一、企业简介 佛燃能源集团股份有限公司创立于1993年，是国内颇具实力的综合能源服务企业。公司于 2017 年 11 月 22 日在深圳证券交易所上市，股票代码002911。 佛燃能源致力于成为优秀的中国能源服务商，以“能源 + 科技 + 供应链”为发展方向，积极推进能源业务、科技研发与装备制造业务、供应链业务以及延伸业务的发展。 公司深耕城市燃气，同时积极推进石油化工产品、氢能、热能、光伏、储能等能源服务，并持续开展 SOFC 固体氧化物燃料电池、氢能装备制造研发、管道检测、窑炉热工装备制造与节能减排等科技攻关。同时，公司不断深挖能源产业链禀赋，创新业务模式， 积极推进供应链业务，协同石化仓储、码头、运输等优势资源，为客户提供大宗商品资源、物流、仓储等一揽子供应链服务。 佛燃能源获得了2017年度广东省政府质量奖、2020年度广东省先进集体、第十八届中国土木工程詹天佑奖、中国服务业企业500强等荣誉，是中国土木工程学会氢能设施与工程分会理事长单位、中国城市燃气协会常务理事单位、英国燃气专业学会单位会员、广东省燃气协会会长单位、佛山市上市公司协会会长单位和中国城市燃气氢能发展创新联盟理事长单位。2023年7月，公司获得穆迪、惠誉“双投资级”国际评级。 二、业务需求与挑战 2024年广东省高质量发展大会，强调了数据在推动产业科技创新、发展新质生产力，以及打造具有全球影响力的产业科技创新中心方面的重要作用。佛燃能源在数据管理方面的需求非常广泛和复杂，企业的客户服务、安全管理、财务和运营管理等业务领域都会产生大量的数据，只有通过建立完善的数据管理体系和技术架构，企业才可以更好地应对各种挑战和机遇，实现可持续发展。在引入帆软商业智能软件之前， 佛燃能源集团面临如下运营痛点： ①缺乏一套可快速实现数据采集的数据管理平台 集团内部有大量“小快灵”的数据管理需求，以往业务人员一般采用传统的手工、社交软件、Excel等方式进行数据的填报及归集，工作方式落后、分散、效率低，数据归集和统计的难度高，过程难以把控、不规范，协同困难，出错率极高。 ②无法发挥海量数据对企业经营决策的积极作用 尽管企业坐拥海量的数据资源，但由于缺乏一个高效、全面的信息化系统来整合、分析和利用这些数据，这些宝贵的信息资产仍未能充分发挥其潜在的巨大价值，未能为企业的发展和决策提供有力支持。 ③各业务系统数据孤立无法有效联动 燃气调度的信息分别分散于各个专业系统上，管网线图、管网数据、抢修信息在智能管网系统，管网流量、管道压力在SCADA系统，报警器信息在报警器管理平台。数据分散且相互之间没有任何的数据联动，形成了数据孤岛。调度人员日常监控燃气安全情况要同时打开多个业务系统，非常影响效率。 ④缺乏面向决策层的可视化总体看板 决策层要了解全公司经营情况、燃气供用气情况、管网安全情况，需要经过员工收集数据、数据汇总、形成报表一系列环节，所形成的报表均为数据报表，无法直观反映数据变化、比较情况，耗人力、费时间、效果差。 三、解决方案 针对当前存在的运营痛点，佛燃能源决定与专业数据处理公司携手合作。经过深思熟虑与多轮筛选，佛燃能源最终选定帆软软件为合作伙伴，采纳帆软软件“FineReport + FineDataLink + 简道云”超强组合的一站式解决方案，实现一图掌控安全生产的全新管理模式。基于当前业务需求，决定建设2个平台：佛燃能源气量管理系统、佛燃能源区域公司燃气综合调度大屏。 第一阶段：搭建数据仓库，为前台系统建设奠定数据基础 利用FineDataLink将分散式、孤岛式，来源于不同开发厂商、不同数据库类型的业务系统数据进行清洗整合，为佛燃能源集团后续建设数据中台，拓展大数据分析应用，发展全方位营销的战略规划提供数据基础。 第二阶段：发挥FineReport的高效开发能力，建设前台系统 借助简道云、FineReport产品的组合搭配，建设佛燃能源气量管理系统，整体过程可归纳为：首先，明确管理目的和需求；其次，通过简道云配置数据源表格，确保数据源格式准确无误；然后，利用FineReport进行报表设计，实现气量数据的有效整理；最后，设置报表发布逻辑，形成完整的气量管理系统，实现数据的及时监控与分析。 借助FineReport建设佛燃能源区域公司燃气综合调度大屏，根据各个区域公司的看板需求在数据仓库中选用关联数据，将数据以驾驶舱、报表可视化等方式呈现。  三、典型应用场景 3.1 场景一：简道云+FineReport，构建佛燃气量计划管理体系，支撑企业精准运营 2023年，佛燃能源全年销售气量48亿立方米，已成为华南地区天然气用气量最高的企业之一。做好气量管理对于公司的成本控制、供应链稳定、风险管理、优化资源配置以及满足客户需求等方面都具有重要意义。公司气源业务组人员通过细致的工作流程，确保气量的合理分配和采购策略的优化。他们按照年、月、周、日的维度，向各下游用户精准收集用气计划需求，以便对气量需求有全面的了解。 收集到计划需求后，气源业务组会进行细致的汇总和对比工作。他们对比气源存量与下游用户的用气计划，及时发现气量差异，并据此作出快速而准确的调整。这种实时的气量分配调整机制，确保了气源的合理分配和有效利用，避免了资源的浪费。 同时，气源业务组还会根据最新的用气计划量，及时更新采购策略。他们根据市场情况和用户需求，灵活调整采购计划，确保气源的稳定供应。这种动态的采购策略，使得气源业务组能够更好地应对市场变化，满足用户需求，提升企业的竞争力和盈利能力。以往气源业务组，通过自制excel模板向下游用户采集计划并汇总，变更、沟通等均通过社交软件进行，在此过程中，容易出现以下问题： 协同困难，一个用气计划经过多次传递后，导致沟通混乱、数据版本混乱； 汇总困难，每天汇总几十个下游的用气计划数据，工作量大，出错率高； 分析困难，收集的数据量大、零散，难以加以分析，数据价值难以发挥。 为了解决气源业务在信息管理上的挑战，项目组与气源业务组进行了详尽的需求调研和深入的分析。在充分了解业务需求后，项目组决定采用“简道云+FineReport”的先进模式，来搭建一个高效的气量信息管理系统。 在实施过程中，项目组首先对气源业务的参与者架构和角色类型进行了全面的梳理，明确了不同角色在系统中的职责和权限。同时，对系统所需要用到的字段进行了细致的规划，将预设值整理成数据字典，并精确地录入到简道云系统中。 这一系列的举措为后续的系统开发和运行奠定了坚实的基础，确保了气量信息管理系统的准确性和高效性。通过这种先进的信息管理模式，气源业务组将能够更加便捷地获取和管理数据，提升工作效率，为企业的发展提供有力的支持。 项目组对原始报表进行了全面的精简与优化，利用简道云平台，成功将多维度的计划收集表、审批表及批复表进行数字化整合。在表格元素的设计与排列上，我们精心调整，确保表格不仅外观美观，而且操作更加直观便捷，极大提升了用户的使用体验。由于帆软的产品界面设计直观友好，操作流程清晰明了。即使是对数据分析不太熟悉的员工，经过简单培训和教程辅助下，也能在短时间内快速上手。在FineReport中，我们精心预设了数据流向和版本区分逻辑，从而巧妙地解决了传统方式中协同工作的难题。无论数据历经多少次更迭，系统都能精确无误地记录每一个版本的数据，确保了数据的清晰性和一致性，彻底避免了混乱的发生。 通过FineReport预先设定的表格样式和运算逻辑，简道云收集的原始计划数据得以高效传输至FineReport进行深度处理。这一过程中，数据经过精细的二次整理，迅速转化为一张张条理清晰的汇总表和统计表。最终，用户只需通过简道云提供的回调链接，便能轻松查阅这些详尽准确的报表。   相比之下，传统的工作模式需要耗费大量的人力和时间，且极易因人为操作而引发错误。然而，在简道云与FineReport的强强联合下，原本数小时的工作量被大幅压缩至短短几秒钟，最终报表的输出不仅迅速，而且准确度极高。这一变革极大地提升了工作效率，为企业带来了实实在在的效益。 基于“简道云+FineReport”架构下的气量信息管理系统，大大降低数据的收集、汇总难度。帆软的产品支持高度的定制性，这使得我们能够根据自身的业务特点，灵活调整报表和分析的展示方式，提高数据的可读性和可用性。我们根据首批调研业务需求设计出各种复杂的报表，通过对气量数据的统计、分析和应用，公司可以进一步优化运营决策、提高财务管理水平、提升客户服务质量、加强安全管理和风险控制以及确保合规监管和政策支持。   3.2 场景二：打造安全管理“一张图”，为燃气安全保驾护航 集团以区域管理模式划分安全管理职责，每个区域均成立了一个安全调度中心，当群众或者巡检人员发现隐患时，通过拨打96717抢修电话或内部巡检系统可直接联系抢修中心进行隐患报警。调度中心在接到报警后，需要快速完成工单派单、人员调度等工作，要完成以下一系列操作流程： 1、打开本地文件处置流程图及各类应急处置隐患点检表，根据指引逐项完成操作内容； 2、打开智能管网系统，登录系统，点击查看管网图，查看报警位置所归属的管网所； 3、打开OA系统，登录系统，点击值班管理功能，查看对应管网所的值班名单及联系电话，通知值班人员响应抢修及电话上报； 以上操作涉及2个系统，2个本地文件，全流程共10个操作步骤，跨系统、步骤多、流程长，极大影响调度效率，为此抢修中心提出要建设安全管理“一张图”需求。 项目组根据以上问题，对调度人员进行实地调研，整理出调度过程中所有关键信息： 1、本区域的管网地图 2、本区域管网所的分布位置及资源配置情况 3、当天各管网所值班名单及联系电话 4、处置流程图 5、各类应急处置点检表 利用FineReport强大的地图组件能力，将专业的GIS地图文件与FineReport内置的地图组件兼容，实现将以上信息整合汇总成“一张图”，页面再按照调度人员对信息的关注程度进行信息排版，实现只需打开一个系统、一个页面即可完成全流程调度，操作步骤从10步缩减到4步，大幅缩减了操作时间，提升调度效率。 调度人员除了完成日常调度工作，还需对每日的抢修情况进行汇总，如今天上门服务总数、用户满意度情况、所有抢修单状态分布情况、抢修单分类及各分类占比。以往调度人员需在智能管网系统内一份报表一份报表的导出数据，然后通过EXCEL文件进行汇总计算，耗费了很多工作时长。 通过FinDatalink数据抽取工具，定时将智能管网上相关的数据同步到数据仓库中，自动化帮调度人员完成数据汇总及分析，FineReport工具再将数据呈现在大屏上，管理人员可直接通过大屏了解到当日抢修情况。 四、总结与展望 经过帆软商业智能软件的精妙融合与我司核心业务需求的精准对接，我们成功实现了数据价值的最大化挖掘，不仅为公司构建起了稳固而高效的数据管理体系，更搭建起了前瞻性的技术架构。我们根据运用成效总结出此变革给我司带来的三大价值，得出以下价值图，其中包括运营、财务、战略三大价值。     运营价值的体现主要体现在工作效率的显著提升、流程的精准优化、决策支持的高效性以及数据可视化的直观性。其中，帆软旗下的FineReport等产品能够大幅缩短数据处理与分析的周期，显著提升员工的工作效率。借助数据整合与标准化，我司抓准机会优化业务流程，剔除冗余环节，减少重复性工作。同时，强大的数据分析功能使企业能够迅速捕捉关键信息，为日常运营决策提供坚实的数据支撑。此外，安全管理“一张图”所实现的数据可视化功能，让运营状况一目了然，便于企业及时发现潜在问题并迅速作出应对。 财务价值显著体现在成本节约、报表生成效率的提升以及精确决策带来的丰厚回报。气量管理平台极大提升了数据采集、整合和处理的效率，有效降低了人力和时间成本。FineReport的快速报表功能显著缩短了报表制作时间，进一步降低了人力成本。数据驱动的决策支持则助力企业精准把握市场机遇，优化资源配置，从而推动销售收入和利润率的增长。 战略价值体现在数据驱动决策、业务协同与风险管理能力的提升上。通过整合海量数据，有助于我司精准分析市场、客户与竞争态势，为战略制定提供有力支持。同时，通过实现数据联动，提升业务协同效率，增强整体竞争力。安全管理“一张图”的构建则有效监控和评估风险，为企业稳健发展提供保障。 这一变革不仅增强了企业的核心竞争力，更使我们在面对市场机遇与挑战时，能够游刃有余、从容应对，从而稳步迈向可持续发展的新高度。  

