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【中国数据生产力大赛】建立销售业绩预算管理系统,打造数字应用新场景
建立销售业绩预算管理系统,打造数字应用新场景 企业简介        三井住友海上火灾保险(中国)有限公司是由日本MS&AD保险集团旗下核心企业之一的三井住友海上火灾保险株式会社(以下简称“三井住友海上”)全额出资设立,并于2007年由原三井住友海上上海分公司改制而成的独立法人企业。我公司与中国三大保险集团之一的中国太平洋保险集团在多方面推动深化合作,努力为中国保险行业的整体发展做出积极贡献。2021年,我公司持续稳居在华日资财产保险公司保费收入第一,连续十四年获得美国标准普尔公司(S&P)“A”信用评级,继续维持财务稳健和高度成长性。 1 业务/管理需求/挑战        三井住友从2017年起就使用了帆软的FR工具。通过帆软工具,搭建了一套新的报表体系,让散落游离在各个系统之间的数据进行了数据的整合,方便了用户在需要的时候进行数据搜索和查询,同时借用帆软方便的图形化工具,帮助用户更形象的确认数据和查看数据。 1、需求痛点分析        本项目的契机是IT在日常工作中发现我司销售人员在管理销售预算常会使用多个excel对数据进行手工管理,不仅浪费时间,而且容易出错。与用户访谈后,用户也提出希望IT能通过技术手段帮助到他们解决这些问题。 痛点1:无法实时确认记账数字        销售人员通过纯excel管理+手工导出入账数据宝贝,在固定的表格更新时间之外确认实际入账数字比较困难 痛点2:合计数字的时间浪费和花费的劳动力较大(包括月初比较、月中比较、去年同期比较等)        各个销售人员输入自己表格后,由销售统括和科长再加工后,确认差额和原因等无效率的工作有很多,也容易产生人工操作导致的错误 痛点3: 数字的正确性        销售人员在对照去年实际金额、今年入账金额等,不仅要一边参考管理部门的Excel一边在自己手工填写的表格中进行数据确认,特别容易导致数字不统一。 2 解决方案        根据用户实际的痛点,通过FR工具打通各个系统间的壁垒,将财务数据和用户填写的数据在一个页面中进行展示,帮助用户在一个平台上进行数字的填写,并进行自动数据汇总和比较 3 业务/管理应用场景 3.1 场景一:数据驾驶舱 数据一览表:        建立这个驾驶舱的目的是便于管理岗能一目了然地了解当前科室的预算达成情况以及案件管理情况及重大案件的跟进情况等,方便及时预警,辅助管理层及时做出决策。 3.2 场景二:预算查看汇总表        在使用这个之前,用户更多使用的是excel清单表进行跟进,如想看科室的需要用户手工加工成为科室维度,上了业绩预算系统之后,自动生成部门、个人维度的预算体系。减少用户操作时间 修改前:每周周五,月末倒数3天,营业推进的同事需要花费好几个小时整理全公司的数据 修改后:数据实时汇总 3.3 月次表        月次表即个人案件管理表,用户可以通过月次表管理案件,并可以通过月次表直观地看到同客户向下去年实际、今年入账。用户可以通过页面直接输入预估金额,填写的数字会自动汇总。同时页面支持隐藏、批量导入、批量删除,方便用户进行填写 3.4 数据汇总表        数据汇总表数据来自于月次,系统根据定时任务自动将不同用户填写的预估金额进行汇总,省去了繁琐的人为汇总的成本和时间 修改前:每个科长需要在月初,月中,月末周会前花费几个小时来整理全部下属的数据 修改后:数据实时展示        销售部门管理员、普通员工的业务效率大大提升了,通过减少手工操作,业务人员可以更多地投入到营业活动,减少压力,报告事项的准确性也大幅提高。        营业推进部每周的着地速报时间节省了出来,过去每周周五和每月的最后3天,营业推进部会从BI里抽取报表后保存到app,然后整理汇总成为可视化的图标,现在这部分完成了系统自动化。 后期在保证信息安全的情况下,会做对应的移动端的营业速报,帮助领导层能够从手机端查阅实时的销售预算达成情况 4 总结与展望        通过帆软优秀又便捷的报表工具,我们将枯燥且难懂的数字进行了可视化的处理,让更多的领导也能在比较短的时间掌握公司实时的业务情况和经营状态。        后续我们也将践行公司数字化转型的中期战略,科技驱动发展,创新引领未来,使用更多更先进的工具帮助企业内部员工提高日常的工作效率。同时积极运用尖端的数字技术和最新的知识,提供超出客户期待的服务,开拓新的市场。
【中国数据生产力大赛】微创医疗器械:“数据中台”助力企业数字化转型
微创医疗器械:“数据中台”助力企业数字化转型 企业简介        微创于1998年成立,是一家创新型高端医疗器械集团,在中国上海、苏州、嘉兴、深圳,美国,法国,意大利和多米尼加共和国等地均建有主要生产(研发)基地,形成了全球化的研发、生产、营销和服务网络。微创®致力于提供能延长和重塑生命的可普惠化真善美方案。微创已上市产品400余个,产品已进入全球逾万家医院,在全球范围内,平均每6秒就有一个微创®的产品被用于救治患者生命或改善其生活品质或用于帮助其催生新的生命。 业务背景        为推进集团数字化转型,结合医疗行业强管控要求,微创开启数据中台项目。        该平台前端应用由数据资产平台、数据引擎、数据交换平台构成,帮助员工自由探索企业数据,构建数据生态,持续数据创新;打造集成数据报表和看板大屏, 实现数据分析与监控;实现数据API生成与管理,进行跨系统数据对接;采用机器学习、RPA等技术,为自动化部署、监控、决策提供有力保障。        该平台降低成本1000万,风险降低70%以上,工作效率提升95%以上。 业务解决思路        通过前期大量调研,微创建立“全面、互通、协同”的转型发展战略。        全面指的是系统的全面,实现业务全面信息化、数字化和自动化,避免人工干预;互通指的是构建无边界的,生态化的数字企业,包括员工文化的转型、系统的转型、运营模式的转型。协同指的是微创数据平台能够赋能上下游产业链企业,提供更好工具为客户服务。为实现这一战略,微创实行“三步走”策略,第一步完善基础系统,微创搭建DMS经销商管理系统、SRM供应商管理系统、智能制造系统、移动营销系统等业务系统目标,全面覆盖各个业务板块。第二步,建立数据中台、用户中心、规则中心等中间平台或微服务,采用敏捷开发的方式,使业务能快速上线,集团能够快速赋能子公司。三步,完善系统建设,利用RPA、数据自动化等技术,实现系统自动化部署,进一步减少信息化过程中的人力干预,实现系统运行的智能化和自动化,释放IT部门的能力。利用中台的能力针对IT的服务、网络的风险、计算资源的监控进行实时可视化的分析,提供决策依据,实现智能运营的目的。 项目内容分享 1、数据应用门户。内容包括数据资产平台及数据引擎,所有用户由此页面进入平台应用。在整个项目实施过程中,由于各个业务条线分开维护管理数据,数据格式不统一,数据难以整合。解决方式:自上而下推动建立数据治理项目,进行业务的疏通和数据的重构,应用多项数据处理技术,包括ETL工具、FineReport等,对数据进行整合处理,并作统一数据源管理、实现数据融通汇合。 2、数据资产平台。用户常见的问题还是“不知道自己不知道什么”。当用户不知道我们有什么数据时很难进行数字化的思考和文化的转型。所以微创搭建了数据资产平台,实现数据资产的透明化和共享化,方便用户自由探索集团内的数据,并根据这些数据从各自的岗位提出更多数字化的创新。 3、数据引擎。        项目实施过程中,各业务条线个性化需求繁多,而数据的存在形式、统计和组合的方式都不相同。