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企业开发了大量信息化项目支撑，但决策层对企业内部整体运营状态的掌控仍十分有限。——这是很多企业的通病。
数据运营官课程的薛同学也面临了这样的问题，她通过建立公司级指标库，依次开发搭建公司级——职能级——分厂级——班组级数据可视化平台，解决了数据缺乏及时性、准确性的问题，并进行深层数据分析，为企业的管理提供决策支撑。
至今，公司决策层及业务单位已对平台认可并且主动参与数据优化。平台近三个月访问量：5月275948人次，6月461751人次，7月326980人次。
如果你也在致力于打通企业决策链条，用数据为管理层提供有力的辅助决策，不妨花5分钟，看看薛同学的解决过程。
由于公司没有统一的指标库，公司决策层对公司内部整体运营状态的掌控，全部来源于各个职能部门及分厂相关人员通过人工方式统计。
根据以上问题，薛同学收集联系各单位数据汇报人员，收集、筛选、分析相关数据，以管理单元为一条主线对公司整体的经营决策进行指标梳理。具体指标梳理逻辑如下图：
2.1公司级管理平台 （KPI）
问题：前期，公司管理数据均由人工统计数据，且在公司经营例会上已PPT形式展示，但对每一个指标项无法做到问题跟踪数据下钻，即人工统计好的数据无法很好的支撑管理决策。
解决方法：通过数据可视化平台，以公司15项KPI数据为依据，从质量、财务、效率、生产、人力、库存等不同维度深入调研分析，对比目标值展示出各项指标历史完成情况，并不达标项进行突出展示。
每个模块根据实际情况，点击每一个模块，即展示出每个指标数据分解下钻，对数据进行深度挖掘及分析。
总结：通过公司级管理平台，管理层对各模块、各项重要指标有了更直观把握，及时发现各模块存在的问题从而快速调整相应的策略，避免滞后风险，大大提升了管理决策效率。
2.2职能级管理平台
问题：每个职能单位的关注点不同，职能单位没有数据为管理提供支撑，全处于接到问题反馈处理问题的状态。无法对整体数据信息进行全局把控，管理完成处于被动。
解决方法：结合每个职能板块侧重点进行有针对性的数据深入挖掘分析。
1、质量类：从售后、外协、各单位质量考评等不同维度分析现有质量数据。
2、设备类：对设备进行联网获取设备数据信息，处理实时监控各个设备实际运行状态，以及故障率、利用率、开机率、OEE等。
总结：每个职能单位管理人员可以通过对应平台实时监控关键重点信息，能够做到问题提前预判并及时处理，提高工作效率及管理效率。
2.3分厂级管理平台
每个分厂也是一个管理个体，为了保证数据能够有效的指导生产，对每个分厂也拆分数据类型，并对数据进行指标拆解，以fast法进行分析，并对每个指标进行深入分析，利用数据可视化手段展示。实时监控各线体生产进度，同时根据历史数据预判未来一段时间生产效率。
1、总装分厂：将分厂决策、生产、质量等通过tab块方式在同一平台展示。
2、控制器分厂：
2.4班组级管理平台
问题：基层管理人员可以最先得到各类数据，但信息仅限于人工汇报，每个模块信息较为孤立，连接性不强，班组整体运营情况得不到整体把控，且班组间无数据支撑对比，达不到激励效果。
解决方法：为了让数据影响生产力，通过对班组生产人员实时展示起生产进度、质量达成情况、积分情况等方面数据，加上相关的激励和考核措施，用于提高员工效率。
总结：实时体现班组各项管理指标，横向对比其他班组进度，及时调整管理策略，形成比学赶帮超的氛围，提高员工积极性，进而提高工作效率。
薛同学的话：本次课程的学习经历对于一个开发人员来说，是一个质的飞跃，是从一个单纯的开发人员转变成数据专家的必经路程。数据工作已处于有序开展中：
1、从公司决策层的管理战略出发，不断层层向下延伸，让每一个人都能跟公司战略关联，形成一种"全民战斗”的企业文化。
2、需求调研—处理分析数据—展示数据—改进数据，形成一套完整的数据分析体系。
3、建立统一的健全的指标体系，避免冗余报表。
4、深入挖掘数据，形成预判，更好的支撑决策
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