【2024中国数据生产力大赛】提升三端数字化管理，促进二次高质量创业

企业简介

吉林亚泰（集团）股份有限公司于1995年在上海证券交易所挂牌上市（股票代码：600881），是混合所有制股份公司。 经过多年发展，亚泰集团现已形成以建材集团、地产集团、医药集团和金融投资、电子商务、商业运营为核心的经营发展格局，是东北证券第一大股东、吉林银行核心股东。连续跻身“中国企业500强”，2013年获得“全国五一劳动奖状”殊荣。 　　亚泰集团积极践行社会责任，全口径年缴纳税费12.5亿元，累计缴纳税费201亿元，累计社会贡献值668亿元，扶贫、助残、救灾等捐款捐物近2亿元，多次荣获“吉林慈善奖”，为地方社会经济发展贡献力量。 　　推进“聚焦产业化,经营数字化，管理智能化，决策智慧化，强化“平台共享、品牌共创、市场共赢”的核心竞争力，将亚泰集团建设成“主业突出、结构合理、管理智能、模式先进、创新引领”的大型投资控股集团，用智慧和力量，开创亚泰集团新时代，打造亚泰百年基业！

1 业务需求/挑战

目前集团公司、产业集团、企业相续建设了OA系统、财务、人力、合同、招采、企业ERP等多业务线管理系统，支撑业务运转，但同时，由于系统数据散落在各个业务系统中，且各业务系统之间存在“数据孤岛”，使得系统间取数复杂、指标计算困难，部分线下数据需要层层汇总上报，信息汇总慢等问题，具体有如下问题： 1、数字化管理体系亟需完善 集团公司业态多元化，各企业信息化、智能化建设程度参差不齐，在积累了大量经营和生产数据的同时，缺少对“三级”“三资”“三端”数据标准的统一和制度的管理，相对导致了企业数据汇总和整合难度较大，不能充分发挥集团公司整体数据资产的价值作用。 2、数据集中程度尚待提高 集团公司、产业集团、企业的经营和生产数据主要存储在各自企业的ERP、销售等业务系统中，各专业部门间存在信息壁垒，经常出现跨部门反复沟通要数据的情况，无法快速准确的获取信息，数据共享和融合应用不充分、数据分散且采集不够精确、标准不统一、数据重复填报，缺乏统一的数据管理平台，未能集中发挥集团公司数据资源价值。 3、管理决策支撑系统有待建设 经营数据无法及时获取，且多方数据统计口径不一致，数据人为处理等因素，导致数据存在滞后或失真的情况。未能有效利用业务数据实现统筹分析，导致数据资源利用率低，资源浪费，分析视角不够多维、分析方式不够灵活、缺少模块化、魔方化的数据分析模型，分析结果的展示不够直观突出，无法对集团公司数字资产进行全过程、深层次的分析和决策支撑，未能更好的为集团各级人员提供科学、及时、有效的决策依据。