所以通过数据治理项目将底层数据标准化统一化,将业务模型转换为数据模型,自由组合需求,数据自动根据模型进行统计分析,有效解决各位数据需求。        因为微创是集团化运营,下属多个分子公司,包括在持续孵化新的公司。从系统部署的角度出发,由于各个条线的业务模式也不相同,所以会有大量部署的成本在里面。所以微创利用RPA,数据自动化等技术实现了用户自助填报信息,机器人自动部署业务系统,从开发系统到测试系统再到发布生产系统全流程自动化,降低系统交付门槛。 项目总结        该项目是一套综合性的解决方案,打通了研发生产、营销服务、企业运营的产业全流程。该方案呈现“中心-全方位”的系统架构,一方面充分发挥PLM(产品生命周期管理)、SAP、MES(生产执行)、OA(办公)、移动营销、DMS(经销商管理)、SRM(供应商管理)等系统的各自优势,对业务和管理进行集中化管控,另一方面由统一的数据中心进行数据清洗、调度、分发,提供数据分析及监控的算力,打破数据孤岛,从而综合分析整体的运营情况。        该项目提供数据技术基础,新建移动端APP提供更优的移动办公体验,打造了微创集团自主可控,可升级,可复制的智能制造整体解决方案。        一线生产员工在车间使用移动端app直接上传查询数据,生产记录汇总从小时级缩短到分钟级。营销服务方面,实现了一站式功能集成,销售在一个小程序就可实现销售活动记录、周报管理、植入和指标查询等全部销售活动行为,简单易用,便于记录,大大提升了销售人员业务能力。小程序自动生成运营报表定时推送给企业管理高层做运营决策。企业运营方面,将RPA技术应用到业务系统部署上面,相比原先的作业方式,一个新公司的上线,工作效率提升了95%,节约了95%的相关顾问及人力费用支出。对计算机资源、IT的服务质量、网络攻击风险,建立了一套完整的监控体系,持续改善IT的效率和质量。        医疗行业作为安全性极高的行业之一,对于数据管控和分析管理有更为苛刻的要求。微创数据中台不是简单的一个中台,而是覆盖研发生产、营销服务、企业运营的产业全流程解决方案,不仅面向员工实现企业数据的自助式探索与创新,重点数据的分析与监控,同时还采用机器学习、RPA等技术,为自动化部署、监控、决策提供有力保障。降本增效只是该项目带来的收益之一,重要的是降低了数据运行中的各类风险70%以上,实现了医疗行业的智能化运营。同时,该平台还面向上下游提供数据支撑服务,推动产业链价值重塑、合作共赢。
【中国数据生产力大赛】云端数据深度解析,科技赋能智慧旅行
云端数据深度解析,科技赋能智慧旅行        2018年11月26日上午9点30分,同程艺龙股票在香港证券交易所正式挂牌,股份代码0780.HK。成功上市后,年轻的同程艺龙开启了新的征程,以创新科技引领在线出现服务创新。        同程艺龙致力于打造在线旅行一站式平台,业务涵盖交通票务预订(机票、火车票、汽车票等)、在线住宿预订、景点门票预订,及多个出行场景的增值服务,用户规模超过2亿,是中国两大出行平台之一。支持在线预订国内110000余家酒店和客栈、国内所有航线、国际大部分主流航线及国内所有铁路线路。提供国内30余家城市在线打车、国内50余家城市机场接送机服务。        2020年初这场突如其来的疫情,给全球经济造成的冲击有目共睹,尤其是出行相关行业。受益于公司灵活的运营模式、低线城市战略优势及高效的获客渠道,我们率先抓住了国内市场复苏的机遇,并且将持续受益于国内市场的复苏。我们将持续聚焦核心战略,提升管理效率,紧抓疫情带来的机遇。 IT 驱动逐步走向业务驱动        随着业务的发展,运营人员需经常找技术写SQL取数查看各个维度的数据做决策,在进行数据分析的过程中,需与IT人员多次沟通,效率极低。在传统的开发模式下,项目周期主要消耗在ETL处理和数据仓库建模、性能优化等方面,随着需求增多,开发疲于应对。        旅游行业受季节性和节假日等特殊时间段影响较大,使得开发不能及时的洞察业务背后的逻辑,数据分析的能力和对业务的响应速度也较差。随着业务的不断增长,消费结构升级,业务结构性调整,导致数据关联性较差,难以多维度观察。为应对大数据的快速增长,硬件不断升级,架构不断扩展,但没有最后一公里的充分应用就无法产生价值。        FineBI的出现使上述问题迎刃而解,业务人员借助其对业务关系的了解在可理解的数据基础上创建 BI 分析,降低了使用门槛,方便高效。        BI系统的搭建除了要遵循企业架构、业务架构外,主要依据是数据架构。从数据源到数仓,经过数据抽取、转换和加载及数据建模,形成多维的应用层数据报表,以及在此基础上通过一系列组件实现数据建模和可视化等功能 1.数据连接        支持SQL,MYSQL,GreenPlum,Hive,ClickHouse等多种数据源连接,帮助企业进行多样数据整合。 2.数据准备        将数据源内的原始工作表,按照需求建立表间字段关联,业务包建立后,后台自动建立全局表间关联关系,也可以选择表字段进行手动关联。有关联的字段在后续的分析中,可自动联动。业务人员可只需选用字段。 3.自助分析        自助分析功能为业务人员提供了更灵活的分析能力,仅用简单的鼠标拖曳操作,就能选择自己需要分析的字段,几秒内就可以看到想要的数据,大大缩短了数据分析报告的制作周期,让数据分析过程不中断,让灵感快速得到验证。        BI系统搭建完成后,开发人员积极接入数据库,协助运营同事归纳整理数据源。随着数据的更新与业务的不断发展,针对于不同的需求和应用场景,运营人员制作了辅营利润报表、辅营交叉售券报表、票量畸变分析等1100多个看板。告别了报表开发冗长的流程与排期,节省了人力成本,整体部门的工作效率也得到了极大的提升。 查看分析        fineBI能打通企业各个业务系统数据,为管理层提供实时、准确的数据参考。和管理层相比,业务执行层对数据的需求更加多变和复杂,FineBI能够提高业务效率,促进业务流程优化。 数据可视化:用数字给你讲个故事 场景1:旅客用户画像数据看板        同程旅行作为一家互联网公司,面对外部环境的瞬息变幻,需要实时把控用户行为,提供给分析人员全面、准确并具有指导意义的信息,从而优化运营的策略。譬如,通过对旅客年龄的分析,我们发现00后群体占比极少,然而后疫情时代,Z世代年轻人已成为旅行市场消费能力增长最快的群体。他们喜欢“新奇特”,注重体验,愿意追求尝试新生事物。因此,聚焦年轻、时尚、个性的消费群体,并为他们提供便捷、聪明、安全的出行服务,强化品牌年轻化成了我们的战略目标之一。        同时,基于海量数据和算法能力深度挖掘用户的出行类别、性别、职业、出入港次数与出入港周期等特征,勾勒用户立体画像,为精细化运营提供画像能力支持。 场景二:航司供应商出票情况        供管日常的数据监控表较多,人工根据数据源进行加工处理耗时久,因此需要建立报表,对各航司和供应商多维度进行数据监控和分析,让供管能有更多的精力去关注管理航司供应商。        涉及到单航司数据多维度直接呈现数据变化趋势,更清楚的定位问题点,能够及时进行资源和收益玩法的调控;数据可视化直接呈现节省人力以及避免人工拉取过程中数据存在偏差。 数据建立赋能企业决策        随着企业不断壮大,数据资产不断沉淀,数据能发挥的作用应该是指数化的,做好数据产品发挥商业智能作用,更好的去赋能企业决策。FineBI作为辅助管理者做决策的工具,通过仪表板的形式告诉企业过去发生了什么,具有一定的报告能力;良好的数据分析功能:譬如数据钻取、联动分析揭示了事件发生的原因;实时数据和预警功能及时地展示现在发生了什么;数据挖掘和自助分析功能,能够未雨绸缪帮助企业预估风险等级,科学地调配资源。
【中国数据生产力大赛】浦银安盛:搭建数字化业务管理链条
