小売業における個別原価法とシステムとその先に - 急がば回れ、選ぶなら近道
まず小売業の利益計算の基本的な会計処理は売価還元法になっている。ありとあらゆる原価法の中でもっともザルで、かつ、いい加減な方法の一つである。端的に言えば、一定のカテゴリーベースでの売価の総額と仕入の総額を総計して、原価率を算定して、その率をもって利益を算出する計算方法になる。また、基本的に棚卸法になるため、実際の棚卸を行い、原価計算期間終了時点での在庫金額を確定させないと、利益が算出されない仕組みである。 現場感覚でいうと、値入率（事前想定粗利率）から、実際のロス率を差し引いても、粗利率（事後達成粗利率）に一致しないため、直感に反するオペレーションになる。このため、数字にしっかりした人間であればあるほど、数字を信頼しないというモラルハザードな仕組みになっている。さらに、そもそも小売流通業の税前利益率は2-3%を達成できれば“優秀”であり、細かい利益率の管理が必須である。バイヤーレベルでは、
SI屋さんとSIと、直近の課題について。 - 急がば回れ、選ぶなら近道
某セッションでちょっとしゃべったことをつらつらと。SIの現状と近い将来について思うところをまとめておきます。自分自身の立ち位置も確認していくという意味で。 結論的にいうと、SI自体は必要とされていますが、SI屋さんのビジネスモデルは成立しないという状況になるので、旧来の「SI屋さんの方法」ではうまくいきません。なので、別のやり方でSIをどうやっていくか？という議論が必要になりますね、という話です。 まずSI事業は人月稼働で商売をしています。スタート地点はそうではなかったのですが、一旦大きな人数を抱えると、食わせる必要があるため、より大きな仕事を取る羽目になります。要は稼働させる事、それ自体が目的になります。稼働を維持させる事で、収入を確保する事ができ、確保された収入で稼働のための人員を維持できる。そもそもそういう循環をベースに組織の目的が、「結果として」形成されてしまっています。 副作用と
MapReduceのもう一つの使い方 - 急がば回れ、選ぶなら近道
MapReduceというと集計に使うモノという人が多いと思う。 なんとなれば、MapReduce＝Hadoop＝ワードカウントの図式になっているからだ。 実際、Hadoopを触ってみようという人のほとんどはexampleとしてワードカウントを使うはず。その辺に落ちてるシェークスピアのログでHadoopのexampleを動かした人もおおいはず。 ところが実際に業務バッチ的な処理を行うときに、MapReduceの効果的な使い方は別にもある。個人的は、「本当のMapReduceの使いかた」はこっちだと思う。なんということはなくて「組み合わせ計算を高速に行う」だ。ある種の計算では、順序処理でギブアップしてしまうケースの一つに組み合わせの計算がある Node{ List<Node> nodeList value(){ hasNodeList() ? nodeList.traverse(value()
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