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朋友们，久等了！ 因疫情延期的2022第五届智数大会，计划于2022年10月28日-10月30日在珠海长隆横琴湾酒店会议中心举办。 智见·数字进化2022帆软第五届智数大会 本届智数大会以“智见·数字进化”为主题，将开设1个主论坛，9个分论坛，围绕产业的变革与创新，与参会者们共同探讨如何通过数字化转型，重构业务组成与组织管理，带来企业创新发展的新机遇。   PART. 01 有干货，新体验 1个主论坛+9个分论坛   秉承一贯的内容为核心，大会持续一天半时间，开设50+主题演讲，聚集各行业数字化从业者与专家，以前瞻的行业视角、领先的数字化实践与参会者思想碰撞，共同交流。 除了高质量的会议内容之外，我们还打造了沉浸式展区，可以体验最新的帆软全系产品，聆听多行业解决方案，与同行大咖、专家面对面交流，知识+人脉一同收获！（点击下方视频，提前感受会场氛围↓↓↓）   特别 惊喜 来现场，打包带走限量知识礼包   由帆软应用研究院出品： 《商业智能白皮书4.0》：洞察国内商业智能发展趋势，指导企业应用落地 《数据生产力案例集5.0》：8大行业，30+最新数字化应用实践案例 《BI建设地图》：BI从规划→执行全流程指导图谱 从前沿理论，到战略规划，案例参照，落地应用，众多干货资料全部打包带走     PART. 02   趣味大会周边 来悟帆小卖部，看看悟帆又出啥新周边了 限量版，只此一家   PART. 03 赏美景，畅玩乐 看海豚，赏美景，还有特别晚会节目   10.28-10.30 相约珠海！ 智见·数字进化

随着数字技术全面融入经济社会的全领域和全过程，数字经济成为新形势下创新发展的新动能。帆软作为国内商业智能领域的领导者，积极投入到国有企业的数字化转型浪潮中，助力国企填补数据空白，打通数据全链路，完善数据资产，推动数字产业化和产业数字化。 多年的国资行业经验积累，帆软看到了国企大刀阔斧推进数字化建设的勇气，不同行业、不同区域、不同规模的国资企业虽处于不同阶段，各有侧重，但对于生产经营管理的精细化与精益化，却是数字化的共同命题。 因此帆软整合了不同国资企业的数字化建设实践案例，推出这本《数字国资》客户案例集·半年刊，希望大家能够从他们的道路上看见国企数字化转型的共性，获得启迪与共鸣。 点击图片下载👇👇👇 1 高屋建瓴，逐步推进 国有企业中很大一部分属于传统行业，生产方式较为粗放，标准化和信息化程度偏低。这既是挑战，也是机遇。信息化程度低意味着数字化的历史包袱轻，有利于着眼长远发展，强化顶层设计、统一系统建设，自上而下，层层压实，推动数字化与传统业务的深度融合。 例如陕建集团，按照统一规划、分布实施的构想，制定“三步走”——由点到线再到面的数字化发展路径。 第一步，实现生产要素的数字化，把人、财、物、料等基本要素实现数字化描述与存储、数据化共享与应用，形成单一要素系统化、整体化。同时，实现生产与管控的数字化，最终构成基本作业单元的数字化。 第二步，在生产要素数字化的基础上实现项企一体化。项企一体化将通过技术升级，纵向打破组织边界，实现项目、公司、集团数据一体化，横向融合各业务线如技术、商务、生产等数据。 第三步，构建产业互联网，将陕建集团的数字化能力向外拓展，形成对上下游产业链的支持能力。物流管理、供应链金融、劳务人员管理、政府监管等都将纳入到统一的、相互连接的平台体系中，在数字世界中协作发展。 浙江省国贸集团也以“管理制度化、制度流程化、流程信息化”等为指导思想，遵循“横向到边、纵向到底”的建设思路，打造“3+11”集团信息化系统，包括协同管理平台、专业管理平台和数据分析平台在内的3大平台以及22个子系统的建设与完善，实现数据共享，打破数据壁垒，推动企业整体效率提高、方式转变和效能提升，创造数字化应用与数字经济相互促进的新局面。 “工欲善其事，必先利其器”。实现数字化战略目标需要长足的过程，第一步就是夯实数字化基础。帆软数据分析平台基于国资委的监管要求和国资企业的主要管理信息系统的建设基础，实现了各类数据的抽取、清洗以及整合，通过数据建模，建设企业数据资产中心，实现数据在职能领域的全流程贯通，并且通过可视化手段为业务管理提供有效支持。 2 加强内控管理，降低财务风险 2022年3月，国务院国资委印发《关于中央企业加快建设世界一流财务管理体系的指导意见》，要求完善五大体系，即全面预算、合规风控、财务数字化、财务管理能力评价、财务人才队伍建设体系。财务数字化建设一直是国企数字化转型的重点，由于财务的数据标准化和规范化程度较高，数字化转型的“第一站”往往选择于此——通过财务数字化实现业务数据分析和业务执行控制，降低企业财务风险，拓宽管理会计边界，推进业财一体化。 以平煤神马集团为例，为提高管控效能，通过与帆软深度合作，集团上线物资采购备案系统；加强采购审计监控，建立多维度监控分析指标体系，及时呈现集团采购的变化趋势和异常分析，辅助决策，从而降低采购活动过程中的风险，提高企业抗风险能力。 中国平煤神马集团的审计监管由“被动”转向“主动”，审计流程从“事后”到“全程”，审计体系由“传统管”到“科学治”。数据显示，实施一年来，累计审减工程项目资金20.7亿元、物资采购资金3.2亿元、设备采购资金7.1亿元，合计31亿元。 而通过帆软平台，瓮福集团实现了全面预算系统的建设，完成了集团四十多家子公司的计划填报。系统创新性地实现了业务计划和财务预算的打通，充分融合业务和财务，在计划填报阶段直接取产品BOM信息做产品物料拆分，大大提高了业务做计划的效率。   3 打通流程，实现业务赋能 国有企业集团化管理情况较为普遍，内部流程较为复杂，传统流程处理缺乏固化和电子化，容易形成“黑匣子”。而随着国有企业市场化改革的深入，这种传统方式在应对日新月异的市场变化时，无法及时应对市场诉求。因此推进管理标准化和流程信息化再造，规避传统风险，实现国有资产的保值增值，成为现代国企改革的一个重要方向。 郑州地铁上线一体化管理平台，纵向打通各业务部门，基本覆盖所有核心业务，积累海量生产运营数据和企业管理数据，实现企业级信息集成与高效协同，郑州地铁的日常办公与基础业务审批已经实现全面无纸化。而基于帆软产品开发的物资可视化系统，能够采集并展现公司每年备品备件数据，实现物资的线上化管理。 上海城投集团则与帆软合作推进上海城投科技管理信息系统建设，搭建全流程科研项目管理平台，实现了科研项目全覆盖、科研业务全集成，有效提升项目审批各节点的流转效率，实现了业务数字化、流程化重塑，进一步夯实数字化转型基础。 而在流程链条贯通后，业务的数字化则可以针对各行业的特殊作业环境，通过大数据分析与建模，反向赋能业务效率的提升。 郑州地铁信息管理部利用大数据手段，实现了地铁客流的智能预测——将客流数据、气象数据、公交数据、城市大事件数据，结合列车的运行时刻表，车站性质等等因素综合在一起，进行建模和深度分析，并逐步将预测数据训练得更加精确。站务人员可以提前做好铁马的安置，对客流进行疏导。 中交一公局四公司的基坑变形监控量测，则是在基坑的开挖过程中，用基坑监测设备对支护结构、周边环境等的位移、倾斜、沉降、应力、开裂、基底隆起、土层孔隙水压力以及地下水位的动态变化等进行综合监测，同时将监测资料与原设计采用值进行对比，判断现有设计和施工方案的合理性和必要性，监控数据实时传输至云平台，一旦出现紧急异常情况，系统及时发出预警信息通知相关管理人员，有力帮助企业降低工地建设成本。 更多国资客户案例的内容，请点击图片👇👇👇下载《数字国资》案例集半年刊  