浦银安盛:搭建数字化业务管理链条 企业简介        浦银安盛基金管理有限公司,是一家中法合资的银行系基金管理公司。        经中国证券监督管理委员会批准,于2007年8月5日正式成立,总部设在上海。        公司注册资本为人民币19.1亿元,上海浦东发展银行股份有限公司持有51%的股份、        法国安盛投资管理公司持有39%的股份、上海国盛集团资产有限公司持有10%的股份。 场景1:运营监控大屏 痛点:        各项任务展现不明晰,无法了解企业当前各个核算业务情况,整体完成率,针对于异常指标无法明细展现。 解决方式:        通过建立运营监控大屏,针对浦银安盛基金稽查任务,健康任务,清算任务做关键性监控,了解到当前存在的任务总数,异常情况。针对清算业务,了解清算完成情况,当指标没有到达初始阈值的时候,可以进行进一步穿透,了解到相应的明细信息,同时,展现企业当前LOFTA业务流与直销业务流当前状态,实时展现运行情况 场景价值:        对于管理人员,可以快速了解当前运营工作的工作内容及整体进展;不用去各个不同系统之间进行查看,或是等待运营人员的日报汇报;        对于运营人员,可以清晰定位自己所负责工作的健康状态以及完成进度;由于公募行业很多业务系统比较老旧,且由供应商掌控,可定制化程度不高,通过数据实时整合,进行更加友好的数据展示,提升运营人员的工作效率以及使用体验。 场景2:轮播展示 痛点:        企业的各项大屏本身是服务与各个业务部门,但是大屏制作往往是一个复杂的流程,需要在某个时刻针对大屏里面的宣传性内容做一定的修改。 解决方式:        通过填报+展现的形式完美解决大屏展现个性化需求,给到业务同事一个填报页面,通过图片上传的形式,可以将一些PPT或者个性化海报内容上传系统,同时页面中可以选择多个文件上线状态,最后在相对应大屏端进行展现,面对单一图片,直接展现,面对多个上线图片,可以直接达成轮播效果。 场景价值:        对于业务而言,提供更大的灵活性;可以让业务方进行一定程度的可编辑性,提升了大屏的使用价值;并且通过这种方式,实现了低代码平台的优势,快速迭代,将部分的IT能力对业务进行输出。 场景3:基金报告自动化 痛点:        每次风控人员看的一些基金报告的资料整理和数据核对都是一项“苦差事”——耗费了大量的时间却依然可能出现数据不准确以及报告版本不匹配的问题。。 解决方式:        将日常报告从线下转到线上,通过FR特有报表模式聚合报表设计报告模板,将其中的数据指标和分析图表对接底层数据,每天更新最新数据,保证报告数据的及时性 场景价值:        通过基金报告自动化,将重点数据一目了然的展示出来,数据以一种更轻松的形式展现在用户面前,同时依附于聚合报表的特色功能,提高处理效率,快速挖掘数据背后的意义。以往的展现工具是很难实现这一点的,使数据处理的效率得到质的提升,更多的时间放在了数据分析上; 场景4:每月报表固定化,自动生成 痛点:        针对基金公司,往往会受到自己母公司或者证监会,基金协会等组织的监管,需要将数据转化为这些单位所需格式,每月上传,数据获取每月都要重复进行。 解决方式:        通过FR复杂报表设计功能复现这些样式报告,通过直连数据库的形式对接不同源数据,最终展现输出,每月以word或者excel的形式上报,解决重复工作情况 场景价值:        针对于日常性上报工作,通过这样的处理,无需再到各个系统抓数,找数,直接形成报告,大量缩短整个上报过程时间,提高效率,同时数据格式一致性得到了保障。 4 总结与展望        当前帆软的使用,在我司更多的是第一阶段,处理用户有数、用数的场景。主要着力于解决过去手工报表、跨系统数据查询以及数据录入的场景。提升了用户获取数据的简便性、时效性。在具体的使用过程中,我们倾向于不断的去探索FineReport的各项能力与我们业务场景结合的可能性。将产品的各项能力与我们的业务场景进行排列组合,希望能尝试出一些对业务创造价值的赋能场景。        后续结合FineReport,我们计划是往可视化,更高程度的系统整合,利用其低代码高速开发的优势,去迭代一些数据产品级的东西;简单报表、制式报表的数量已经不少,基于此,会通盘考虑报表的整合型,尝试孵化数据产品。        对于数据服务,计划是走数据能力赋能的思路;当前现状仅仅解决了用户的数据获取渠道的问题,很多时候,用户还是将数据获取至本地后,再进行二次分析;我们希望能提供更好的数据服务,以及培训服务,主动去培养用户的数据素养,包括基础的SQL编写能力,BI的使用能力,数据可视化分析能力等等;数字化时代的来临,企业对员工的数据分析能力有了更高的要求,我们对自己的定位是,积极主动的培养企业的数据分析能力,而不仅仅只是单纯的数据输出。
【中国数据生产力大赛】卫材药业:借力“FineBI”,打造零代码奖金计算引擎
卫材药业:借力“FineBI”,打造零代码奖金计算引擎 企业简介        卫材在华企业隶属于卫材株式会社,卫材株式会社是一家以研究开发医药产品为主的跨国公司,总部设在日本东京。        卫材自90年代初进入中国市场以来顺利发展至今。在沈阳成立了沈阳卫材制药有限公司,随后在苏州工业园区成立了制药工厂卫材(苏州)制药有限公司,也就是现在卫材(中国)药业有限公司的前身。并于2002年起更名为卫材(中国)药业有限公司。目前公司在中国销售的药品多达十余种,主要集中在中枢神经系统,消化领域,内分泌和骨科领域。        卫材(中国)秉承hhc的企业宗旨,以Compliance(遵守道德)为行为准则,以GMP为质量标准,向患者及其家属提供高质、环保、安全、满意的产品以及服务的同时,积极回报社会,资助医疗机构,设立医药奖学金,为促进中国医药市场的健康发展不懈努力着。目前,卫材在中国的产品主要涉及神经系统、消化系统、心血管系统等领域。 企业logo 企业价值观 业务背景 医保政策频出台,医药行业利润下降,行业竞争度加剧        近些年来医药行业医改政策频出,比如“两票制”、“集中采购&带量采购”、“零加成”政策、“药品价格可追溯机制”等等。这些政策给医药行业带来的最直观的影响就是整个医药行业的产业链路缩短,利润空间压缩,这导致整个行业市场竞争加剧,行业内部调整加速,有药就能卖的高毛利时代一去不复返。 卫材应对措施:BU组织结构变动、奖金政策变更        行业利润缩减,竞争格局愈加剧烈,再加上近年来疫情的影响、市场环境的波动,卫材在这几年面对的不确定性风险不断上升。        对此,卫材药业只有以灵活的姿态以应对这些不确定的风险和挑战,才能实现公司的进步和突破。        为适配公司更显灵活的战略、适应市场的形式的变化,卫材药业的区域组织架构不定期革新,同时为保证业务人员的积极性和战略的落实, BU的奖金策略和奖金政策变更也愈显频繁,目前甚至会以季度为频率单位变更政策。        奖金政策灵活、有效地进行变更,对于一线代表积极应对市场变化,落地公司策略,抢占终端市场,快速上量有着重要意义。 业务痛点        奖金计算功能原来是卫材药业使用近十年的智慧营销系统(isales)的一个功能模块,但近年来随着行业环境以及公司奖金策略的需求变化,原功能模块的使用越发难以适应公司的实际需求,并产生了诸多痛点: 业务痛点1:奖金变更产生维护成本增高,资金浪费严重        由于近几年奖金政策变更频繁,基本都是以季度为单位。而每次变更公司都需要找原系统的供应商派遣实施人员维护调整业务逻辑,实施人力成本约35人天,公司需为此支付维护费用。经统计,该项成本每年约在20万左右,维护成本过高,为公司造成较大的资金浪费。 