2 解决方案

在联合项目组框架下，帆软公司和亚泰集团分别成立对应的项目工作组团队，由专人负责项目的推动工作，按要求建立相应的沟通机制，完成项目的推进落实。 一、实现集团公司数据资产管理 通过数据仓库的建设，统一数据标准，建立数字化管理体系，实现数据资产化管理。以数据仓库为集团公司数字化转型的底座和基础，全面整合集团公司、产业集团、企业各体系业务数据（集团NC平台、企业ERP、日报系统等），开发综合大数据后台，实现数据的集中管理，通过对数据标准的统一和治理，逐步实现数据的标准化、标签化、集中化，保证数据的统一、准确、可用和智能,为数据分析提供标准化的数据支撑。 采集：逐步完善运营分析数据的原始积累。通过已有的财务NC系统、ERP系统、OA系统、销售合同管理系统、招采平台、人力资源系统记录日常财务、经营数据，针对市场等外部数据可通过数据报表表单等功能进一步进行补录采集。健全业务系统，完善基础数据输入。 存储：建设数据仓库，基于上层应用分析所需指标数据，使用FineDatalink工具实时从各业务系统、数据补录区完成数据汇聚、基于维度建模的原则，分层建设数据仓库，通过数据调度工具完成基础数据抽取、清洗、转换，实现对高质量有价值数据的统一存储。 应用：数据分析辅助业务决策。基于集团公司管理分析需求，使用Finereport软件对数据仓库中的结果进行分析应用与可视化的展示，按主题分模块设计“三级”（集团公司、产业集团、企业）BI分析画像，支撑各层级对数据使用的要求，同时满足多种使用终端覆盖，为查看数据提供便捷性。通过对数据的关联分析、溯源分析等应用找到业务差距点。 二、建设集团公司、产业集团、企业的三级数字化分析系统 以集团公司、产业集团、企业三个运营中心为载体，以企业业务系统数据为数据源，建立“三级”管理数字化分析系统，即相互独立又有联系，各层级以“三资”优化为核心，“三端”管控为重点，集团层面做整体战略管控，高度概括五大产业集团经营情况；产业集团做战术运营，关注产业集团“三端”核心管控重点；企业做战法执行，重点关注企业“三端”经营管理。通过数据支撑管理决策，做到层层有决策、有跟踪、有落实。 数据指标分析自上而下（集团公司总体指标—产业集团分解指标—企业指标执行）；数据整合自下而上（企业生成经营生产数据—产业集团数据汇总—集团公司数据整合） 1、集团公司运营指挥中心数字化分析系统 集团公司运营指挥中心数字化分析系统主要围绕“1+3+5+X”个分析类主题和“2”个展示类主题展开。 “1+3+5+X”，“1”代表集团首页，总览营业收入、净利润、总资产、净资产、净资产收益率、资产负债率、三项费用、全员劳动生产率八项核心指标，关注集团的偿债能力、盈利能力、营运能力、发展能力建设。 “3”代表三个分析专项，包含经营分析专项、资金分析专项、财务分析专项，其中经营分析专项（运营管理部）主要围绕三端（采购端、经营管理端、营销端）展开，财务分析专项（财务资产部）围绕三资（资产、资源、资本）、三率（总资产收益率、净资产收益率、投资回报率）展开，资金分析专项主要围绕现金流量、融资情况、应收应付等资金方面的重点展开。 “5”代表五个核心专业化管理，覆盖项目管理、合同管理、人力资源管理、安全管理、质量管理。 “X”代表有多个分析画像的支撑页面。 “2”个展示类主题，涵盖数字化年报、规划体系展开，重点展示集团公司从上市到目前的历年年报数据的历史趋势和规划发展。 2、产业集团运营指挥中心数字化分析系统 主要围绕1+7+X 个分析主题展开，“1”代表产业集团首页,重点关注“三端”核心指标，实现集团到产业集团三端管理的贯穿；“7”个核心指标：围绕营收收入、净利润、三项费用、产量、销量、价格（计划价格、实际销售价格）、库存展开。同时设计“X”个子页面进行支撑，重点关注内部企业对标，识别本领域、本区域内竞争压力，洞察行业发展趋势。 3、企业运营指挥中心数字化分析系统 围绕1+7+X个分析主题展开，“1”代表企业个性化首页，重点关注“三端”核心指标，实现产业集团到企业三端管理的贯穿；“7”个核心指标：围绕营收收入、净利润、三项费用、产量、销量、价格、库存展开。同时设计“X”个子页面进行支撑，重点关注企业内部管理，核心目标达成，自身差距分析。

3 典型应用场景

3.1 场景一：企业日指标总览

痛点：各企业总经理每日关注上一日企业运行数据，需要各个部门在上班后，统计上一日的数据，然后汇总到运营部，运营部整理后，再呈现给总经理。整个过程耗时耗力，导致总经理不能及时根据数据对工作进行调整。 解决方案： 开发企业日重点指标总览看板：根据各企业的业态不同，总经理关注重点也不一样，定制化开发各企业日重点指标总览看板，实现企业总经理可以通过一个看板，了解全企业的重点指标数据。 水泥企业 商砼企业 成效：企业经营数据的透明可视化，总经理可以通过一个看板查看企业的重点指标数据，同时减少企业各部门的数据统计时间，由原来各部门统计1-2小时才能呈现给总经理，现在每天自动生成实现对生产排产瓶颈因素的分析和预测。

3.2 场景二：价格体系-测算工具

痛点： 企业各个产品成本影响因素较多，从采购端原材料大概有30-50项，管理端生产成本因素大概有10-20项，营销端外部因素大概10项左右。当企业采购原材料价格波动时，对产品成本影响多少，利润影响多少，需要经过长时间复杂计算才能计算出来。不能及时提供采购决策依据。企业在测算各产品成本时，需要经过长时间大量计算才能计算出产品成本，不能及时为销售定价提供决策依据。 解决方案： 开发价格体系测算工具：从采购端、管理端、营销端等三端所有成本因素入手，采购、成本、营业收入、净利润联动，任一因素变动，自动计算产品单位成本、净利润。 成效：采购招标时，可以通过测算工具快速计算原材料价格变动对产品成本、净利润的影响，为采购提供决策依据。产品销售定价时，可以快速计算产品当前成本，为销销售定价提供决策依据。同时减少企业各部门的数据统计时间，由原来各部门统计1-2天才能计算出产品成本，现在可以随时查看产品成本。