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4月26日，在帆软数字先锋——零售专场的直播间，在主论坛上，帆软大消费行业顾问 郑承龙先生 为我们带来了《IT部门如何帮助业务实现数字化选型》的精彩分享。 以下是郑承龙先生的演讲实录： 各位线上的朋友，大家好，今天给大家分享的主题是《三步走：IT部门如何帮助业务构建高可用分析体系？》 为什么会选择这样一个主题给大家做一个分享呢？实际上整个企业的数字化转型已经进展了大概五六年的时间，我们大部分的时间聚焦在整个技术的转型，当然不仅是技术，还包括管理方面的一些转型。 但我们很少去关注整个转型给业务条线带来的一些价值。今天的分享内容主要包含以下三个部分：   企业业务数字化转型面临的问题 整个业务数字化转型核心--高可用的业务分析体系 IT部门如何去帮助业务构建高可用的分析体系 01 业务数字化转型面临的问题   第一个问题，在过去的数字化转型过程中谁来主导转型？这个在过去的几年时间里基本上是由 IT 部门主导。但实际上在整个企业数字化转型的中后期，我们会着重强调业务部门在整个转型过程中的强参与作用，因为成果最直接应用于业务。所以在第三阶段我们会非常关注他们的参与度。那么问题来了，这个时候谁来主导转型?相关的业务部门的参与程度如何？因为参与度决定了整个业务数字化转型的成果，它能不能真正的给业务部门带来实际的价值。   第二个问题，预期的产物是否清晰？提到这个问题是因为整个的业务数字化转型实际上在前两年的时候不管是IT部门、管理层、还是业务部门，它的产物实际上是不清晰的。为什么说是不清晰的呢？从整个的转型的成果来讲，通过与很多客户的交流情况来看，最后的一个转型结果都是不尽如人意。为什么会出现这样一个问题呢？我们发现对于整个业务数字化转型的产物，大家是没有达成一个共识的，就是对于业务数字化转型，它应该达到一个什么样的效果，大家是不清晰的。这是我们遇到的第二个问题。   第三个问题，最终转型的成果认可度情况是怎样的？从结果上来讲，满意是很难达到的。这时候IT部门就会有这样一个困惑，我们花了很多的时间去践行整个业务数字化转型过程，但是业务的认可度却并没有想象中那么高。一方面体现在项目主要主导人不明确。另一方面就是由于大家对于预期要达成的目标不清晰，最终导致对于成果的认可度不高。   基于以上分析，我们提出一个思考：业务和 IT如何基于需求实现双向奔赴？这里面有三个关键词。   第一个是基于需求，业务数字化转型，它的对象一般是业务在日常经营分析所涉及到的诉求。第二个是业务和IT，是参与的主要角色，这两个部门在整个的转型过程中，通过强配合，最终实现两个部门围绕需求双向奔赴（第三个关键词），齐心协力共谋一事。这样的话我们才能够去将整个业务数字化转型的成果真正的给做出来，让它能够产生价值。 02 业务数字化转型的核心   首先我们提出一个问题，为什么说业务数字化转型的核心是搭建高可用的分析体系呢？十四五规划中提到消费领域的时候用了这样一句话“需求牵引供给，供给创造需求”。这句话告诉我们“技术部门去给业务搭建一个什么样的体系，是由业务的需求本身来决定的”。需求牵引供给，意味着技术需要围绕业务需求去提供助力。然后我们通过各种方法使需求清晰明确，并加以完善。所以说整个业务数字化转型的核心就是围绕业务核心需求来搭建高可用的分析体系。整个高可用分析体系的搭建，通过这些年跟我们的合作客户的交流，沉淀出了以下三个方面的内容。   第一个方面：需求决定供给。业务需要什么，我们如何响应？在这个过程之中，我们需要去了解业务的核心需求。过往收集业务需求的过程中，大家对于需求的理解是停留于表面的，或者说到底什么样的需求，什么质量的需求，是我们在业务数字化转型过程中所要关注的。我们说必须是核心需求，核心需求最基本的特质是能够帮助业务提升整个管理链路中最底层的效率。这个是非常关键的一步，核心需求决定供给的主要能力或者说时间精力聚焦在哪些方面。 第二个方面：质量重于数量。往往我们在收集业务的需求的时候会产生非常庞大体量的需求，但是我们本身技术部门对于这些需求实际的甄别，实际上是没有足够强的识别能力的，我们不可能像业务人员那样了解实际业务。但是面对我们所提出的需求收集，业务人员就可能把他所有的需求都甩过来。那在这个过程中我们就要通过运用一些需求调研的方法，主要应用的就是5w1h，来构建一个高质量领域业务框架。   这个高质量的业务框架，它可以帮助我们去框定在业务提供的海量的需求面前，我们的核心是哪些？围绕这个业务框架把需求进行梳理归类，提炼出一个高质量的业务体系。这是第二部分。 第三个方面：共性高于个性。为什么提到共性高于个性呢？因为不同的业务部门之间提出的需求不一样，同一部门的不同人员之间提出的需求不一样。那如果说我们应对于需求的处理方式是点对点的散状的话，那么我们最终会发现可能 A 部门的张三跟 B 部门的李四他们两个人都提出了很多的需求，经过我们分析过后会发现他们的需求有一部分是相通的。比如说张三他有个需求是看一下 A 品牌的区域销售，B 部门李四也有个类似需求是看 B 品牌的区域销售。两个人只是属于两个不同的部门，关注的品牌不一样。   但实际上对于销售域来讲，他可能同时关注折扣、售罄这样的指标。面对这样的一些需求我们需要去做多方调研。通过多方调研，跨部门、跨人员进行调研，输出一些共性的需求。我们通过调研，能够把一些共性的需求通过实行一对多的解决方案来满足不同人员的一些需求。共性高于个性是整个高可用业务体系搭建的需要把控的第三个方面。 03 IT如何帮助业务搭建高可用分析体系？ IT部门如何去帮助业务搭建高可用的分析体系？我总结了三个关键步骤： 第一步是高质量的业务需求提炼 什么叫做高质量的业务需求提炼呢？这里我们给它做了一个简单的定义，高质量的业务需求提炼是指围绕业务的需求池，运用标准的调研方法，对其中的需求进行内容识别、应用场景识别，解决思路探究、改善的建议思考，从而提升需求质量。这个过程中会考虑报告的目的，受众现状，优化方案，要求调研人员积极引导业务人员高度配合。高质量业务需求提炼之前，我们肯定需要把业务数字化的部门需求做一个收集，做尽可能全面的全量收集。 围绕这样一个需求的池子，我们对于单一的每一个需求运用标准的调研方法，对需求进行内容识别，这个需求是分析什么的、给谁用、应用什么场景、什么时候用，把它的内容识别出来，然后它是应用在什么场景下，针对于它所应用的场景采取了什么样的解决思路。   分析这些需求，并且提出改善的建议，来提升这一个点状的业务需求的质量，这是我们针对于整个高质量业务需求提炼的定义。那么我们刚刚也提到了高质量业务需求提炼，核心应用的就是 5w1h 分析方法——这个需求它的内容分析的是什么？为什么分析这个内容？它的内容应用在什么场景之下？这个需求应用在什么时候？它的使用用户是谁？谁是这个需求的核心使用人员？然后这个需求是应用了什么样的分析方法？针对于每一个子项，我们都会去关注这几个方面，当前的需求现状什么样？为什么要分析这个内容？当前这个需求除了分析我们认知的这个内容之外，它能不能分析别的，它到底分析了哪些内容，我们把这些明确下来。   这一步的动作主要是为了明确我们单一需求的核心主题，就是聚焦。比如说一个需求报告，它存在多个主题，我们就需要把这些主题给明确下来，并且选择核心的你最终想要分析的主题来进行一个精准的定位。   为什么会提到说要用 5w1h去分析法呢？   举个例子，因为我们目前的业务大部分应用的是 Excel 来进行数据分析。用 Excel 来进行数据分析的时候，我们肯定会有一个数据源表，这个数据源表我们技术部门一般提供的是全量的一些数据，它既可以分析商品销售，又可以分析区域销售，又可以分析品牌销售，那么我们业务同事在用这样一份数据的时候，通常会在一个 Excel 表单里面去把这个数据拆分的尽量多的主题，也就是他希望用一个 Excel 报告来分析尽可能的多的主题。   最终的话就会导致一个 Excel 里面有非常多的sheet页，那这个 Excel 它的名称该叫什么呢？会非常的多选择，可能每一个sheet页都是一个大主题。这其中会存在一些问题，比如说我们刚刚提到的一个报告，有多个主题，有多个目的，有多个应用场景，怎么办呢？我们刚刚对此做了一个解答，通过拆解的动作去把这个报告涉及的主题、有多少目的、应用多少的场景给它拆解出来。   我们再举个例子，有一张销售报告，销售报告里面有很多个sheet页，系列累计售罄率分析、款式、明细、折扣等等很多的内容。我们把这样一个销售报表里面，它所涉及的主题全都给拆解出来。   那么这样拆解的话，我们的需求池子里面涵盖的需求就非常的多。把单一报告进行多主题拆解，这样提炼分拆的表单就遇到了第二个问题，它会不会很多主题呢？因为我们每一个子表单它至少能够拆出一个主题来，表单主题会以倍数增长。这样提炼的需求表单很多，那么怎么办呢？我们提出了整合的概念，整合是什么意思呢？   我们就用上面的销售报表来举例子，我们通过观察会发现它核心就关注两块。第一个是整市售罄率的一个分析，第二个是销售表现的分析。围绕这两个分析去看，比如说系列的售罄，款式的售罄，然后围绕销售分析，会看区域销售，会看店铺销售。但是不管你看的是系列的售罄，还是款式的售罄，它都是围绕售罄率，只是说它涉及的维度不一样。   这里普及一下维度的相关分类。我们一般把维度分为三类。   第一，时间维度，比如说我要看年度销售达成，要看季度销售达成，要看月度销售达成，要看周销售达成，要看天销售达成，都是销售达成。按照时间维度，我们能不能给他做一个归类。   第二个组织维度，比如说我这个销售分析里面有区域销售分析，有店铺销售分析，但实际上它也只是销售分析在不同的组织维度下面的拆解。   第三类是商品维度，比如说商品大众小类、鞋服配，然后产品季系列等等。这三类维度一般可以把我们的需求的表单给丰富完善，这是第一步，高质量业务需求提炼，围绕需求怎么去做分拆，怎么去做合并，然后合并的过程中维度的三种类型。   第二步是高可用业务流程梳理   我们把整个需求池或者说单一部门它的需求池进行整理之后，我们围绕分拆出来的应用场景、应用主题。对于这些需求，这里的需求是指我们经过第一步，高质量的一个需求提炼之后，围绕这些需求进行主题识别。   这些需求应对的主题是什么？比如说我们刚刚提到的销售分析，它可能就是在整个商品的全生命周期链条过程之中的销售环节。这个销售分析属于销售环节里面的一个子表。我们围绕这个场景，把场景之下的完整的满足 PDCA 原则的业务链条给梳理出来。   比如说销售分析在商品的全生命周期里面属于销售环节的。我们把商品分析这个场景的完整的一个业务链条给梳理出来。从计划、原料采购、生产、物流、销售整个环节的业务链条给它梳理出来，针对于每一个链条去构建满足链路分析的闭环业务流。实际上这里面是有两条链的，第一个是整个商品全生命周期的业务链条，然后针对于其中的一个节点，比如销售节点，拆分出销售计划、执行、销售复盘。那么这里的销售计划、执行、销售复盘就指的是针对于销售分析的一个闭环的子业务流。     我们看到销售节点是包含一个闭环的子业务流，然后在其他每一个节点里面都去构建或者说寻找再构建这样的闭环业务流之后，整个满足PDCA的一个业务流程就跑起来了，这是我们说整个高可用业务流程梳理的一个定义。   这里我们也举一个例子，就是以刚刚的那个商品的全生命周期的一个链条，商品从最开始的备货计划，做一些备货计划管理，然后针对于商品的到货管理，做到货管理，针对于商品的销售，做销售管理，对商品的库存进行管理，再去进行新一轮的采购规划。这是我们整个商品的业务流，它实际上是一个环状的流程。   在高可用业务流程梳理过程中，我们也会遇到一些问题，比如说业务模块相互独立的情况下，谁来做这件事情，去把这个流程梳理出来。因为每一个业务的人员都是围绕自己手上的这个业务板块来做事。那他怎么去提炼整个业务模块的流程呢？我们就需要有一个业务侧的项目主导人来做这个事情的。   在这里提一个问题，谁来主导业务数字化转型？我们必须要有一个业务侧的项目主导人，他能够拉通不同的部门，甚至对于这些不同的部门之间的业务有足够的熟悉度，他才可以去调动资源，在整个业务流程梳理过程中起到一些关键的作用，甚至他自己本身就可以把这个事情独立完成。然后第二个问题我们举同样的例子来回答，我们刚刚一直在讲整个的消费领域里面一个非常常见流程上面的全生命周期流程。   商品的全生命周期，我们先介绍一下两个维度。第一个是它分析的一个横轴，是整个商品的一个业务链条。从渠道规划、商品企划、研发、订货、采购、生产、物流，然后销售零售，然后客户服务，这是我们说整个商品的全生命周期的流程。   这是我们讲的满足 PDCA 的一个业务流程。针对于每一个流程节点里面，我们都有对应一个业务链条。比如说围绕渠道，我们把内容分为三部分，第一步是整个计划管理，就是定计划，也就是渠道里面的渠道规划。第二部分是渠道规划过程中的一些达成。比如说新开店、关闭店，这是我们说的第二部分的一个过程。然后第三部分是针对于整个业务过程中的一个复盘，就是整个渠道规划里面最终结果做得怎么样。如果说做得不好，那么我们要反哺新一轮的渠道规划，每一个子节点都是有一个完整的业务链。 第三步是具体到整个业务分析体系的搭建   业务分析体系的搭建，第一步是高质量的业务需求提炼，第二步是高可用的业务流程的梳理。业务流程梳理出来了，就形成了我们分析所需要的主体框架。第三部分需要把这些需求整体统筹，并把它们归类到业务模块里面去。   所以说高效率的分析体系搭建，我们的定义是面向全业务模块的需求，运用精细化的管理理念。针对于这些需求，对它的主题进行分析合并，然后构建出满足规范化、精细化、个性化的需求，然后实现整体需求的低冗余与高效率。   在这个阶段里面，也有对于需求的分拆合并。跟我们第一阶段提到的高质量的业务需求提炼，它里面的分析合并它有什么区别呢？第一阶段针对的是单需求，单一需求的主题分拆，然后合并。在这里我们面向的是全业务模块的需求，站在的角度不一样。我们统筹全业务模块的需求，对其中的主题进行识别，然后进行内容分拆，进行合并，然后构建出规范惊喜的个性化的一些需求，然后实现整体需求的冗余与高效率。我们针对于最终提炼的所有需求的池子，把它的冗余度降低，使整个的业务需求的池子效率能够提升。 04 整体回顾 我们来回顾一下这三步。第三步中我们最开始的时候围绕着是收集上来的需求池子，在这个需求池里面，我们针对于需求与业务部门面对面进行交流，把这些需求的主题明确下来，把这些需求拆解到单主题，以主题为最细粒度，拆解到单主题，把它们打散，形成一个需求池。   在这个需求池之上，我们进行第二步，把业务流程给梳理出来。业务流程的梳理就涉及到业务环节、业务主体以及业务板块。比如说我们要梳理商品板块，它有哪些业务流程，把这些业务流程给梳理下来。   然后再把每一个业务流程的流程点里面涉及到的业务链条梳理出来，比如说商品企划，商品企划是有一个套路的，把这个套路梳理出来，就是我们讲到的业务环节，然后把对应的业务需求池子里面的最细粒度的一些场景，一些主题的需求去填充到业务环节里面。业务环节填充完了之后，对应业务主题的丰满度提升了。   在整个业务主题的搭建完成之后，我们针对于业务主题里面涉及到的内容进行跨主题的整合。商品部跟销售部重合度是非常高的，把他们的需求进行提炼，进行主题的冗余度的清理。   最终就形成面向于整个经营分析的业务分析体系，这是我们面向于整个企业的业务数字化转型提到的三步走的一个核心的战略，今天的分享就到这里。

