事故于未然，将企业的效益及财产的损失控制到最小限度为目标，是所有隐患排查方式探索的核心。在新市场环境的大型企业，建立高效率、高质量的运营隐患排查长效机制，从源头规避防范运营风险有着现实的重要意义。识别机制、物联网和大数据三者之间联系紧密，成熟的隐患规避模式必然是新一代信息技术和专业运营创新的完美融合。

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