业务痛点2:奖金变更实施速度慢,时间成本大,占用SFE部门精力多,甚至影响主要工作        每次变更奖金计算逻辑平均需要1.5个月左右的时间。前一个月的业务要一同参与梳理奖金政策逻辑,后半个月需要参与政策变更后的UAT环节。        这一过程的时间成本相当大,相当于一年时间里有半年时间都花在变更奖金计算;占用SFE部门奖金业务人员的精力大,甚至会影响其主要业务的业绩产出。 业务痛点3:奖金试算功能仅支持PC端,调整费时费事,业务人员难以实时了解自己的业绩进度(按最新政策),形成有效激励        原isales系统开放给业务人员的奖金试算功能是不同于奖金计算功能,为单独开发的试算逻辑及功能,且仅支持PC端查看。        由于功能独立,供应商实施人员需要单独再次修改计算逻辑。修改效率低下(至少2-3周),而且业务人员触达PC端的时间和机会有限,这导致业务人员很难把这个功能用起来。业务人员难以按当前最新的奖金政策和自己实际的业绩进度,了解离自己的奖金目标是否还有差距,差距还有多大,该如何调整缩短差距/保持优势。难以给业务人员形成有效的事中激励,保障业务成果。 业务痛点4:奖金计算错误频率较高、问题申诉后难定位解决,给出反馈速度慢,挫伤员工的工作积极性和对公司的信任感        原来的奖金变更配置方法采用数据库、XML、页面结合的方式,需要以代码的形式书写奖金逻辑。代码晦涩难懂、无法可视化操作,尤其是奖金计算业务逻辑比较复杂,特别容易增加代码书写计算逻辑出错的可能。        之前最高峰的时候,奖金计算结果持续被反馈申诉错误,调整代码逻辑重新计算结果的次数高达十次,在这个过程中出错问题很难定位出错代码位置,解决问题比较麻烦、效率较低。        这对于奖金出错的一线员工,无疑会大大挫伤他们的工作积极性,严重甚至会丧失对公司的信任感。 业务痛点5:奖金政策难评估有效性和合理性,难以反哺战略制定和下一季度奖金政策制定        奖金政策在原来系统中缺少分析模块,同时因为其系统中的存储格式(列存储),即便从系统中导出数据也很难支撑做简单的奖金分析,分析操作过程会比较复杂繁琐,因此在奖金政策变更后,很难评估变更政策的有效性和合理性,从而反哺作为战略制定、下一季度奖金政策的参考,为奖金政策的制定和变更增加了不确定性。 解决方案 解决方案工具选型        经比价竞价、选型评估,市面上专业的奖金计算软件购买至少也需要50~70万;经最终选型决策,高层建议自主开发实现奖金计算和奖金试算的目的,进而选择了: (1)逻辑可见、无代码操作、了解基本逻辑即可便于维护的FineBI工具进行奖金计算; (2)使用适配移动端、可集成企微、报表制作简单、前端交互酷炫顺畅的FineReport工具进行奖金试算(开放给业务人员)。 解决方案思路和流程 卫材药业整体奖金计算完整流程如下(标红模块是解决方案的重点构成模块): 解决方案架构 核心应用场景列举 场景一:FineReport打造奖金试算功能,销售实时了解业绩进度,激励提升效果明显 痛点: 奖金试算调整费时、移动端缺位,员工难以了解自己的业绩进度,难以形成有效激励        由于业务人员的工作习惯很少有时间和机会接触电脑,加上奖金试算逻辑调整耗时较长,导致奖金对象业务人员很难把奖金试算功能用起来,赋能实际业务。业务人员难以按最新的奖金政策制度,了解自己的销售业绩现状与奖金目标相比,进度是否正常;也无法根据奖金政策较快制定合理的个人销售策略和计划。        这就导致奖金试算模块难以给业务人员形成有效的事中激励,提供业务上的工具助力,保障销售业务成绩。 解决方案:        在Finereport中按照奖金计算逻辑,搭建试算器计算报表;搭建完毕后将其集成至企业微信中,开放权限给所有奖金对象(业务人员)。 场景价值: 及时了解奖金政策,实时比对进度与目标差距,激励效果显著,销售业绩结果有保障        试算功能模块搭建更改简单,维护时间减少。销售人员能通过试算器了解奖金计算规则,并在移动端企业微信实时根据自己的业务进度,了解自己与奖金目标的差距;并可以分析差距原因,及时制定和调整自己的销售策略和计划,业绩激励效果明显,结果更有保障。 场景二:FineBI打造奖金计算功能,零代码处理全量奖金计算规则、清晰数据血缘便于维护和迭代、一键自动计算千人奖金 痛点: 痛点1:奖金变更频繁,供应商维护成本高,投入产出性价比低        奖金政策变更频繁,每次变更公司都需要找原系统的供应商派遣实施人员维护调整业务逻辑,一年4次累计下来产生的维护成本不可小觑,性价比低。 痛点2:奖金变更实施占用SFE部门精力多,甚至影响主要工作        每次变更奖金计算逻辑平均需要1.5个月左右的时间,占用SFE部门奖金业务人员的精力大,甚至会影响其主要业务的业绩产出。 痛点3:奖金计算错误频发、错误问题难定位,导致问题反馈处理慢,易引发员工情绪        由于规则复杂,代码调整的方式可视化程度低,计算出错率很高,最多的时候反复调整十次才算对。 调整过程复杂导致问题反馈处理慢,易引发员工情绪,更有甚者可能会挫伤工作积极性损害对公司的信任感。 解决方案:        卫材药业的奖金由业绩奖、行为奖、其他奖、年终奖(仅第四季度有)四部分构成,其中业绩奖可分为达标奖和增长奖,还需要配以一定的规则来应对岗位变动和替补、刷单作假的情况。        将上述的奖金政策逻辑抽象至FineBI中,参数配置通过线下EXCEL表进行配置和调整,其余的线下手工文件及数据库相关数据则处理为多个基础表,在FineBI中分别进行各构成奖项的计算。        最终将各奖项汇总加成,加上特批部分的奖金,最终汇总至奖金汇总表和分产品汇总表。 具体实现过程的血缘关系图如下: 汇总表、分产品汇总表效果如下: (1)奖金汇总表 (2)分产品汇总表 场景价值: 场景价值1:极大降低奖金变更维护成本,为公司节约资金余额20W/年        FineBI零代码可视化计算引擎,搭建和维护操作简单,血缘关系清晰可见,这使得变更的维护成本较低,据部门预估,每年可为公司节约资金约20W。 场景价值2:奖金变更实施速度快,提效赋能效果显著,SFE部门可聚焦更核心业务        原来奖金计算变更的维护时间时间约1.5个月,35人天;使用FineBI后可节约至2-3周,10人天。降本增效作用明显,极大减少了奖金计算占用SFE部门的时间,可以使部门聚焦更核心、更重要的业务。 场景价值3:降低奖金计算出错概率,问题原因可视化追溯,反馈处理效率显著提高,员工满意度大幅上升        FineBI的血缘关系图可以清晰展示各个操作表单数据集之间的关系,可以快速定位到出错表单;同时FineBI的分步操作可以将问题精细定位到运算步骤。这一强大功能使得错误追溯定位效率大大提高,搭建时检查盐酸方便,极大降低计算出错概率;同时在处理申诉反馈时,处理效率也能显著提高,从而提升业务人员满意度,保障奖金的激励作用。 项目心得        近几年,卫材药业面临着政策、市场、疫情等方面的诸多挑战,公司持续不断在寻求创新、灵活的管理模式,以帮助公司实现突破,不断成长。        FnieBI系统在公司中已落地生根多年,应用的项目也有好几个,但都是比较传统的;这次将其应用在奖金计算模块,可以说是一次比较创新的尝试了。很幸运,我们取得的效果不错,SFE部门降本增效的效果特别显著。        未来我们也计划不断深化FineBI等帆软产品的使用场景,不断拓展数字化的可能。例如这次的奖金计算场景,我们也正计划打造分析模块,不断完善方案。        我们期待未来在卫材,能结合帆软产品能产出更多有价值、有意义的场景,让数据转换为越来越强大的生产力!
