破解云oa系统成本困境,专业化分工是妙方
随着IT建设的不断深入和发展,云OA系统成为了企业运营的必需品。许多企业的IT预算相比于去年虽然有了很大的提高,但总体来说还是非常紧张。上周,我参加了一个CIO沙龙研讨会,现场调查问到目前CIO在云oa系统中最关注的问题是什么时,大多数CIO表示最关心的是运维成本过高。这要求CIO除了穷尽一切降低成本的常规办法外,还需要有针对性的创新方法来迎接挑战。
此次调查显示在过去的5年中,由于IT系统越来越复杂,使到运维成本也随之水涨船高,其中人力成本更是花费惊人。具体为软硬件和云oa设备的维护成本占30%,日常维护服务成本占30%,而运维人力成本则占了40%。人力成本包括现场维护、训练教育、人员流失、招聘成本等。因此,这次CIO沙龙最热门的话题是如何破解云oa系统人力成本困境。
一.云oa系统陷人力成本困境的常见原因
谈到IT成本管理,大多数CIO表示最关心的是云oa系统成本。云oa系统是指为保障IT系统与业务正常、安全、有效运行而采取的活动,包括IT运行和IT维护两大部分。按照云oa系统的范围定义,可归纳为七个方面:桌面系统维护、云oa系统维护、云oa安全系统维护、服务器维护、软硬件系统维护、机房环境维护、IT固定资产管理服务。这些活动发生的成本费用,统称为云oa系统成本。
此次现场调查发现,云oa系统人员成本占到约40%。原因是云oa系统的七大范围都涉及到一个共同点,就是都需要人员来执行和操作。因此,现场许多CIO一致认为人力成本是影响运维成本最重要的一个因素。但遗憾的是云oa系统人力成本的浪费却随处可见,经常被大多数CIO所忽视。以下是使云oa系统人力成本过高的几个常见原因:
(1)云oa系统职责不明确,导致人力成本严重浪费
尽可能经济地、低成本地提供高质量的云oa系统服务,这是管理层对云oa系统管理效率的最基本要求。但很多时候,IT部门作为一个技术支持部门,其运营效率常常是惊人的低下。最重要的原因是对运维服务工作缺乏细致的职责管理。据此次调查显示,在企业IT日常操作中,约有30%人力成本是由于IT人员在云oa系统执行过程中相互扯皮、推卸责任所浪费的,而且这些浪费的隐性人力成本往往是IT成本中最被人所忽视的部分。
例如,在运维过程中,执行不力导致的工作效率不高或需要重复操作,直接体现为运维人员“出工不出力、人浮于事、得过且过”。如在牵涉到几个部门之间配合时会出现推卸责任,纠缠不清的扯皮事件。或问题出现时A部门找B部门反馈,B部门则说要找C部门处理,这样导致很简单的问题也无法得到及时有效的处理。表面来看,我们可以把这些云oa系统的人力成本浪费归因于云oa系统过程执行不力。但从本质上看,它的背后必然隐藏着CIO对运维人员的责、权、利缺乏规范化管理,这才是云oa系统人力成本居高不下的深层次原因。
(2)运维流程缺乏分级管理,导致人力成本隐性浪费
在云oa系统流程上,很多企业没有明确的运维事件升级标准,即满足怎样的条件后,运维事件必须从一线转到二线支持工程师,再转到资深工程师处理;或没有设置运维事件的限级标准,所有运维人员都混成一团,谁有空谁处理的混乱局面,造成人力成本的隐性浪费。简单的说,就是没有建立人力优先级标准,不能保证云oa系统人力资源的有效利用,或运维事件产生后没有明确而唯一的责任人,从而缺乏对事件监控和跟踪机制。这些都使得运维事件、运维服务请求处理没有形成严格的闭环管理,也没有建立明确的重大或紧急事件处理流程,从而造成许多人力成本的隐性浪费。
(3)缺乏量化的绩效管理,人员潜力难以最大化
云oa系统人力成本过高表面上看是由于人员效率过低,但深层次原因是缺少对云oa系统人员进行绩效考核。绩效考核是一种人员激励管理手段,本身并非是管理的目的。本质的意义是通过绩效考核把员工聘用、职务升降、培训发展、劳动薪酬相结合,使得企业激励机制得到充分运用,有利于企业的健康发展,同时对员工本人也便于建立不断自我激励的心理模式。而当没有对云oa系统人员进行绩效考核时,也就没有监督云oa系统人员解决故障的处理效率和处理质量。因而在云oa系统人员解决问题时可能会出现缺乏协作、责任不清晰、经常扯皮。简单的说,缺乏绩效管理的“大锅饭”,是导致运维人员劳动力浪费的根本原因。
二. 什么是云oa系统专业化分工
(1)什么是专业化分工?