2022「数字先锋」计划是帆软数据应用研究院举办的系列直播活动，未来将围绕零售、制造、医药、金融、地产等行业数字化转型应用，邀请帆软研究院专家及行业头部标杆客户分享数字转型的真知灼见，并通过直播搭建CIO圈层交流群，定期分享最新数字转型趋势报告与干货资料。   5月13日晚19：00，「数字先锋」计划——智能制造专题将正式开播，文末扫码入群。更多行业直播，敬请关注！   除了直播，大表姐还为大家整理了制造业常用场景模板，需要自取！   场景 模板 生产场景应用 https://help.fanruan.com/dvg/doc-view-142.html?source=0&from=live https://market.fanruan.com/template/20000564?utm_source=market&utm_medium=live 采购场景应用 https://help.fanruan.com/dvg/doc-view-151.html?source=0&from=live https://market.fanruan.com/template/20000581?utm_source=market&utm_medium=live 质量场景应用 https://help.fanruan.com/dvg/doc-view-160.html?source=0&from=live https://market.fanruan.com/template/20000724?utm_source=market&utm_medium=live 库存场景应用 https://help.fanruan.com/dvg/doc-view-179.html?source=0&from=live https://market.fanruan.com/template/20000733?utm_source=market&utm_medium=live 其他更多业务场景 https://help.fanruan.com/dvg/doc-view-5.html?source=0&from=live   其他更多模板资源   https://market.fanruan.com/template?utm_source=market&utm_medium=live

2022「数字先锋」计划是帆软数据应用研究院举办的系列直播活动，未来将围绕零售、制造、医药、金融、地产等行业数字化转型应用，邀请帆软研究院专家及行业头部标杆客户分享数字转型的真知灼见，并通过直播搭建CIO圈层交流群，定期分享最新数字转型趋势报告与干货资料。   4月26日19：00，「数字先锋」计划——数字零售专题将正式开播，文末扫码入群。更多行业直播，敬请关注！