【中国数据生产力大赛】东富龙集团BI运营分析平台——低代码应用助力企业可视化运...
东富龙集团BI运营分析平台——低代码应用助力企业可视化运营管理 企业简介 企业名称:东富龙科技集团股份有限公司 企业性质:上市企业 企业规模:1000-5000人 企业简介:        东富龙集团成立于1993年,总部位于上海,深圳创业板上市企业,股票代码:300171;现有中外员工3000余人,占地面积25万平方米,拥有全球竞争力六大现代化制药装备生产基地;是一家为全球制药企业提供冻干制剂、小容量水针注射剂、无菌冻干原料药等自动化制药装备系统的设备与服务供应商。经过28载艰苦奋斗,锐意进取,东富龙已有超过10000多台无菌注射剂的关键制药设备、1000多套无菌药品制造系统服务于全球30多个国家和地区的近千家知名制药企业,并已成功进入到西欧、北美等高法规市场,广泛应用于生物制品、疫苗、血制品、抗生素、化学药品、诊断制剂、保健品、兽药、中药西制等领域。        东富龙聚焦于无菌注射剂核心区域的自动化、隔离化、系统化发展趋势的研究和开发,致力于提供具有全球竞争力的无菌注射剂核心区域的整体解决方案。汇聚全球技术,在上海总部建立了综合研究所,逐步在美国、欧洲、印度建立全球设计所和技术中心,与美国、欧洲、日本合作伙伴成立合资企业和开展技术合作,拥有具有全球竞争力的五大现代化的制药装备生产基地,先后通过了德国TUV ISO9001、ISO14001、OHSAS 18001、CE, UL, PED, ASME等国际认证,对接各国制药标准(USFDA / MHRA / WHO / TGA / MCC等),提供无菌冻干系统解决方案、无菌水针系统解决方案、无菌冻干原料药系统解决方案等,致力于成长为全球无菌注射剂核心区域整体解决方案的主流供应商。        东富龙秉承“专业技术服务于制药工业”的使命,聚焦制药工业关注的挑战和压力,从药物创新、制药工艺、核心设备、系统工程方面提供系统整体解决方案,服务于全球制药工业。致力于从“中国的东富龙成长为世界的东富龙”,从“单一设备供应商成长为系统方案解决者”,发展成为全球制药系统整体解决方案的主流供应商,为实现社会、客户、股东、员工及其家庭幸福的最大化而不懈努力! 企业简介 1 业务/管理需求/挑战 1、各部门数据零散,存放在各个业务人员电脑之中。领导层查看数据时,面临着数据的准确性与时效性的问题。往往一份数据的准备,动辄要等待十几天的周期。 2、各部门的报表零散,都是以Excel形式导出数据手工制作。过程复杂,时效性差,同时数据也无法以整体经营的视角支撑科学决策。 2 解决方案 梳理各系统的业务流程及数据来源,定义好报表体系,为一线业务服务。 基于管理策略制定好指标体系,规划好驾驶舱分析体系,为领导决策服务。 对于长尾需求或原系统实现性价比较低的需求,通过FineReport的填报功能落地,比如员工订餐。 对于数据一致性的问题的处理,通过帆软公司的数仓培训,基于FineTube数据调度工具进行解决,将分散在多个业务系统的数据,统一在FineTube进行处理,统一数据口径,提高数据处理效率。 3 业务/管理应用场景 3.1 场景一:生产数据可视化 痛点:之前对于生产数据的分析,都依赖于一线业务统计数据后,交付结果给领导层汇报,过程漫长,同时对于实际生产运转情况也没有一个较好的体现方式,做不到实时洞察。 解决方案及价值体现:通过FineReport实现了车间机位可视化分析,以3D建模的形式体现车间情况,实时监控机位运转情况,为管理层提供了云端监控的良好场景。 3.2 场景二:业绩监控驾驶舱 痛点:以往的业绩统计都是定期基于手工报表核算得出,存在着滞后性的问题。对于管理层而言,一方面难以监控到实时的情况,另一方面也很难通过类似龙虎榜的应用激发组织活力。 解决方案及价值:通过帆软平台落地了东富龙集团业绩监控大屏,一方面监控全年的整体进度完成情况,另一方面监控月度的业绩达成及趋势,同时针对不同产品部、不同客户也进行排名,激发组织活力。 3.3 场景三:仓库作业抽检 痛点:以往的仓库作业抽检,只能是在有需要时通过ERP的数据手工计算。不仅时效性存在问题,还会因计算的延后,导致无法做到良好的监督效果。 解决方案及价值:通过FineReport实现了仓库抽检工作的自动化计算,管理层可任意筛选某一指定时期的数据,通过指标分别判断当月的对应仓库负责人入库操作的及时性及操作准确率,如果存在异常情况,通过颜色标注进行预警,极大的提升了仓库工作检查的效率。 4 总结与展望        从引入FineReport之后,总计开发了近千张模板,经过不同时间的迭代,现在活跃模板数量有近400张,覆盖了企业中的所有部门,活跃用户近150人,日均访问量近千。整体为公司的IT建设节约了巨大的成本,也为业务流转、数据的实时监控提供了巨大的贡献。        目前还存在一些底层性能的问题,也引入了帆软团队进行数仓搭建的培训支持与帆软公司的新产品FineTube进行数据开发,复杂数据处理过程通过FineTube实现,提高了数据处理效率,使得分散在各处的数据得以聚合,公司数据分析能力增强,数据价值得以体现,相信帆软产品会在东富龙集团进行信息化转型的过程中起到重要的助力。 整体应用体系: 系统访问情况:
【中国数据生产力大赛】利用创新技术探索医疗集团化智慧运营管理平台
          利用创新技术探索医疗集团化智慧运营管理平台 一、企业简介 上海均瑶医疗健康科技有限公司(以下简称“均瑶医疗”),隶属于以实业投资为核心的现代服务业知名企业均瑶集团。 以医疗服务投资运营为核心,通过构建“学科引领医疗发展、运营推动价值提升”的专业性投后管理体系,强化赋能、有效支撑。同时延展相关上下游医疗产业领域进行投资布局,积极探索医疗尖端科技及创新技术的合作开发与应用推广。 均瑶医疗始终秉持着 “恒心仁心,务实求进,协同创新,共赢未来”的价值观,构建“惠及民众、有温度、高品质”的医疗生态,致力于成为具有规模化、专科化、区域化特色,各投资板块深度协同、持续创新升级的百年医疗产业集团。   随着业务的发展,均瑶医疗下属机构规模与数量逐年增加,管理的着力点重点在于提升质量和效率,然而各下属机构数据分散,口径不一,未实现数据共享互通,无法对信息数据挖掘、分析、辅助医院管理者经营决策。另外面临着不断变化的外部政策导向与内部财务转型、高效运营等管理诉求叠加,进而希望能够通过基于运营分析平台,并融合数据集成治理与BI分析等技术手段把庞杂的运营管理变得高效、可视、可控、透明,通过整合信息资源、实现资源共享,构建以财务管理、人力管理和医疗管理为核心,以KPI、KSF为执行手段的医疗集团化智慧运营管理平台,实现战略、业务、财务一体化的管理闭环,为均瑶医疗精细化运营管理提供决策支持。 