100+指标体系建设助力易和科技销售业绩提升50%
1、企业简介
天津易和信息科技有限公司于2019年06月成立，公司主营：一般项目的软件开发与信息技术咨询服务、信息系统集成服务等业务，2020年6月易和科技成为中德合资科技公司。
易和科技可以为其他公司输出车服务、续保、车险、资金、BI等综合解决方案，同时具备权限管理、数据聚合、消息管理、规则管理、业务中台等技术能力，已经服务上千家整车厂经销商及经销商集团，保障系统7*24小时的稳定运转。
2、项目背景
天津易和信息科技有限公司主要提供汽车后市场服务及相关信息技术服务，目前已经具备车服务、续保、车险、技术中台、资金、财务等系统解决方案。但各个系统独立分散，典型的“烟囱式”架构。主要的问题表现在以下几个方面：
（1）缺乏标准：数据散落在各个系统，这些系统间并不互通，数据标准、统计口径不统一,形成多个数据孤岛。
（2）效率低下：数据分散存储，需要人工进行筛选、整合、分析，需要人工进行筛选、整合、分析。
（3）利用率低：受限于数据处理能力，数据整体的利用率较低，也没有和外部数据形成关联分析，无法将数据纳入企业管理的重要要素。
（4）缺少闭环：对于经营问题的发现、分析、改善、跟踪、反馈难以形成闭环。
（5）决策滞后：数据无法及时获取且统计口径不一致，导致增加各单位对话成本，且导致经营决策比较滞后。
针对以上问题，决定启动“数据应用”项目建设，希望打通数据壁垒，实现数据统一处理、用户的统一管理和数据标准统一制定，能够利用科学高效的分析手段快速响应需求，实现数据自动归集运算，对比目标管理，实时预警。此外，还希望推动各层级用户参与数据分析和运用，在全公司范围内营造自主的数据应用氛围和文化，传播数据应用价值。
打造一个这样覆盖多用户层级的、灵活自由的、可扩展的、支撑各领域的数据查询、数据分析、数据共享的一站式数据工作平台。需要高质量的产品和高水平的实施团队。帆软报表开发工具通过类Excel的开发方式，可以极少代码甚至是零代码实现复杂的需求，同时支持多种数据源，极大的节省了开发时间和成本。支持各种图表以及组合图表，通过简单的设置即可实现图表交互、参数联动、超级链接等交互功能，能满足客户的各种需求，实现丰富多样的报表展现效果。最终通过公平招标评选工作，确定了采用帆软报表平台，作为我们管理提升的数据支撑平台。
3、解决方案
3.1优化架构设计
经过优化后项目支持B/S架构，服务器端和客户端须兼容市场主流的操作系统和数据库。
系统对用户访问安全性的控制，能抵御风险较高的网络安全攻击和防止较高级别的数据篡改风险。
报表页面符合html5标准，后台服务使用负载均衡基础架构实现,系统可靠性、可用性、扩展性、可维护性等显著提高。
3.2统一数据模型
通过梳理业务，提取标准数据项，优化固化业务流程和审批流程，实现管理过程标准化、体系化、可执行。
3.3实施数据治理
通过数据的采集、清洗、转化、加载提升数据质量，确保数据的一致性；通过数据整合、分发，支持跨业务、跨部门、跨系统的数据流转和协同；通过消除数据内在质量缺陷，明确数据之间的关联关系，帮助业务人员更好的理解数据，实现数据洞察。数据标准化、体系化才能打破“信息孤岛”，实现数据驱动业务、数据驱动管理，真正释放数据价值。
3.4构建指标体系
3.4.1调研业务需求与分析业务流程
梳理业务域和业务过程、业务过程中涉及的数据系统、数据之间的逻辑关系和流向。
3.4.2划分数据域
通过对业务对象高度概括的概念层归类，本项目划分为出单、解约、履约、财务、用户五个数据域，更便于数据管理与应用。
3.4.3定义原子指标
结合现有系统的功能模块逆推，利用“指标金字塔”对指标分层，使数据指标有统有分、有层次，能落到不同的岗位职务上解决不通用户关注点各异的问题。规划指标包含以下几层：
核心指标：如：营收
业务指标：如：续保率、保费规模
操作指标：如：跟单量
按业务逻辑，将大指标拆解为小指标，层层分解和落地。
3.4.4构建总线矩阵