3.3 场景三：企业产品净利润测算

痛点： 每个企业有1-10种产品大类，每个产品大类下有10-30种产品，财务在测算每旬、每月产品利润时，需要将各种费用分摊到产品大上类上，然后再分摊到产品上，才能计算出产品利润，当某个费用产生变动后，还要重新计算，整个运算时间耗时较长，同时还要根据运算表格写出各项费用的增减情况，对净利润的影响情况，致企业运营分析经营延后。还存在产业集团所属企业费用分摊公式不一致，导致产业集团所属企业之间的横向对比维度不一致的问题。 解决方案： 开发净利润测算看板：产业集团所属企业统一需要分摊的费用及公式，每旬、每月费用产生后，自动按照设定好的公式，将费用分摊到产品上，从而快速计算出每个产品的净利润。产品按照单位净利额排序。 同时根据相关数据自动生成文字分析内容。 成效：在制定相关的计划后，通过本看板，可以根据制定的计划，计算出每个产品的计划净利润，方便企业在审核计划时，可以快速判断相关计划制定的是否合理，为企业审定计提供决策依据。在每旬、月，相关费用生成后，自动计算每个产品旬、月实际净利润，费用实际与计划的差异情况，对净利润的影响情况。并自动生成文字分析内容。同时减少企业各部门的数据统计时间，由原来各部门统计1-2天才能计算出产品净利润，现在可以随时查看产品净利润及相关的分析。

3.4 场景四：产业集团所属企业水泥主要配料消耗、采购价格横向对比

痛点： ERP系统中没有水泥主要配料消耗、采购价格横向对比报表，主要通过人工报表的方式进行汇总。产业集团所属企业较多，每个企业在旬、月生产完成后，汇总所有水泥品种的的配料消耗、采购价格，然后生成企业水泥配料的平均消耗和采购价格。然后上传给产业集团，产业集团汇总后，再生成各企业的横向对比表。整个过程耗时较长，还存在人工汇总错误的问题。 解决方案： 开发水泥-配料横向对标看板： 通过FineDatalink将各企业的水泥配料平均消耗、采购价格采集到数据仓库，清洗后，生成产业集团所属企业的水泥配料平均消耗、采购价格横向对比表。 成效：减少产业集团数据汇总时间，由原来统计1-2天才能汇总出各企业水泥配料平均消耗、采购价格横向对比表，现在随时生成，随时查看。

4 总结与展望

亚泰集团建材产业数字化分析系统的建设，以集团公司、产业集团、企业三个运营中心为载体，围绕“1+3+5+X”个分析类主题和“2”个展示类主题展开，通过数据支撑管理决策，做到层层有决策、有跟踪、有落实，初步实现了建材产业(水泥、熟料、商砼、骨料、预制构件等)全业态产品生产、经营数据的标准统一，并通过帆软智能化工具实现了数据的实时采集，随时分析26家建材企业经营状况，结合竞争对手和市场情况，动态形成市场预测模型，结合内外部环境分析、经济指标走势等，预测市场发展走势，为决策者提供辅助经营决策分析，对内提升了建材集团整体运营决策效率，对外实时掌握市场动态变化，精准把握市场走势，为建材集团数字化转型建设更迈进一步。通过建材集团的应用，亚泰集团将与帆软公司紧密合作，借助建材集团实施经验，尽快共同完成亚泰地产集团、亚泰医药集团数字化分析系统的建设工作。 对于未来，在数字化分析系统建设完成后，要加强数据治理。提高数据质量，确保数据真实性、准确性、完整性和及时性，为大数据分析系统建设提供可靠的数据基础；推进数据开放共享。打破数据孤岛，促进大数据分析系统建设与应用；深化数据应用。结合人工智能、区块链等新技术，拓展大数据分析系统的应用场景，为经济社会发展提供更多创新服务；强化数据安全与隐私保护。完善相关法律法规，建立健全数据安全防护体系，切实保障企业和个人数据的安全与合规使用；培育数字化人才。加强大数据、人工智能等领域的教育与培训，提高人才素质，为数字化建设提供有力人才支持。 总之，大数据分析系统建设已取得显著成果，未来数字化建设将继续深化。在政策、技术、产业、应用等多方面的推动下，亚泰集团数字化转型将迈向更高水平，为经济社会发展提供强大动力。