二、项目简介    均瑶医疗数据分析平台以数字化、信息化、智能化为三大实现路径,将运营管理与医疗、人力、财务核心业务活动充分融合,致力于实现医疗运营、物资管理、人力绩效、成本费用与决策分析等方向的数据贯通与闭环管理,有力支撑了均瑶医疗业财一体化与运营管理信息化的全面落地,有效促进医疗业务活动的价值创造。 痛点: 在使用帆软开发以前,企业的运营管理数据都需要业务部门找IT部门申请导出数据,用EXCEL的形式或者PPT形式给领导进行汇报。这样的做法会有以下难以避免的弊端: 1.     数据时效性及准确性差:以往系统数据需经过业务人员手工统计,运营人员按月汇总,并将业务数据统计形成分析报告给管理层汇报,导致高层无法及时看到各下属机构的经营情况,更无法及时根据业务情况调整经营策略等;另外由于人工统计,难免会存在偏差以及口径不一致的情况,领导看到各部门提供的相同业务数据却各不相同。 2.     数据孤岛:由于公司旗下各下属机构业态不尽相同,所使用的系统也各有差异,作为下属机构业务系统包括HIS、LIS、PACS、CRM与总部统一建设的平台型管理系统OA、HRP、E-learning等都相对分散,运营数据分散在各个系统中,导致IT人员无法快速准确拉取到业务所需数据。数据源虽然有了,但仍是一个个孤岛。 3.     重复劳动力:每个月都需要一定的人力来做月度运营看板,虽然PPT模板已经固化,但还是需要投入很长的时间对数据进行核对、处理。 4.     关键指标无法提醒:使用帆软系统之前,一旦某个业务出现异常,没有途径及时察觉,更没有异常提醒,导致对异常情况做出及时判断和决策往往需要“大海捞针”,困难程度很大。 5.     建设方案 均瑶医疗数据分析平台建设方案主要分为以下这几个步骤:(1)在数据集成与数据治理的基础上,建立统一医疗运营数据平台,构建集团化主数据,根据数据标准,将系统业务数据、流程数据在各业务中流转应用;(2)通过运营数据分析平台建设,从医疗、人力、财务、物资、CRM、OA各业务信息系统中抽取用于支持运营管理决策的相关数据,经过清洗转换形成能够支撑数据分析展示和决策模型构建的数据仓库;(3)结合医疗业务实际与管理决策支持的具体需求,通过数据分析、构建模型、数据切片,将数据仓库进行分层管理,以满足支撑应用场景的各项维度数据,通过运营数据的积累沉淀,支撑下属机构的数据挖掘利用与数据分析场景。 三、项目成果 (一)均瑶医疗运营管理驾驶舱 通过帆软FineReport,我们整合了各个机构的底层业务系统的数据,形成数据仓库,并在数仓的基础上开发了集团运营管理驾驶舱管理及机构运营看板;目前均瑶医疗驾驶舱数据包含多家下属机构;该看板用于监控均瑶医疗整体的关键指标的运营情况,以时间、机构为维度,综合展示包括财务和运营指标,如收入、利润、人次、各下属机构KPI的月度、年度达成情况,并做各机构横向对比业务完成情况;通过实时对接数仓数据,利用帆软市场提供的可视化组件以及3D组件,快速的开发出驾驶舱看板;目前该驾驶舱挂在各管理层办公室,可实时监测整体以及每个机构的情况,结合帆软预警功能,实现“数据找人”;通过该驾驶舱,可下钻至各个机构子看板,回顾历史数据等进而实现集团化医疗运营管理。 (二) 建立下属机构运营看板 1、医疗行业看板 公司旗下有综合医院、连锁门诊等机构均属于医疗服务行业,分析指标维度相对类似;该看板可由上述总部管理驾驶舱下钻跳转;医疗板块主要监测几大关键指标,财务指标(预算执行、收入分布、收入结构),医院指标(患者人次、人员分布、收入结构),分为门诊、住院两大维度进行分析监测;该看板也加了预警项,包括红绿灯、警戒线等,例如当某几天收入低于预警值时,数据红灯亮起,可点击当天的指标卡下钻到明细报表,以多种维度分析当天下降原因,实现到科室级别的管控; 2、辅育行业看板 公司旗下的辅育行业是一家从事儿童言语沟通能力训练、家庭养育指导的专业机构,在全国有15家服务中心,整体分析的维度不同于其他下属机构;其运营管理主要从收入指标、销售指标、教师管理、学员监测四大指标入手实现精细化管理;例如通过漏斗图对学员销售进行转化率分析,且可点击地图联动不同的城市下服务中心的运转情况,可以通过不同的区域下的服务的经营情况,制定不同的营销策略,进而提高每个服务中心的业绩。 3、移动端看板: 在运营据分析平台不断完善的基础上,数据仓库的建设也日趋健全,为方便均瑶医疗管理层随时随地查看业务经营情况,开发上线了均瑶医疗及下属机构移动驾驶舱,并与泛微OA的APP进行集成。并相应增加净利润,客户画像、业务转化率、手术/疾病诊断排名等指标。     四、项目价值 目前均瑶医疗数据分析平台一期项目基本完成,二期项目也正在开展中,经过不断地迭代优化,管理层更加清晰及时了解到下属机构的运营情况,辅助管理层做经营决策。通过项目建设,可总结以下项目价值: 1、数据透明。根据均瑶医疗的实际需求,在总部及各下属机构形成有效、清晰、规范的运营管理指标体系。为各级管理者提供及时、准确、透明的数据,保证数据来源统一、提取方法透明、统计口径透明。 2、提高工作准确性和管理决策能力。基于平台的自动化报表、主题分析、预警性分析和实时监控,为各级管理人员的决策提供实时、准确的数据支持和预测参考。如收入结构中药品收入占比,是医院监控的重要指标,反映医院收入结构是否健康合理,也可以实时掌握医院是否存在不合理用药情况,避免多开药,乱开药现象频繁发生,同时降低收入结构中药占比收入,给其他医疗业务收入腾出空间,调整运营策略,使整个医院收入结构更加合理,在整体收入突破瓶颈,同时在医疗服务上能够得到有效提升; 3、关键指标的监测与分析。基于数据平台,通过对关键指标的监测与分析,如下属机构的收入、人次等趋势分析、床位/医护/设备等医疗资源的使用率分析,实现对机构运营管理和监察指标的监测和预警性分析。如在床位指标的监控可以在运营管理中进行预警性分析,根据各病区床位的使用率情况进而动态调整医护人员的排班,综合提升人员效能。 通过运营平台的搭建实现了以医疗管理、人力、财务三大方向的整体数据架构(数据模型、数据构成、数据关系)为基础和标准,并形成不同机构、角色和业务活动的智能化应用,包括任意查询、即兴分析、业务增强、规则约束、发现知识,并提供互动性、及时性、预知性、洞察性,从而实现智慧管理的目标。  
【中国数据生产力大赛】打破多系统数据壁垒,信息展现进入新天地