通过增加对原子指标的约束条件，规范产生派生指标=近7天北京快车下单量，提供一套通用的指标定义标准，方便不同业务部门的人理解指标含义。
4、项目成果
4.1成果总结
建设成果
1）平台主要分析模块：运营分析模块、业绩监控模块、商品分析模块
2）平台报表/分析模板总量：平台一期上线报表116张
3）平台月均访问量：8000人次，支撑经销商及集团近两千家
4）平台活跃用户数：500人
5）性能指标
6）系统应提供7×24小时的连续运行，支持不间断服务部署（即热部署），平均年故障时间小于1天，平均故障修复时间小于60分钟。
7）满足在5000个系统用户，系统的基本功能，处理能力至少达到500 TPS。
整体价值
1）提升业务效率：自助分析、资源解耦随需而动，营销实时监控，助力业务效率提升。
2）增强管理水平：数据集中管理、分析，数据资源服务透明，并提供实时指标分析辅助经营决策，提升整体经营管理水平。
3）技术增效、降低运营成本：以技术驱动效率提高，分析效率提高60%，高效、精准、规范的数据分析体系，节约人力近50%。
4）提高用户体验：实时数据处理、灵活的自助分析、丰富的展现样式使得用户体验得到极大提升。
5）提升数据质量：构建规范合理的指标体系，借助finereport、finebi科学规范的数据分析能力大大提升数据质量，指标错误率较前期降低60%。
4.2典型场景
4.2.1场景一：管理驾驶舱
痛点：
高层看不到整体管理指标达成，企业经营缺少指标体系支撑，各个业务版块缺失核心指标可视化，无法从整体业务角度预知各个业务组织的状态及发展趋势，无法让员工看到公司的整体业绩及各个组织单元的业绩，无法激励或者鞭策员工的工作状态，公司的管理风险极大，无法上下一心，发起管理变革后无法直观看到改善效果。
解决过程：
采用帆软全新FVS模式构建实时指标计算体系，并加入三维组件、轮播容器、监控视频等大屏常用功能点，支持所见即所得的开发模板和多分页设计，也支持导入三维模型构造3D大屏场景，基于fvs大屏编辑模式制作的模板，树枝的三个气泡分别代表不同的信息维度，可以点击切换分页，主要应用于企业的综合管理。
企业总览气泡：
销售管理气泡：
财务统计气泡：
场景价值：
1）激励士气，发奋业绩：大屏将销售业绩进行实时显示，各个大区、区域分解管理，实时发生业务显示，让实时资金流动有迹可循，鼓舞大家的士气。
2）透明化管理，可视化提升：大屏将各个部门关键业绩指标可视化。
3）全局化视野，经营目标化：对外有各类保险公司的收入横向对比、客户新续延保率的历史纵向对比，合作厂商各类产品销售、渠道各省的拓展数量情况对比，对内有财务成本及毛利润、客户的理赔率、产品销售情况、理赔时效分析等。
4.2.2 场景二：移动端数据快报+数据查询
痛点：
区域人员和经销商管理层需要实时查看销售数据、出单信息，对销售各环节统筹分析管理，PC端在不能使用网络或无法使用电脑的场景下不能及时获取数据，不利于业务检测和推动。
解决过程：
开发移动数据仓，支持安卓和IOS系统，账号和pc端同步，支持查询管理区域内数据。
移动端架构：
移动端通过连接服务器，获取服务器中可访问的报表，并且通过自适应方式展现出来。如下图所示：
场景价值：
报表除了可以在 PC 端查看之外，还需要在手机、平板等移动设备端进行查看，方便用户随时随地查看系统中的报表，实时掌握企业的数据。
4.2.3 场景三：销售管理
问题：
1）效率低，人力成本高：车服务业务开展初期，每天需花费大量的时间成本来汇总数据、清洗数据、核对数据、输出手工报表，无法做到数据实时更新，效率较低，满足不了业务开展的高频率查询需求。
2） 数据提取便利性较差：传统手工报表，当单一数据发生改变时，必须重新人工手动修改，且数据交接容易断档出错，数据提取不便。
3） 存在数据风险:人工输出报表出错概率较大，企业决策者分析决策时容易造成误判，甚至可能影响到企业的整体经营发展。
解决过程：
通过多维度评价，最终选取了帆软的FineBI和FineRepor产品，将各项报表搬到线上，并设计了大量可视化报表。（以销售日报、产品成交看板为例）
