一文详解 | OA、CRM、ERP三者的区别和联系是什么?

浅述SaaS、CRM、OA、ERP、HR、进销存、财务系统的区别        2015年被媒体和IT从业人员称为SAAS元年,SaaS的发展程度在那一年呈井喷式增长,移动办公也慢慢的开始普及渗透到大家的日常当中,但是有很多人不懂它们到底代表什么,有什么作用和有什么区别。下面就让给大家浅析一下它们的含义和区别!    什么是SaaS?        SaaS是Software-as-a-Service(软件即服务)的简称,“软件即服务”?是不是有点拗口?其实... 阅读详情

OA、CRM、ERP都是什么意思?三者之间有什么区别和联系?该如何去选型?这些都是大家非常关系的问题。

这个问题其实很好解答,只要你掌握了以下三个关键点,并把这三个关键点放到实际业务中去对比观察,就很容易理解了!

01 如何用一句话形容概括三者的不同?

从业务层面可以概括为:

  • CRM是管外部客户——比如客户成单了没?销售今天去拜访客户了没?
  • OA是管内部人员——比如考勤数据怎么样?申请请假怎么操作?
  • ERP是管内部物资——比如这个月工厂货物有多少出库、多少入库?

从管理层面可以概括为:

  • OA 主要是处理人、审批等管理层面的相关内容;
  • CRM 主要是管理客户、线索、商机等信息;
  • ERP 重在对企业内部的业务流程进行系统化的管理,实现内部的信息共享。
在大部分情况下,可以这样粗糙概括,但这三个都是相当大的场景。

很多人喜欢将这三个概念互相叠加:

百科在介绍这三个名词时,确实把词的范围解释的很广:

这种情况很好理解:

首先是,大多名词在含义解释时,都有较为广义的解释。

语文老师觉得世界属于语文,数学老师认为数学才是世界的本质……到底谁是世界的真相,物理老师也说不清楚。

其次,国内外OA、CRM、ERP厂商众多,各家软件有创新才有市场,功能都各有侧重,但都想以自己为标准定义行业规则,对这几个名词的解释自然各不相同;

更何况,OA/CRM/ERP诞生至今的几十年里,不同时间段技术力量差距巨大,社会发展状态也不同,名词定义自然各不相同。


所以,如果真要说清楚三者之间的联系和区别,我更建议从——

02 发展历程、系统功能、应用实例

三个角度来看:

(1)OA

OA发展的早期确实面对的办公环境比较简单,只注重对文档的管理。因此有一段时间OA几乎成了发文和收文的代名词。

但是OA的工作核心其实是工作流。举个例子:

你要出差请款,传统的流程是这样的:

  • 先到财务申请请款单,跑到财务室,财务正在忙,你等了一会儿。
  • 等财务室同时忙完后把请款单给他,他说需要部门经理先签字。
  • 你又跑到经理办公室申请签字,结果经理在开会,你只能等开完会再去找。
  • 好不容易字签好了,财务说这个款子比较大要请示一下老总。
  • 然后请示老总,老总说可以批,最后财务终于批了,一天也过去大半儿了。

而OA就是通过智能表单和工作流建立起这样一个自动化的工作序列:

  • 通过流程节点和分支流转,预先设定好处理机制。
  • 你只要线上提交一个申请,系统自动通知相关人员,不管节点多少,一层层处理审批。
  • 你可以继续去工作,直到系统给你通知反馈。

可以看到,通过这样一个OA系统,企业所有的工作都通过预设的工程流来加快实现,无论是规范性还是效率,都有大大的提高。

  • 整体框架是这样的:

(2)CRM

CRM的发展历史整体上可以概括为3大阶段:

CRM能让一个公司拥有完整而细致的记忆(比如去年做了什么销售量上了几个百分比,上个月的促销产生了多少商机和潜在客户),从而缩短销售周期:

  • 你的客户在哪(售前市场调查)
  • 你的产品哪个更畅销(产品销量分析)
  • 团队的工作情况(销售行动记录)
  • 哪个地区、哪个行业或哪种类型的客户更愿意和你合作(客户分析)
  • 企业明年大概能赚多少钱(销售预测)
  • 公司的整个运营情况(管理驾驶舱)

框架是这样的:

(3)ERP

ERP是从MRP(物料需求计划)发展而来的新一代集成化管理信息系统,它扩展了MRP的功能,其核心思想是供应链管理。

ERP以一项计划为出发点,该计划可以是市场一个大订单,或是企业的一个战略目标。实现该订单或目标需要企业多项资源的支持,这些资源包括:

  • 人力资源
  • 生产资源
  • 设备资源
  • 财务资源
  • 采购资源
  • 客户资源等
比如说ERP中企业需要实现年产值1个亿,产量5000件。那么需要建立一个产品配件采购计划、一个生产设备引进计划,5000万资金落实计划,生产人员引进计划,产能调度计划,终端客户开发计划。公司高层随时关注这些计划的落实和资源的管理。

放一个ERP管理系统的部分功能截图大家可以感受下:


最后总结一下:

总的来看,OA偏内部工作流,CRM多与外部客户相关,ERP则偏向企业资源资产管理。

不过,不同产品对此定义也不完全一样,要靠大家随机应变。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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