打破多系统数据壁垒,信息展现进入新天地 企业简介        温州金马文具用品制造有限公司始建于1998年,现有员工1200多人,厂房面积6万多平方米。已通过ISO9001:2000质量认证体系、ISO14001:2004环境管理体系认证,获得“浙江省科技型中小企业”“温州市创新型企业”“温州市专利示范企业”“温州市名牌产品”“温州市知名商标”等称号。是一家集研发、生产、贸易、信息、服务于一体的制造企业。       公司专注于学生文具的研发与制造,主要产品有水彩笔、签字笔、马克笔、中性笔、炫绘棒、荧光笔、喷色笔、勾线笔、彩色记号笔等各种类型的文具用品,日产量达200多万支,公司生产的产品均符合国家和行业标准,达到欧洲CE、EN71和美国ASTMD-4236等安全标准。产品远销欧美、东南亚、南美等60多个国家和地区,畅销国内30多个省、市、自治区。 1 业务/管理需求/挑战(面临的挑战/痛点/问题,或由此带来的数据/BI应用需求)        我司作为典型的以订单为导向,产销相结合的制造型企业,在企业经营当中最关键的是生产环节,而在生产过程中遇到的最直观的问题是:公司陆陆续续上了OA(泛微)系统、ERP(K3)系统、MES系统、分销系统(百盛E3)、条码系统,各系统之间的数据脱节,形成信息孤岛,无法统一结合的展现数据。同时公司有许多的软件需求,而软件公司的费用和开发周期无法满足我司的需求,同时需求也存在不稳定性,所以无法同软件公司展开深度的合作,急需一个系统可以打通各软件的信息壁垒,可以自由设计系统、展现数据,提高企业的信息化进度。 2 解决方案(业务/管理挑战下,解决业务/管理需求、建设业务/管理分析或数据应用平台的思路、方法、架构、过程等)        针对以上的难点、痛点,我司经过研究对比市场上的较常用的低代码平台,决定采购FineReport产品作为展现数据的终端,辅助通过kettle等ETL工具进行数据清洗,实现数据可视化,功能定制化,来满足企业内日益增长的需求。 3 业务/管理应用场景(按照问题—解决过程—价值的逻辑,介绍几个项目中典型的业务/管理应用场景和取得的成果) 3.1 场景一:车间负荷分析(按照【痛点—解决方式—场景价值】的逻辑来介绍场景)        我司是根据企业的产能负荷情况来进行接单生产,车间各产品型号的产能是多少,有多少产量还没做,还能做多长时间,包装的进度是否跟的上,这些问题都是计划员需要了解的,每天计划员需要花费很长的时间去统计这些数据,而且记在脑子里、笔记本上,一是数据不实时,二是出错率较高。        针对以上痛点,我司按照实际情况,设计了车间产能负荷大屏报表。该表统一了各车间的数据标准,解决了统计数据周期长、不准确的问题。同时采购了电视、拼接屏等,使车间产能负荷可视化,更好的指导生产。经实际检验,各车间反映极好,计划员可以更好的安排生产,车间主任可以更好的协调资源。 截图如下: 现场图 3.2 场景二:订单进度情况       以前订单进度需要查询ERP里面的各种模块,才能知道具体的进度,费时、费力且只能一单单查,严重影响效率。       针对上述的情况,制作了订单进度的甘特图,订单进度一目了然,同时点击数据条可以往下穿透到明细数据,方便分析,再配合手机app版本的进度表,当客户询问订单进度,就再也不用说“迟点回复您了!” 3.3 场景三:机台计划及效益排名        为了提升机台的效率,需要对各机台进行排名,以便对效率低的机台进行分析,提高机台产能,同时机台也有查看当前生产计划的需求,机台人员可以清楚自己的效益和考核情况。 4 总结与展望        温州金马文具用品有限公司,在帆软FineReport的加持下,显著的提高了团队的战斗力,做到了为企业精简了统计工作,减负提效;让领导心里有底,指引了工作方向;让员工知道怎么干,干了多少,形成竞争机制,提升产能。        未来针对报表系统要做的还有很多,将针对各个岗位打造各自的报表,真正做到“报表在手,天下我有!”
【中国数据生产力大赛】打破多系统数据壁垒,信息展现进入新天地
打破多系统数据壁垒,信息展现进入新天地 温州金马文具用品制造有限公司始建于1998年,现有员工1200多人,厂房面积6万多平方米。已通过ISO9001:2000质量认证体系、ISO14001:2004环境管理体系认证,获得“浙江省科技型中小企业”“温州市创新型企业”“温州市专利示范企业”“温州市名牌产品”“温州市知名商标”等称号。是一家集研发、生产、贸易、信息、服务于一体的制造企业。   公司专注于学生文具的研发与制造,主要产品有水彩笔、签字笔、马克笔、中性笔、炫绘棒、荧光笔、喷色笔、勾线笔、彩色记号笔等各种类型的文具用品,日产量达200多万支,公司生产的产品均符合国家和行业标准,达到欧洲CE、EN71和美国ASTMD-4236等安全标准。产品远销欧美、东南亚、南美等60多个国家和地区,畅销国内30多个省、市、自治区。 1 业务/管理需求/挑战 我司作为典型的以订单为导向,产销相结合的制造型企业,在企业经营当中最关键的是生产环节,而在生产过程中遇到的最直观的问题是:公司陆陆续续上了OA(泛微)系统、ERP(K3)系统、MES系统、分销系统(百盛E3)、条码系统,各系统之间的数据脱节,形成信息孤岛,无法统一结合的展现数据。同时公司有许多的软件需求,而软件公司的费用和开发周期无法满足我司的需求,同时需求也存在不稳定性,所以无法同软件公司展开深度的合作,急需一个系统可以打通各软件的信息壁垒,可以自由设计系统、展现数据,提高企业的信息化进度。 2 解决方案 针对以上的难点、痛点,我司经过研究对比市场上的较常用的低代码平台,决定采购FineReport产品作为展现数据的终端,辅助通过kettle等ETL工具进行数据清洗,实现数据可视化,功能定制化,来满足企业内日益增长的需求。 3 业务/管理应用场景 3.1 场景一:车间负荷分析 我司是根据企业的产能负荷情况来进行接单生产,车间各产品型号的产能是多少,有多少产量还没做,还能做多长时间,包装的进度是否跟的上,这些问题都是计划员需要了解的,每天计划员需要花费很长的时间去统计这些数据,而且记在脑子里、笔记本上,一是数据不实时,二是出错率较高。 针对以上痛点,我司按照实际情况,设计了车间产能负荷大屏报表。该表统一了各车间的数据标准,解决了统计数据周期长、不准确的问题。同时采购了电视、拼接屏等,使车间产能负荷可视化,更好的指导生产。经实际检验,各车间反映极好,计划员可以更好的安排生产,车间主任可以更好的协调资源。 现场图 3.2 场景二:订单进度情况 以前订单进度需要查询ERP里面的各种模块,才能知道具体的进度,费时、费力且只能一单单查,严重影响效率。 针对上述的情况,制作了订单进度的甘特图,订单进度一目了然,同时点击数据条可以往下穿透到明细数据,方便分析,再配合手机app版本的进度表,当客户询问订单进度,就再也不用说“迟点回复您了!” 3.3 场景三:机台计划及效益排名 为了提升机台的效率,需要对各机台进行排名,以便对效率低的机台进行分析,提高机台产能,同时机台也有查看当前生产计划的需求,机台人员可以清楚自己的效益和考核情况。 4 总结与展望 温州金马文具用品有限公司,在帆软FineReport的加持下,显著的提高了团队的战斗力,做到了为企业精简了统计工作,减负提效;让领导心里有底,指引了工作方向;让员工知道怎么干,干了多少,形成竞争机制,提升产能。 未来针对报表系统要做的还有很多,将针对各个岗位打造各自的报表,真正做到“报表在手,天下我有!”