  路漫漫其修远兮～回个帖子有奖励～

本文为帆软2021年智数大会中智能制造分论坛嘉宾杨俊先生的演讲精华。 杨俊：东来涂料技术（上海）股份有限公司IT总监 东来公司简介 东来涂料技术 (上海）股份有限公司诞生于1999年上海嘉定，在2006年通过了日产全球的认证，到现在为止已经有22个年头。东来的主营业务包括汽车修补漆、汽车内外饰件涂料、客车涂料、3C工业涂料等等，有自己的行业服务平台。天安门的栏杆、世博会中国馆的中国红以及北京2008年奥运会火炬上的银色都是我们公司的产品。在接下来的发展中，公司坚定了非常大的决心来进行数字化转型的工作。 数字化需求及战略 在做数字化转型之前，我们都会尽力思考数字化企业数字化转型到底该怎么做。数字化转型的目的是什么？过程是什么？最后结果是什么？通过许多数字化转型企业的经历总结出来一些教训。 首先，数字化转型的数字化战略必须要与企业的战略相匹配。公司要做什么决定着数字化该做什么，所以公司在进行数字化转型之前要进行思考，思考企业未来的发展战略。如果在企业的发展战略、未来的想法没有确定的情况下，进行数字化战略的规划会产生一些偏差，容易产生一些矛盾点和无法落地的情况。 可以看到在ppt的左边是行业趋势，右边是科技发展趋势，与现在的情况产生非常好的印证。最下面是公司现有的价值定位，上面是二类产业的数字化、智能化建设的未来现状。 在二类产业当中，相比一类产业和三类产业还是有一些特别性的，从整个大局势来看，二类产业的数字化、智能化建设是顺应时代未来的发展的要求，工业互联网的红利即将爆发。 在此之前的大家可以看到一些BAT厂家，一些服务型互联网公司取得的成绩非常显著，成为我们茶余饭后的谈资，一些年轻人毕业以后也非常想去这些互联网大厂，现在公司进行数字化人员招聘的过程当中都碰到过这些问题。虽然我们所处上海，但是招聘一些数字化人员的难度还是非常大的。他们毕业以后，或者说有了一定工作经验和技能之后，还是会向往去那些大厂。 那么在二类产业制造申请企业做数字化的过程当中，招聘这些专有人才的时候就会遇到非常强大的困难，同时也是取决于社会的形态对他们产生的影响。 何为数字化？ 个人认为数字化分三个层级。数字化最终的目的还是要创造客户，而并不是做对内的数字化转型，降本增效。最终到了第三层还是运用数字化的能力提升口碑，客户满意度，为客户提供一对一的个性化服务，最终创造客户，才是数字化转型的最终目标，以上是我个人的感触。 既然我们心中已经有了什么是数字化的概念，就要确定为什么要做数字化。从左边看到了从传统型、竞争型的企业转变为适应数字经济，做数字化竞争力的行业佼佼者，是企业进行数字化转型的目的，也是很多企业的老板想做这件事情的初衷。 右上角提到了四个企业转型的目的之一叫面向未来性的企业，左边还有复杂型的，工业型的，综合体验型的企业。这四个企业转型后的形态并不是说孰好孰坏，而是取决于做数字化转型的过程当中所制定的目的。如果不同的企业根据自身的情况可以选择去转型到哪个方面，那么如果在条件允许和目标清晰的情况下，如果能够转型到面向未来性的企业，势必是最好的结果并且会取得最好的利润以及成绩。 数字化建设的要求 PPT左边都是一些大家耳熟能详，经常在嘴边说到的一些特点，是我们在做数字化转型的过程当中和建设过程当中需要全面考虑的。做数字化建设的规划过程中，首先不能闭门造车。必须去了解业务的现状和他们的诉求，主要是由业务来主导的。 我正好想起一句话，任正非曾经说过：“不懂业务的人做不了数字化转型的领导。”其实这句话已经说得非常清楚了，数字化转型和数字化建设并不是全由it来做的，IDC做过一些报道和研究，结果显示当数字化转型处于刚起步的时候，it部门作为主导力量的企业占比比较高，将近有五成的企业都是这样做的。但是到数字化转型后期，要取得更好的成绩的时候，以数字化领导委员会团队作为驱动力的企业，他们能够做得更远、做得更好，这样的企业占比只有16%-20%之间，比例并不高。 数字化建设过程中遇到的问题 每一家企业在数字化建设的过程中都会碰到各种问题，接下来就把几个典型问题来跟大家做分享。 首先是多头维护的问题。数字化建设都会提到架构，整个信息化架构分为四层，自下而上分别是基础层、协作层、业务层，最上层是经营决策层。在业务层会关系到各种各样的应用系统，这些应用系统会产生各种各样的数据。把各个应用系统的边界定义清楚，就可以非常明确的区分这些业务数据的从属。它从哪里来？往哪里去？ 然而在各种应用系统进行实施使用的过程当中，很多公司碰到了多头维护的情况。比如图中有客户档案的数据，业务人员录入客户信息，IT在相应的ERP里面再次录入客户信息，导致后面在做数据分析的时候，产生了很大的偏差和困难点，也很浪费时间，这也是很多公司实际在做数字化管理当中遇到的基本难题。软件也买了，工具也上了，人也招了，但是为什么做一份报表就那么难？主要是源自于最底下的基础数据的问题。   其次，在一些业务场景上面有很多的表单是要进行记录的。有些单位呢目前还缺少非常好的工具，在数字化转型的初期，excel表格的能力的好坏是衡量公司的水平。到数字化转型的过程当中，正值于取得一定成果的情况下，excel技能的好坏是衡量公司数字化能力的落后标准。 现在大部分的企业进行数据业务开展的时候，依托还是来自于excel。有些同事甚至以自己的excel表格处理能力的高低作为自我认定和自我评判的工具和标准。其实还是有很大的提升空间的，帆软在FineReport层面，它可以很好的解决这些问题，取数是它的优势，但是在实际的应用过程当中，很多企业可以去用它的填报功能来完成初期的数字化建设。 下面用现象举例说明工具有了，软件有了，如何把业务系统当中各种各样的数据源进行有效的整合，来获得需要的一些应用场景，这也是很多公司在进行it治理、数字化治理的过程中遇到的难题。 数据分散在各个层面，如何去把它们进行有效的协同和共享？我们可以利用现有的工具和一些方法来实现，比方说图片上面各种各样的报表。ERP系统，MIS系统，甚至于OA，各种各样的应用系统下面都是有它的一些基础数据的。这些系统之间的一些本身能够创造资本，能够创造协同，也是我们考量的难题和课题。帆软平台，它的FineReport的填报功能，可以有效的结合它本身的特点——数据获取，来把各个应用系统之间的数据进行协同。 普通的协同方式是通过a系统和b系统之间开发对应的接口来实现自动化协同，但是一些传统型制造型企业，他们的应用系统并没有IT想象中的那么好，很多应用系统还很落后，面临想换也不好换，想优化也不好优化的现状。那么我们不得不去利用第三方的软件和工具，或者是其他的途径来实现目标。 这是我们在对公司进行长期的业务调研之后，做了一些取舍以及整体的规划，产生了应用蓝图。从蓝图里面，刚才也印证了我前面讲的层次，自下而上有14个层次。 有这样生产设备的租用平台，其实每一家制造型企业，它都代表了行业，都代表了一个赛道，也代表了细分的一些领域。那么也正是这样的情况，我们在做数字化转型不光是要把内部的数字化转型给稳稳实实的做完做好。同时也要考虑整体公司的战略以及行业的需求是否有可能性把数字化作为有力的对外输出的武器和工具甚至途径，对行业产生一些影响。在蓝图当中，我特别提到了行业平台。 在此时此刻进行数字化转型并且取得一定成果的单位和公司，在行业当中都是有一定的影响力的。如何把这份影响力在数字化赛季体现得更好，能够为企业创造更好的利润，为行业做出更多的贡献，也是我们在做数字化转型建设的过程中需要制定的目标和方向。 在刚才的架构当中的第一层是经营决策平台，其实目前为止已经出现出了各种各样的应用工具和一些平台软件，但是就个人而言，帆软其实具备了这样的平台能力。它的FineReport和FineBI，两者组合正好是把击剑，和应用完美的进行了覆盖，就看大家怎么去用它。我在用FineReport的时候，不光是把它当作数据收集器和报表工具，甚至根据公司的实际情况，运用FineReport的一些功能和结合相应的一些二次开发，做成了简易的mask系统，成本非常低廉同时效果非常好，而且效率也很快。 这是我们的数据仓库，左边是FineReport来进行完成的任务，右边的话是FineBI可以完成的任务。当左边的数据仓库搭建完成以及前期的数据化分析报表的开发取得了一定成果之后，越来越多的业务部门会更加能够体会到数据分析带来的业务便利性。部分同事他们会主动的提出能不能自己来做，因为他们会嫌it做的慢，嫌IT人少，不能够及时的交付给他们主要的需求。   那么在这样的情况下面，我们就可以非常适时的推出FineBI这样概念的产品，把业务数据进行打包，告诉他们在哪，他们自己去取，自己去做出想要的报表来。这可以培养他们的数据管理、数据治理的思维，也可以让他们的工作能够得到更多的时间解放和做出最有价值的成果来。 帆软的应用实例 下面我分享一下我们工作当中的一些基于帆软的产品所取得的一些应用实例。我们运用FineReport搭建的工厂的MES系统，非常简单而且很快，一两个月的时间就完成了。而且配合新建的一条自动化产线，就实现了整个从DCS到数据采集，再到MES，再是BI，再是决策的一条线路，都能够很快的搭建起来。 那么我想要说一句话是，要想富先修路，先把数据化的通道搭建起来，哪怕是像之前的嘉宾所讲的数据是错的，也没关系。让我们的决策者，让我们领导层第一时间能够看到我们的数据。如果错了，让业务部门进行纠正，但是先把数据通道搭建起来。 我们刚才提到行业平台，东来在汽车后市场修补期样细分领域赛道当中代表性还是很强的，对整个行业的影响力也挺巨大，我们实时的推出了行业平台叫彩云网。通过网络行业平台可以实时的让全国三十万左右的油漆工及时的获取到他们工作中所需要的一些配方数据，帮助他们快速确定好他们所要调色喷涂的颜色的配方。通过行业平台工具也可以实现他们一些技能的交流，甚至于派单，甚至于是订单的获取，以及他们的一些悬赏配方的奖励，这些信息他们都可以获取到，而且可以通过我们平台来进行结算。 大家从上面的一些关键指标就可以看到平台上线时间并不是非常长，但是我们的日活量在行业细分里面还是非常高的。为什么这么说呢，日活量计算的方式非常严苛，没有任何的水分。总共才二三十万的人数，我们的注册人数已经达到了10%。在注册数上面每天有这样的日活量其实在行业平台当中还是非常漂亮的数据的。 以上就是我跟大家分享的内容，谢谢大家。