销售看板：
客户拜访形成安排：
价值
1）风险规避：以系统代替人力，规避了人工EXCEL报表存在的各类隐藏风险；
2） 效率提升：销售报表完全实现自动化更新，无需任何人员操作，降低人力与时间成本，大幅提升工作效率。
3） 问题诊断：通过 FineBI复杂的数据化繁为简，使用图表来表达复杂的数据，清晰的呈现给管理人员，方便跟踪理解运营和整体业务之间的关联，诊断重点问题，制定改善计划。
4）决策支撑：公司所有重点运营指标均在可视化看板中实时刷新，为管理层提供数据参考，支撑公司决策。
4.2.4 场景四：运营分析
问题
多种业务指标分别储存于不同系统，数据分析需要从各系统中导出数据后使用EXCEL整合处理，工作量大、耗时长、误差概率高，耗费大量人力且无法实时更新，拉低工作效率。随着业务量不断提升及终端需求的增加，EXCEL数据处理方式已无法满足业务需求。
解决过程
根据业务需求通过使用帆软FineReport各系统数据整合，将整体分析思路融合到智能决策系统中，并给需求方提供定制化战报分析。
价值：
1）提升工作效率：实现数据实时更新，释放人力，提升数据准确性。
2）决策支持：给领导层快速输出关注指标及变动趋势，对公司及终端业务进行全方位评估，制定出合理的方案。
3）管理规范：设定好指标计算规则，固定数据测算时间，减少意外引发的数据输出延迟，使数据输出节点更规范。
4）创新提升：依据数据规划 “5秒打款”的理赔业务模式。
4.2.5 场景五：财务统计
痛点
每月财务仍需要人工进行业务数据和财务记账核对，而业务系统为满足合规安全原则，无法导出任何业务数据，因此财务获取业务数据较为繁琐。流程审核时间长，提取数据耗费时间长，取数逻辑极易出错，工作效率低下。
解决过程
通过充分需求调研分析构建常用财务指标集，采用FineRepor产品，设计了大量可视化报表，支持实时数据分析并提供定制化分化方案。
  
价值
1）提高工作效率：在财务报表未上线前，每月核对业财数据需要花费大半天时间。报表上线后业务数据获取简单准确，且报表已进行了统计汇总，财务数据统计节省了87.5%的时间。
2）便于财务分析和管理：通过各维度的报表数据，财务可以分析各项财务指标，进而为公司运营管理提供支持。
5 、项目总结
5.1 CIO/项目负责人点评
企业数字化转型是一个长期的过程，必然逐步建设相关核心业务系统，数据也随之分散到各个系统进行管理和分析，企业管理是一个多领域、多角度、多层级的过程，需要建立一套指标体系进行管理提升，而数字化浪潮将支撑数据分析快速落地。
数据时代来临，让数据思维成为一种新的思维方式，数据才能真正成为生产力，后IT时代需要有帆软这样的数据分析及可视化方案提供者，集大成者必将成为重器！
产业互联网成为未来的趋势，数据与场景的巧妙结合助力产业发展，数据中台战略更加需要将数据横向拉通，各个层级归集抽象建模，未来全领域的数据分析与可视化，让每个决策者成为通观全局的智者。
5.2 经验心得
数据的价值是一种不会枯竭的资源，它不断产生，不断被人挖掘，不会轻易到达生产量的上限，它能够解放生产力，从这个角度来说，它就像第一次工业革命的蒸汽机，第二次工业革命的电力，第三次工业革命的生物科技，第四次工业革命必将到来，围绕数据的科技革命将更大程度成为先进的生产力。
数据结合场景才能产生价值，数据结合实体才能最终变现，数据人员需要躬身入局，在懂业务的前期下，结合信息手段进行建议，最终与业务人员一起完成场景分析及数据建模，携手业务不断优化分析模型，让数据说真话，培养全员的数据思维意识，一切以系统的数据为现状依据，一切以数据指标进行结果评价，一切以数据趋势为未来决断的根基。
数字经济时代带来业务快速增长，实时掌控内外部市场情况，快速预判与决策将成为红海生存发展的关键，要想决胜千里，必然需要一个智慧的大脑，而信息处理的中枢就是数据分析挖掘，我们通过各个业务领域的科学建模，敏捷高效的提供结果，这将使我们在未来挑战中赢得先机，最终取得全面的胜利！ | 