一般来说,降低人力成本有三个方法:一是减少劳动力人数;二是降低服务过程的人力操作成本;三是提高人力单位效率。专业化分工正是提高人员效率和降低操作成本的常用方法。专业化分工最初的研究主要是在古典经济学领域,经济学家亚当?斯密在其名著《国富论》中认为提高劳动生产率是节省人力成本的最有效的方式,而最大化提高劳动生产率的方式则是进行专业化分工。他认为专业化分工能最大程度的改进人力效率以及提高人员的熟练、技巧和判断力。
亚当?斯密解释其原因是:第一,人员的技巧因专业化而更加熟练,在分工条件下每一个人员只从事某一种操作,就能成为“局部熟手”,不但能精益求精,还能减少了技能的学习时间。第二,专业化分工能节省劳动时间,这是因为分工使人员从事某种固定操作,有助于操作经验的积累和操作方法的完善以及效率的提高。第三,分工最重要的一点是使到职责、权利和义务清清楚楚,打破了吃大锅饭不利于个体绩效考核的平均主义。
事实上,随着云oa系统管理工作的复杂度和难度的大大增加,仅靠过去几个“运维英雄”或“技术大拿”来包打天下已经行不通了。专业化分工就是要把企业云oa系统活动的特点和云oa系统人员的特点结合起来,把每位人员都安排在适当的领域中积累知识、熟练技能从而不断提高工作效率。所以,从某种意义上来说,专业化分工不仅仅是一个培训技能熟练的运维人员,而是一个云oa系统团队人力结构优化和运维效率改进的问题。
(2)云oa系统专业化分工的分类和形式
一般来说,专业化分工有两种形式:技能专业化分工和对象专业化分工。技能专业化分工是指按照云oa系统服务技能或IT系统设备相同性的原则来建立运维服务团队,即按不同的运维服务技能特征,建立不同的团队小组。它的特点是:“三同一不”。“三同”是指同类型的IT软硬件设备、同工种技能人员、应用相同的运维方法;“一不”是指为不同的服务对象服务。对象专业化分工是指按照同一个服务对象来划分运维团队的原则,即按不同的服务对象建立不同的服务团队。特点:“三不一同”。“三不”是指不同类型的IT系统软硬设备、不同工种技能人员、不同的运维方法;“一同”是指只为相同某一个服务对象服务。
简单的说,技能专业化分工能形成一个相同技能的高质量专家群体;同样道理,对象专业化分工则能形成一个高质量的不同技能混合为一体的团队群体。因此,高度专业化分工与高质量人力群体之间互为因果并互相解释。正如著名管理学大师彼得德鲁克所说:“只有专门化的知识,才会产生高质量的专家团队,也才会产生更高的效率。”
三. 如何建立高效专业化分工的运维体系
尽快破解云oa系统的人力成本困境是目前许多CIO迫切需要解决的问题,但首要关注的问题应是如何建立专业化分工的云oa系统体系。以下与大家分享我的一些经验总结:
(1)根据企业发展策略,确定专业化分工模式
企业发展战略是决定企业运营模式的依据,也是对云oa系统人力管理模式产生重大影响的因素。目前云oa系统人力分工模式有两种:一种是技能专业化分工,另一种是对象专业化分工。一般来说,企业发展策略和核心能力的不同,会导致选择不同的运维人力分工模式。而不同的分工模式,又是导致运维人力成本支出结构不同的重要因素。所以说,首先需要从公司战略出发,选择最优的云oa系统人力专业化分工模式。
(2)优化专业化分工配置,力求提高运维效率
运维人力分工管理包含人员、岗位、角色等信息,如果这些信息没有统一规划,就无法进行统一配置。专业化分工是把云oa系统各种事情(包括人员、资源、突发事故)分成不同级别和不同运维操作,以便有效的配置运维人力资源。因此,对于企业而言,云oa系统的专业化分工本质上是对云oa系统人力资源配置的优化。例如,明确运维事件分级处理流程,明确运维人员的职责、权限、义务和绩效考核标准。事实上许多实践也证明,明确每种运维事件的专业化分工处理流程,可以大大减少云oa系统操作的随意性和混乱性,并能大大提高运维中的人力资源效率。
(3)设立云oa系统服务台,避免人力成本混乱浪费
设立云oa系统服务台是为了确定运维等级和引入优先处理原则。IT服务台主要承担:运行值班、故障监控、接受请求、工单派发及问题解决过程中的监测等工作内容。服务台就像是传统产业生产车间的调度分配员,它会不断的根据事件的等级进行匹配分工和调度。例如发生任何一个突发运维事件时,服务台会先检查并进行分类流转处理。运维人员可分为一线普通维护、二线技术专家和三线厂商专家。一线人员作为第一级问题处理人员,主要解决常规的运维问题;在一线人员不能解决的情况下,二线技术专家将迅速介入问题解决过程;三线技术专家来自产品供应商,由二线技术专家申请三线厂商专家的介入,使问题解决时间能够大大缩短。
(4)设立专业自助式知识库,最大限度节省人力成本
自助式知识库是指对云oa系统中的典型故障事件和常见问题解答的自助式处理流程。当出现故障时,用户先在自助式知识库寻找解决方法。如果问题没有得到解决,则用户进行自助式申请维护,用户申请将会移交给服务台接管,服务台第一时间建立服务档案并一直实时监控,直到问题得到圆满的解决。因此,自助式知识库能帮助运维人员节省大量的时间,从而节省人力成本支出。
总而言之,云oa系统人力管理不但是IT建设最繁杂的部分,也是云oa系统成本最关注的要素。通过专业化分工来提高IT团队人力资源的利用效率是一个长期的工作,后续还需要配套许多具体的执行工作。但最关键的一步是要从企业实际出发,根据企业IT建设各阶段的需要把运维团队进行专业化分工。
文章来源:CIO时代网
http://www.ciotimes.com/lifecycle/ityw/201009071012.html
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