一年一度的品牌大普查来啦！ 帆软一直期望提供优质的产品和服务来满足客户需求，帮助用户实现价值。同时我们也希望作为用户的您说出对于帆软最真实的看法，评价，建议来帮助我们更好地认识自己。所以今年已经是我们开展品牌大普查的第六期了。 填问卷，送好礼！超多丰厚奖品等你拿！中奖率高达100% 参与时间：2021年12月14日-12月31日填完问卷，自动跳转抽奖页面，提示中奖后即可在线留下联系方式和地址。所有奖品将于2021年1月13日前发送完毕 >>戳我填写问卷拿大奖<< PS:帆软同学勿填，会被判定无效哈。  

11月25日-27日，帆软第四届智数大会成功举办。在主论坛上，传化集团流程与IT管理部总经理赖江龙回顾了传化集团数字化历程，总结了多元化集团数字化转型的实践经验和心得。   以下为赖江龙演讲实录（文末附PPT下载）：   各位上午好。非常荣幸，今天上午作为非原生企业、数据应用的代表分享案例。我一直思索为何帆软选中我？直到走至会场前，看到彩旗飘扬的旗帜，发现每面旗帜在传化都有应用场景。于是想到标题——如何在多元化集团多场景的应用过程释放数据价值。接下来，我将分享集团的数字化转型的探索。   分三部分：传化各个场景数据化历程，转型过程中实践跟后续的探索跟感悟。   首先，数字化要服务业务的特点。传化在数字化过程中，并不为成为数字化企业，而是为成就更好的传化。数字化转型可以使得传化每个业务场景发挥价值才是我们的最终目的。传化创立于1986年，下属传化智联、新安股份二两家上市公司。主要有四个板块，涵盖化工制造、物流产城融合，业务板块多元。制造，零售，产城融合，物流，服务，金融等业务场景在各个板块里面均有体现。   01 传化的数字化历程   传化的数字化历程，简单分为三部分。   第一个阶段来说，在2015年之前，传化在制造过程中，进行的是ERP、OA及相关建设。2015-2020，传化搭建全国智能制造示范，人工智能+物流行业产生行业融合的赋能，这五年更多是持续赋能业务的快速发展。将数字化赋能驱动业务变革的阶段作为我们第三阶段的一个起始元年，伴随着营收利润增长，数字化阶段赋能方式也在发生变化。   02 数字化转型实践   第二部分，分享产业数字化转型实践情况。多元化场景包括化工产业智能制造与数字供应链、传化物流数字货运网、科技城未来社区数字化、传化资本数字化，其均建设搭建在统一的集团数字化平台上。统一的云计算平台、统一的数据治理平台、统一供应链门户平台三位一体。由此统一一种理念，设计一张蓝图，找准一个切口，培养一批专家。传化初心是期望数字化能够产生价值，搭建的业务系统如何让数据产生价值，使其在效率提升、模式创新上发挥作用是数字化赋能企业高质量发展的初心。   对传化化学而言，传化业务特点是竹林式发展，所以早期跟帆软的合作大部分以传化化学为切入点，期望打造以客户为中心 、 精细化⼯行业标杆的灯塔工厂，传化期望推动精准研发、敏捷供应链和柔性生产的数据化能力。早期切入点是沉淀客户应用行业领域数据，同时搭建敏捷的供应链，客户数据反馈到供应链响应上。     第三个是柔性生产。在大江路搬迁的过程中，传化提升生产效率，同时将生产数据控制参数与客户信息层次链接，搭建供应链科技平台，赋能合作伙伴。这是精细化工场景的应用。   第二个场景是在新安化工的应用，侧重于全产业链。2000年，在新安指挥中心分享过制造园区指挥中心的应用场景。例如园区过程中的设备、能源、安全，环保、智能等等，这些是数字化的运营底盘。园区指挥把数据沉淀，改变以往单人控制为园区级的控制，在园区指挥过程中，需要掌握园区里所有信息数据。这是新安的场景。   第二张图是同心元元素的产业链延伸，包括上游，中游，下游的产成品。全国有十几个生产基地时，该如何调拨、生产，和下游链接。将所有基地信息进行链接。数据分析进行多方案选择，选择最优的生产产业链协同方案，达到数据高效利用。   第三个，武老师在介绍数据六大举措里谈及商业模式创新。在探索商业模式的过程中，传化寻找潜在用户。传化从（BtoBtoC）渠道销售到最终的用户手里。在搭建农业的互联网过程中，跟最终用户产生链接，产生大量农业数据与产品链接，进行商业模式变化。   第四是硅机材料全产业链的一个工业互联网平台。做好传化自身数字化的同时，广泛链接上游供应商，下游客户，对行业持续赋能。搭建行业工业混料平台数字生态圈。   第三个场景是传化物流。数字传化网源于线下的公路感的布局。什么叫数字公路感？在线下，仓储、物流、车辆进出加油、停车服务是杂乱的，公路感的传统服务数字化后沉淀数据。2015年后，线上数据赋能过程中产生更多业务场景，如开票服务、金融服务，第三方支付的牌照。传化物流形成了线上线下融合的两张网，实现客户服务提升，数据真正的变革、盈利模式升级，使物流从线上走到线上。这依托数据产生众多这种新技术的应用，产生数据价值。 第四个业务板块是传化产城。在萧山科技城，科创社区三化九场景样板，打造省级未来社区，形成传化都市产业新城样板。将未来社区用数字化的赋的同时将产业搭建一个科创的社区，将产业的生态达到一个样本。基于对实体经济的一个支撑，未来设计社区搭建的同时，以数字技术的引入，搭建三个产业园，以资本链接资源。这个就是前面整个传化发展过程中第三个阶段。   以上就是在这四个块中对数据化的五年探索，接下来整个传化不可能像以往一样单独一个公司去跑。   从2015年和帆软达成进一步合作开始，传化做到每个业务场景在行业相对领先。传化在2020年将帆软引入各个产业，在物流、数字化、产城方面进行顶层设计。以往和帆软合作是将数据可视化；目前是多维度反馈业务板块业务数据的真实情况；未来是创造数据价值的同时，推动商业模式价值重构。例如，化工优势突出，其和物流板块不是独立运行，化工进行产业链上下游链接的时候需要考虑物流服务、金融服务、产城。只有依托统一的数据平台，产品销售、物流服务、金融服务的链接才有可能实现。   未来，传化和帆软的合作是共同成长、相互成就的阶段。     以往的架构是集团控股集团，有两个主要的上市公司，包括待上市公司和分拆上市公司，治理结构是科层级或者COE的几个阶段，传化大致处于第二个到第三个阶段。未来多元化集团如何管控，利用好数据价值，难以在各个环节上进行效率提升。传化集团板块，未来的组织模式、管理的方式的改变一定是以数字化为蓝图，未来更多是竞争共性能力，制造业能力、金融能力、数字化IT能力，未来能力的背后是数据。有数据才有未来新管理模式，数据资产才能实现未来集团效率运营提升。这既是数据蓝图的思考也是未来商业模式的沉淀。     03 多元化数字化转型的实践感悟   最后是多元化推进过程中的一些实践，也有一些感悟跟大家分享。   整个数字化转型过程中，传化有成就、弯路、也有感悟。   第一，做好必答题。整个数字化转型和价值在未来肯定是必答题。如何答好必答题是非原生企业为企业赋能过程中都要去思考的事情。   第二个是模式创新。以往数字价值产生来源于制造供应链点状的提升，未来进行数据价值挖掘之前，需要考虑模式创新。思考商业模式、管理模式是否依然陈旧？通过对标杆企业的分析、思考数据赋能未来的远景。   第三个是方向大致正确。以物流的业务场景为例，整个公路港可确定性业务数字化实现的同时，线上很多数字产业服务的业务化过程中其实没有那么明确的方向，更多的是像互联网一样，封装成一个个服务的同时通过数据来反馈迭代。所以依托于整个线上线下融合的同时，方向大致正确的情况下要快速迭代。   第四个，聚焦高能耗环节。传化在解决自身问题的同时，为什么期望赋能整个行业？许多时候，解决企业、行业问题要聚焦高能耗环节。所有数据实现数字化不现实。传化需要考虑哪些实现数字化对行业、对产业链有优势的，需要聚焦真正有价值的高能耗的环节，抓投入产出比来带动产业链的提升。   最后一点是过程不能跨越。传化早期运用帆软一半以上的产品，但为什么要应用这么多工具？因为数据参差不齐，处于产生不同价值的阶段。全面实现数字化转型是一个长期过程，不可跨越。   最后跟大家共勉，期望非原生企业，借助好平台和工具，让企业数字化转型加速并更好成就本业。谢谢大家！

