【2024中国数据生产力大赛】业务智领决策链：全景洞察，多层协同，数据驱动业务提效

精读生产力大赛案例，打卡第12天，京东方科技集团通过数字化转型，成功整合分散数据，规范指标标准，建立指标体系和分析体系，实现全景洞察，提升决策效率和业务提效。

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        面对数据分散、标准不统一、应用难等难题，京东方公司通过新建数仓、制定指标标准、指标可视化 、        填报等措施，对财务、生产、产销等业务指标进行指标展示、预测分析、业绩分析，促进企业数字化转型，提高业务效率和决策效率。

精读生产力大赛案例，打卡第12天：从四个层面实现价值转换，1、打破数据壁垒，实现数据融合；2、规范指标标准；3、指标体系搭建；4、数据价值展示，以“聚焦业务”为核心，解决公司内部存在的困局和痛点

精读生产力大赛案例，打卡第12天，京东方通过实施一系列数字化转型措施：构建从高层决策到基层执行的多层级管理驾驶舱；通过数据共享和业务流程优化，实现不同部门间的高效协同；通过数据分析平台，支持业务人员进行深度分析和预测。不仅解决了数据分散和口径不一的问题，还实现了数据的有效应用，为企业的高效运营和业务决策提供了强有力的支持。

精读生产力大赛案例，打卡第12天，学习了京东方科技集团的数字化转型案例，感觉数字化真的是企业发展的必经之路。 京东方通过搭建数据仓库整合数据，建立指标体系保证数据一致性，再用数据可视化平台让数据说话，这样管理层就能更直观地了解业务状况，快速做出决策，效率杠杠的！ 这说明数字化转型不仅能提升企业竞争力，还能让企业更加灵活和高效，真的是太重要了！

精读生产力大赛案例，打卡第12天，京东方通过数字化转型，使用帆软平台的数据分析工具和方法，打破数据壁垒，规范指标标准，搭建指标和分析体系，实现了全景洞察，解决了数据分散、口径不一、数据应用难等问题，提升了决策效率，推动了企业价值化转型，为未来发展奠定了坚实基础。

精读生产力大赛案例，打卡第12天，京东方科技集团股份有限公司面临着数据分散，口径不一，数据应用难等问题，通过FineBI、FineReport等数据分析工具和方法，生成对应的报表和分析报告，为决策提供了有力的数据支撑。

精读生产力大赛案例，打卡第12天，京东方通过搭建数仓，保证数据的完整性和一致性，在保证数据基础的前提下进行业务分析，及时把控市场放心以及运营数据。

精读生产力大赛案例，打卡第12天，京东方案例通过搭建数仓，搭建指标指标体系跟分析体系进而按不同业务主题分析指标数据，运营指标墙跟红绿灯预警以及市场洞察分析等场景案例值得借鉴学习。

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这个作品和我的作品的分析框架基本一致，整体解决方案一样。
其中在具体的场景方案下，有一个很值得学习和借鉴。主要是场景三——工厂对标分析，他所使用的交互排序法和动态对比法感觉在进行数据排序对比的时候很直观，这种分析形式值得学习和借鉴

精读生产力大赛案例，打卡第12天，京东方在面对数据分散、口径不一，数据应用难的挑战时，整合数据来源，建立统一的指标体系，将数据应用在运营预警、市场洞察、芯片供应预测等方面，大大提高了工作效率，推动了企业的数字化发展。

精读生产力大赛案例，打卡第12天。京东方确实如雷贯耳。做数据平台，数据整合、建设统一指标体系，可能确实是正确且唯一的道路了。

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“1+4+N+生态链”业务架构，数据问题是，有很多业务系统，数据分散、口径不统一，数据应用少。

        准备工作，多业务系统，按分析主题内容、明细、用户场景3种分类归纳数据建库至BOE平台，梳理标准指标257个，按业务搭建指标体系，使用了平衡计分卡，战略层定主干逻辑、管理层拆机业务价值链、实现核心指标识别。

应用场景5个。

1.运营预警指标，有LCD、OLED、智慧终端的产销计划，包含客户满足率、预测销售达成、产能利用率，交付风险量。可下钻至计划、预测、达成率、客户明细，使用红绿灯报警，节省了问题判断时间。

2.市场洞察分析，利用第三方市调机构，通过帆软填报导入，结合内部ERP，完成价格、销售、市场占有率、库存分析，如库存周转率，年度和月度的不同应用占比情况、同比、环比，竞争对手的出货情况及同比。特别是利用爬虫查询一些公开数据，快速汇聚至数据中台，节省了IT人工时间，提高了工作效率。

3.生产分析，按不同的月度，不同的生产线，分为产能利用分析、生产达成分析、财务指标分析。对设备利用率，人均产能做到对比分析，做到及时发现问题，有数据可查。对每种大类产品的具体型号的生产指标明细进行排名，随时查看。及时发现物料的使用情况，提成了节省成本的可能，提升了决策时间。

4.芯片供应预测，先做供需预测、做供应预测，先根据市场决定需求，再根据供应商情况最终决定库存，以及现有库存情况判断，减少了不必要的采购成本，保证合理库存配置。

5.业绩分析，首先对现有历史业绩有分析看板，特别是本月与上月的销量与收入的对比情况、环比情况，可以详细到具体的产品大类的具体型号，根据历史业绩12月的数据，特别是销售趋势、盈利趋势，单平方米的数值趋势， 产品边效等级占比趋势，对每个客户的销量和利润分析，采用预测方法对下3个月进行预测，从而给对关键客户有策略，对整体经营有优化，提高了工作效率。

总结，FineReport用的非常熟练，在数据分析上展现出了非凡的实力与专业素养。每一位IT都对业务熟练，无疑是取得成功的关键，关键业务环节都能得到精准、实时的数据支持，还配备了强劲的数据库性能设备，最重要的是有FineReport数据分析工具，为决策提供了强有力的科学依据。

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精准问题识别与决策支持：通过深入的业务场景剖析，项目团队精准定位了企业运营中的症结所在，利用数据分析为管理层提供了客观、全面的决策依据，显著提升了决策的科学性和有效性。
数字化转型加速：项目的实施极大地推动了企业内部流程的数字化改造，优化了数据处理流程，提高了信息的流通速度和透明度，从而大幅提升了整体运营效率。

精读生产力大赛案例，打卡第11天，  SBU作为企业与市场对接的桥梁，不仅承载着企业的销售策略，更是实现销售目标的关键执行者，其核心使命在于与销售环节紧密相连，驱动销售业绩的持续增长。