11月25日-27日，帆软第四届智数大会成功举办。在主论坛上，帆软数据应用研究院院长杨扬结合自身观察，针对很多企业正在不断浪费BI建设资源的现状，提出了打造企业数据应用“飞轮效应”，并通过帆软价值平台减少每个环节的摩擦，帮助客户更简单地发挥数据价值！     以下为杨杨演讲实录（文末附PPT下载）：   大家上午好！在疫情反复的情况下，大家拨冗参与本次会议，更彰显了数据的魅力，看着这张照片的时候有点恍然，不知不觉智数大会已经到了第四届，接下来希望我的分享能给大家带来一些思考。   01 智数大会的第四年   道家有一句话，道生一，一生二，二生三，三生万物。   我们第一届大会叫“数据之上、智慧之光”，那时，我们能够依稀感受到数据在企业里面，它应该能够支撑企业的一些经营决策。 在第二届的时候把经营决策更加具像化，我们提出了有质量的价值，当时的主题叫“数据有引力”。 第三届的时候，我们引出了企业里面实际的数据场景，主题为“数据创变”，三者结合在一起，我们希望通过数据创变的方式，去点亮企业的更多业务场景。 今年的主题是“数据新动能”，我们希望加速企业数据价值的落地。   既然说到动能，动的是什么呢？在物理里面有四个关键概念，首先是物体，合外力作用产生运动和速度。我们在企业里面把数据作为这个物体，通过企业的决策、业务、IT能够让数据产生流动和速度。   帆软从15年前一个无名之辈到现在国内最大的BI厂商，我们不敢在其他领域谈数据动能，但是在BI建设领域，我们可以来聊一聊。   02 我们在不断浪费BI建设资源       首先据我们观察，在很多企业中，正在不断浪费BI建设资源。   为什么会浪费这些BI建设资源呢？我们总结了五大困境。   一、需求。BI需要解决的问题和落地的场景都没有梳理清楚。 二、工具。工具选型的时候遵从了一些厂商的引导或者自身对工具的需求梳理不清，导致我们选型的时候会有很高的门槛。 三、数据。作为商业应用，如果数据质量得不到保障，那么我们最终获得的是无源之水。 四、项目。在数据建设过程中需要启动项目推动，缺乏方向指引会导致项目推进缓慢和频繁返工。 五、价值。匆忙地把项目上了，但没有产生实际价值。   结合以上五点，我们从一个企业的实际案例来看，他们上完BI之后，整体的感觉是什么？   第一，感觉做了很多的虚荣指标。 第二，管理方式比较简单，并没有对他们的管理决策带来太大的影响，只是把一些电子文档从Excel变成从浏览器端查看。   第三，需求不返工，发散式的“你画我猜”。通过这样一种方式最终落地出来的项目，其实不管是IT部门、业务部门、还是公司的决策层，都会觉得这是一个成本项目，没有在企业里面带来实际的落地，甚至于对于BI的概念都会带来一丝怀疑。     03 企业的BI需求到底是什么？       这个时候我们可以大概分析一下企业的 需求到底是什么，我们希望通过BI和数据洞察未来，能够给企业经营带来一些帮助，给股东、董事带来期待。   从业务角度，更多的时候我们期望的是能提高业务经营效率，监控当前发展，甚至能自主地发现一些问题。一直说提高IT生产率就是这样的一个概念，怎么加速效率。   企业需求分为两类，一类是显性的需求，大家也经常会遇到，业务部门找IT部门说给我取个数据，我要干啥，我要做个报表，这样的需求非常多，但是价值比较低。对于我们IT而言，如果业务不愿意写，我们也需要把这些东西记录下来，不管是在年底的结算还是绩效考核中，都能有个沉淀。   还有一类是隐形的需求，在演讲中我们经常提到的是隐性需求，高层的战略规划，针对战略规划，我们系统建设从BI层面如何去做支撑？很多时候我们一般会用脑图的方式呈现。   在业务方面，聚焦实际的业务问题，通过发散式的思考以鱼骨图的模式最终落地业务的解决。再说到IT层面，业务说自己没有需求，其实也不尽然。我们有一个客户一开始说BI给我们看看数据就行了，也不需要做那么多业务系统。但建设完成后，单个模块的报表访问量从无人问津到月均几千，这证实了业务有需求。并且IT部门也因此收到了奖赏，数据信心由弱变强。   对于业务高管，就会意识到数据和业务需要结合，要培养懂数据懂业务的人一起搞。最后企业高层亲自上阵为这个项目站台推广，那么这时候，这个BI项目可以说在需求端就取得了认可。     04 关于BI工具选型的思考      其实发展这几年，我们做的数据白皮书，里面的选型参数大多没有变化，所以不做过多赘述，主要以易用、功能、性能为主。近几年我们有一个黑天鹅事件，促使我们去思考，在工具端也需要去考量厂商的服务，不然需求做了一半突然没有了服务保障，企业后续该何去何从。   05 企业的数据治理       我们针对于国内帆软合作的很多CIO做调研，发现，在BI建设过程中，从CIO的角度期望的是打通更多的数据，但实际情况是什么样的呢？企业数据很混乱！数据混乱会导致这样几个现象：在IT端重复开发，在业务端要手动加工，在决策端是不知道它是真是假。   做了很多的项目后，我们做了一点总结。数据治理的核心要素，在BI中的四个要点： 1、明确责任、建立相关组织 2、通过管理和制度的双模来保障 3、设定一定的数据规范 4、理论联系实际。   其实数据治理并不只是技术部门的事情，需要技术和业务通过沟通、补充、整合定义将它梳理成企业的数据治理标准。       06 企业BI项目为什么难做？   很多企业做BI项目很累，推动很慢，其实是用运维的心态做BI的项目，就是业务说啥我做啥，做了再说。业务也没有想清楚，领导也没有很清晰，这时候做出来的项目很难交付上线。     不管是我们给客户做项目的经验，还是客户自己做数据类项目的经验，我们从中提炼了相关的方法论。在项目管理精华的书里面，作者提到“人+流程”才等于项目的成功。我们关注业务的反馈、领导的评价，但在流程管理上很多时候会比较混乱。书上提出了五步规划，实际落地的时候帆软总结出了七个阶段五个板块，为BI项目保驾护航。后续感兴趣也可以找帆软的项目组或者帆软的同事进行了解。   07 项目价值如何体现？   “我们的项目上线了，我感觉怎么只是把之前的项目从excel搬到线上了”   “我们投了这么多钱，价值呢？”“这是IT部门的成本项目吧？”IT部门经常遇到这样的问题。   从这个角度，我们就需要在BI项目建设的最后，需要确定一个点：问题是否真的解决了？   决策端希望洞察未来，但让IT直接去问领导不太好，我们可以看一下领导决策过程中有没有用到BI系统做支撑，监测他的使用行为。业务端做的都是日常的考核报表，价值很好说明，以前业务说给我做一个BI页面要花15天，结果用了系统后还是花了15天，那么对于IT来说就是没有价值，所以我们要看IT的交付效率是不是提高了。项目的成果最终要体现在企业各个应用的角落，体现在企业的各个部门的业务价值提升上。 匆匆忙忙，我们一步一步好像在打仗，其实在选型的过程中大家也会遇到这个问题。有一个客户说你讲的这五步俗一点叫“坑人五环”。他说，我们做BI的时候很多时候先有一个需求去做BI，做完之后找厂商，厂商就给我们推了一个工具，我们就开始做了，做的时候发现数据不对，然后我们继续搞数据。搞完数据发现项目工作量很大，我们又开始整项目，整完之后价值还是不明确，所以这一步步像打仗。最后发现，这个动能好像是不持续的，推完了就结束了。   08 构建数据的“飞轮效应”       怎么让动能持续呢？唯一的办法是想办法构成一个环。   一个项目，我们做完了只是当前的一个需求场景，而企业的需求是不断变化的，尤其是在市场不断更迭的情况下。那么这个时候针对业务对整个BI系统的反馈梳理沉淀，我们也需要关联起来，想办法把它变成一个圆环。而在这个圆环的布局上，帆软一直是认真的，从需求、数据、价值端等等都成立了相关的产品和团队在不断地孵化迭代，这看着就像一个环。   《从优秀到卓越的》作者曾经提到企业里面的飞轮效应，我们如果能够在企业构建一个良好的数据飞轮，我们就能让业务在这个飞轮上不断地提升价值。   讲了这五步再思考一下，说得好像都有道理，但我感觉每一步的投入都挺大的。光数据治理，国家政策、企业政策加上业务问题，工具从0到1的选择等等投入大、见效慢，我们是不是可以降低摩擦和投入，做一些精益建设？我们的数据飞轮需要加速，要加速就需要节省每个节点的摩擦。   我们在需求端是不是可以有一些场景的借鉴，而不是全部从企业自身出发？在工具端是否能不需要那么多功能从0到1去学，有一些成型的东西可以直接套用？在项目端是不是可以直接替换一些数据做一些微调？而在价值端，直接对标成熟的价值场景，可不可以呢？   首先我们产生业务问题，其次期待通过一些行业、业务里面其他已经经历过的场景，就像《圣经》里说的“太阳底下无新事”，通过模板固化等等，再结合项目整合，实现项目周期缩短一半以上，这就是今天数据新动能的新——帆软价值平台。   这个平台我们第一个落地在一个银行支行，原先上线一个工作台要差不多三个月，通过我们的价值模式差不多可以缩减两三周。所以说此事可为，我们就从行长工作台到分行、支行各个条线梳理迭代，同时在各个行业，包括制造，从领域、板块、业务去梳理价值场景。我们希望在六大行业的价值平台平均通用度达到60%，提高项目建设效率。   讲到这边，再说说我们怎么减少浪费企业BI建设的资源？我们可以通过60%的通用场景平台，将40%的数据飞轮定制，最终给企业数据飞轮加速，给企业每一个场景上点亮每一个灯。   在航海的过程中，一旦我们迷路，我们会找那颗北极星。如果一个人不知道驶向哪里，那么任何风都不是顺风。而在数字化转型的道路上，我们可能会看到更多的政策、资源利好，但如果我们不能坚定数字化转型的目的，不能明确数字化应用落地的场景，也很难说这些利好对企业而言就是顺风。   最后，作为乙方，我们一直说让数据成为生产力，那怎么样让数字成为生产力呢？我们也需要北极星，我们所有的产品、服务都坚持一个概念就是如何让客户更简单地发挥数据价值。谢谢大家！

11月25日-27日，帆软第四届智数大会成功举办。在主论坛上，帆软联合创始人兼CEO陈炎先生点明了帆软的发展使命，并分享了他对帆软公司机会和创新方面的认知与反思。 以下为陈炎先生演讲实录（文末附PPT下载）：   亲爱的朋友们，早上好！   我是帆软的陈炎。今年是帆软的15年，15年相对一个人的寿命来说还是少年，相对一个企业的寿命来说可能快到中年。帆软有一个使命，健康成长为世界一流的百年企业，这指明了我们要去哪。   那有一个问题：我们现在在哪？这就是我今天要探讨的问题，今天我们的话题分为三个部分。第一，外部对帆软的担忧，第二，我对帆软的认知，第三，通过对比引发思考。   01 外部对帆软的认可 我从一个朋友圈说起，这是一个CEO发的朋友圈，大概有3个关键词：15年、不融资不上市、行业龙头。对于竞争比较激烈的ToB软件公司来说，对创始团队考验很大，第一，你要拒绝一夜暴富，第二，创始团队要自己少拿钱，多分钱，才能保证给同学的薪酬和上市公司比有竞争力。   行业头部如何理解，帆软公司在BI赛道和低代码赛道，都做到了销售额第一名，特别是在BI赛道，我们是国内第二名厂商的5~6倍。   02 对帆软的担忧 上面是认可，那对于一个15年的企业，除了认可难道没有担忧吗？   答案是肯定有的，下面我们来说说担忧，我从我们内部一个有影响力的贴子说起，这个帖子人均阅读量1.5倍。这个帖子主要吐槽的就是帆软公司的产品创新，也许我们可能有少部分客户也有这样的担忧。这也促进了我在这方面的一些反思，那么下面就说说我对帆软机会和创新方面的一些认知，主要有四点：洞察机会、规划机会、践行创新、保障创新。     03 洞察机会 洞察机会，帆软这些年陆陆续续成立了一些组织来洞察机会。在产品线内有市场需求洞察组，洞察需求做好产品规划，在公司层面，我们有跨部门协调小组，看三年定下一年的目标。针对中长期战略我们有战略共识营，输出5-10年的战略指引。       04 规划机会 洞察完了机会，我们怎么规划这些机会？   在座可能知道帆软公司只有两到三款产品。知道1款产品的，可能是FineReport或者简道云，知道2款产品的，是FineRpeort和FineBI；知道3款产品的，是FineRpeort、FineBI和简道云。     但从这个矩阵图上可以看出，帆软大大小小的产品有接近10款，我们有做数据集成工具的、有低代码、有商业智能、还有3D建模工具。开箱即用的工具把原来的工作量降低到三分之一或四分之一。我们帆软公司希望把这三层打造成通用的PaaS，我们能积木式地打造开箱即用，这是我们对产品方面的思考。     05 践行创新 我们怎么样在实践中践行创新？   我列举我们三个产品的创新成果。第一个是fineTube，数量大于40，标杆客户接近20，价值场景大于30，单价场景复用数大于30，我们九数云标杆客户有90多。虽然我们这些产品可能跟市面上估值1个亿的厂商的标杆客户数差不多，但在我们帆软内部，我们认为革命尚未成功，同志仍需努力。     06 保障创新 践行创新的过程中，怎么保障创新？   帆软公司是老人优先去做创新。老人成功的概率会多一些，老的业务让新人来做，可能带来新的思想，老树能开新花。我们通过找机会和抓机会来夯实创新。     为什么我们内部和外部和我对帆软公司创新的感知是不一致的。我总结了两个微观的原因。   第一，帆软的战略和宣传有待改进。我随意调研了我们公司的两个基层主管，他们都不知道我们公司的关键任务是什么，我们内部人不知道，那外面的人更不知道。   第二，帆软公司一直秉承着产品创新没有实现零到一的突破，尽量不背书的原则。这就有个经典的段子：我们某一个客户，跟我们帆软的同事说：“市面上最近有个特别好的产品叫简道云，你们要不要学一学，赶紧看一看”这其实给我们造成了一个困惑，可能很多厂商，产品还没有标杆客户已经开了发布会，但我们的产品已经有了很多杆客户，我们还没有开发布会。这就会导致外界对我们产生一些误会，认为我们帆软公司创新力不足。   接下来看看宏观原因。我们公司是行胜于言的务实的公司。下面这张图是我们2016年定2017年目标开会时的场面，其实2016年我们公司销售额已经1个多亿了。公司发展到现在，我们行胜于言的务实作风也保留了下来。     每次站在台上其实都在倒逼我思考，今天在台上梳理了我在帆软公司创新方面的思考，最后做个总结，帆软公司虽然有很多问题有待优化，但我坚信我们还是那个务实创新的少年！谢谢大家！

2021帆软智数大会已经圆满落幕，不少错过了直播的小伙伴给大师兄留言，希望还有机会学习。 今天，大师兄就把本次智数大会所有可对外的嘉宾演讲PPT资料和直播回放视频，分享给大家，包括主论坛、行业分论坛，和子产品专场。干货满满，赶紧下载看看吧～   以下为PPT合集详细内容： 主论坛 《帆软还是务实创新的少年》——帆软联合创始人/CEO 陈炎 《打造数据驱动的未来创新企业》——IDC中国区副总裁兼首席分析师 武连峰 《多元化集团数字化转型探索实践》——传化集团流程与IT管理部总经理 赖江龙 《数据新动能》——帆软数据应用研究院院长 杨扬 《FineReport 11.0 正式发布》——帆软高级产品经理 王军 《商业进化论 · 传统企业数字化转型之道》——润米咨询创始人 刘润   智能制造分论坛 《效率提升，流程协同——制造业数字化转型的破与立》——帆软电子电气行业顾问 孙前 《制造型企业的数字化建设规划》——东来涂料技术(上海)股份有限公司 IT 总监 杨俊 《离散型制造工厂数字化转型实践》——凯耀照明有限公司副总裁 张益军   数字金融分论坛 《银行商业智能建设思考》——帆软银行行业顾问 陈宇凌 《金融行业数智金融实践》——数澜科技金融事业部总经理 郑小辉   数字零售分论坛 《调度平台 企业批量任务统一管控大脑》——先进数通调度产品技术总监 朱佳良 《新零售 新营销》——畅销书《新零售落地画布》作者 喻旭 《传统食材供应链的数字化转型之路》——六和勤强 CIO 洪飞   数字健康分论坛 《以点破面——医药健康场景化数字应用分享》——帆软医药健康行业顾问 冯鑫 《“数据赋能”助力营销管理数字化转型升级》——金石亚药营销中心销售管理部总监 / 快克药业营销数字化赋能平台项目负责人 聂冬薇 《图谋天下——战略型仪表盘制作方略》——前百特 SFE 副总监 / 交通大学医学院合作讲师 / 双鲸药业 BI 咨询顾问 李世铭 《非结构化数据管理助力药企数字化能力构建》——爱数 AnyShare 产品总监 张震 《迦南科技数字化转型之路》——浙江迦南科技股份有限公司 CIO 谢建西 智慧交通分论坛 《帆软助力交通行业发挥数据价值》——帆软交通行业顾问 吴鹏 《数据+场景 打造港口硬核力量》——宁波港北三集装箱码头有限公司信息部副主任 周伊理 《交通行业智能业务运维体系建设》——云智慧华东区售前经理 索铭泽 《如何简单高效地解决仓储行业的管理困局》——河南同盟冷链仓储有限公司信息化总监 魏群峰 《FineBI：管理赋能新动力》——中国外运长江有限公司 IT 总监 俞雪源   零代码应用开发专场 《零代码激发组织活力，企业数字化新动能》——帆软简道云产品运营总监 沈涛 《卓越之道 数据先行》——史丹利百得亚洲区运营副总裁 蒋宇 《零代码加速独立书店实现数字化转型》——青岛如是书店首席数字官CDO 于添翼 数据协作专场 《数据需求管理的重要性——优秀的数据应用来源于点滴积累》——帆软数知鸟负责人 杨扬 《提升数据协作效率的三板斧》——上海米居网络科技有限公司数据中台负责人 王佳祎  《数据需求管理的力量——助力数据赋能、激发数据潜力》——意尔康体育数据团队负责人 刘丽芬 《从0到1数据协作搭建思路与实践》——爱织网络信息总监 黄立   自助分析专场 《数据工具与数据决策的快与慢》——帆软FineBI事业部高级运营经理 任昭年 《自助分析赋能业务和 IT 的探索之路》——壹药网信息技术部数据产品负责人 蒋坤 《数据文化建设与自助分析场景建设经验》——瀚晖制药有限公司数字化团队负责人 龚凯 《数据赋能，助力采购业务价值提升》——山东邦维信息科技有限公司采购行业资深顾问 张华波 《自助分析，助力制造业数字化转型与变革》——天马微电子股份有限公司首席数据架构师 程民亮 《数据驱动管理，让数据成为生产力》——海信集团数据管理与应用部总监 王雁军   数字化阿米巴经营专场 《数字化阿米巴平台》——帆软阿米巴方案事业部 张路 《阿米巴助力中怡精益管理》——中怡国际集团信息中心总经理 蓝锦煌 《京瓷的阿米巴经营和系统》——京瓷信息系统（上海）有限公司 流通 Solution 事业部副部长 周念慈 >点击领取ppt<

评论留言帆软最经典的口号得F豆！（我看还有多少人不知道） 编辑于 2021-10-20 09:29 编辑于 2021-10-20 09:29 编辑于 2021-10-20 09:40

调研贴大家年底都很忙吗？ 还是只有我一个人忙.....

早上起床，精心打理一下发型https://res.wx.qq.com/mpres/htmledition/images/icon/common/emotion_panel/smiley/smiley_13.png 134031 坐上公交车去公司上班 134032 公司门口礼貌的和同事打招呼 134033 来到工位，打开邮箱和企业微信看看有没有新的报表需求 134034 群里沟通需求 134035 梳理指标和思路开始动手 确定 134036 忙了一上午，模板基本做的差不多了 134037 中午吃饭，业务过来找你加需求 134038 下午，取数做报表 134040 业务又来加需求 134039 据理力争，还是输给了业务 134041 一下午，业务来催了三趟需求 终于感完了，来不及吃晚饭了，只能搞个泡面 134045 晚上开会，把之前开发了一周多模板，得意洋洋给老板汇报： 134042 老板觉得很丑，说再改改 134043 加班改模板 134044 晚上11点半，下班..... 134046 晚上12点半，刷微信群、朋友圈、知乎、B站.... 134050 突然刷到自己花一周时间开发的报表模板，有人居然用2天就做完了 立马点开找茬 134048 发现他用的是报表工具FineReport 不用写代码，拖拖拽拽就做出一张报表 一个报表模板替代我无数张Excel报表图表组件之间还能实现联动、钻取还能实时更新数据！ 134047居然有此等神器二话不说，下载安装一气呵成安心躺下睡觉{:9_225:}明天爬起来学 在公众号发现的欢乐文，原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/y5am-EgIlLd97Bn8QqKsWg 编辑于 2020-4-29 17:38