【中国数据生产力大赛】xx汽车:数据定位关键点,助力组织能力提升数据驱动组织成...
xx汽车:数据定位关键点,助力组织能力提升数据驱动组织成长, 以进化的“企业学习杨三角”助力组织能力提升        xx汽车是一家全球化汽车制造公司,多次入选“中国企业 500 强”。 1 业务/管理需求/挑战        依据xx汽车人才需求调研结果中,70%以上的参与者反馈,公司培训内容不能快速响应业务变化、知识无法快速沉淀与共享等,现有的学习方式及课程不能满足随着公司规模扩大而带来的人员培养问题;培训管理数据主要为线下人工统计,数据量大且不精准,无法为管理决策及预判提供精准输入,更无法推动组织能力提升以应对快速变化的内外部环境。 2 解决方案        为有效解决线下培训效率低和公司培训数据无法提供决策依据的关进问题,我们针对性的采取了两个措施。 第一:上线了数字化学习平台,实现线上的学习和培训,记录员工全成长路径的学习档案和公司的培训数据。 第二:通过对“组织能力杨三角”的研究,在学习和培训领域演变出“企业学习杨三角”,并将它通过学习和培训的关键数据(平台学习、在线活跃、参加考试、课程累积、互动讨论、培训项目等数据)进行还原和展示,从而反映企业学习和培训现状,并采取针对性的行动和决策,推动企业学习文化转变、员工学习成长和经验知识分享及沉淀,进而做到针对性且有效的提升组织能力。如下图所示:             本案例主要对第二个措施的实施过程和实施效果进行展示,数据分析的方法论参考了U型理论而制定出了“数据分析五步法”,主要通过观测数据波动-分析原因-找到根因-采取行动/决策-观测数据变化的步骤进行,如下图所示。 3 业务/管理应用场景        围绕“企业学习杨三角”的三个维度,将“员工愿不愿意学习”、“有没有学会和提升能力”、“优秀经验有没有分享和传承”等的关键数据和帆软BI做到了有效结合。 以下摘取了 “员工愿不愿意学习”、“优秀经验有没有分享和传承”两个场景进行数据分析、决策行动和效果展示。 3.1 场景一:员工愿不愿意学习,是组织学习氛围的重要评价标准        企业员工学习的基础是愿意学习,良好的学习氛围和学习文化,是推动员工学习的关键。        为了更好通过数据地反映“员工愿不愿意学习”现状,通过不断的论证和对比,选择“学习活跃度”、“学习时长”、“自主学习占比”等三个维度的数据,通过帆软BI设计了数据驾驶舱并重点关注数据趋势和变化,发现问题并采取相应行动。其中,结合并应用“学习时长”维度的其中一个数据图,举例如下:     人均学习时长分布图(小时)        通过如上数据分析图,特别是“人均学习时长分布图”,分析发现企业员工学习的整体活跃率为80%左右,但将近一半的员工未使用平台学习。调查和分析发现,原因①:学习内容没有吸引力,不够丰富,在平台更多时间在寻找课程;原因②:由于工学矛盾,学习内容冗长,无法碎片化学习,学习意愿低;原因③:学习内容不实用,无法即学即用。        综合以上原因和分析,我们在内部推出了“微课大赛”等知识开发活动,通过内部激励和宣传造势,鼓励内部专家输出了短小、精悍、实用的大量微课,在补充内部知识、沉淀优秀经验的同时,极大提高了员工的学习兴趣。经统计,月度学习时长为0的员工占比从49.2%下降到45.1%,后续应持续推进。 3.2 场景二:优秀经验有没有传承和分享,是让员工发挥优势、组织提升能力的重要保证        员工有效学习的最佳形式是经验分享和传承,将优秀经验沉淀、整理、分享,让知识传承,是让员工发挥优势、组织提升能力的重要手段。        为了更好的通过数据地反映“优秀经验有没有传承和分享”的现状,我们重点关注“关键分享者活跃率”、“知识数量”、“互动数量”等三个维度。现结合“互动数量”维度的其中一个数据图进行分析,举例如下:        通过如上数据分析图,特别是“互动类型(数量)分布图”分析发现,5月份学习平台互动留言量 “专业领域”互动占比20%,相较于4月份占比提升7%,表明员工通过平台互动学习占比中专业技术的互动讨论量提高,员工偏向于通过平台来解决实际工作问题。分析原因如下:原因①:通过互动问答,员工可快速解决遇到的工作问题;原因②:通过互动问答,可快速链接更多专家和员工,沉淀经验的同时,可以头脑风暴更多想法,助力工作开展。        综上,我们在6月份结合端午节推出“学习滋养 粽情欢享”的百科话题互动,通过激励和宣传,征集并发布员工和组织面临的“急难愁”问题,邀请全员、特别是专家参与互动和讨论。截止目前,全员共围绕上百个话题,产生将近1000条优质回答,提供了企业文化、管理建议、品牌向上等的优质建议,预计6月份数据中“专业领域”互动留言量互动占比提升5%。 4 总结与展望        如何让企业学习和培训效果显现化,实现绩效改进和组织能力提升,是大多数企业面临的共同难题,现在我们以帆软BI为抓手,通过学习和培训的关键数据、“企业学习杨三角”、“数据分析五步法”等方法和工具探索、找到了一个明确的方向和有力的回答。        未来,我们将围绕演变而来的“企业学习杨三角”的三个关键维度,持续挖掘和发现学习培训的关键数据,用数据最大程度的映射企业学习和培训的真实状态,找到存在短板和当前优势,并通过关键行动和决策助力企业组织能力提升,探索人力资源在学习和培训领域的更大价值!  
【中国数据生产力大赛】金茂华南“X-Ray”计划,透视企业经营数据,助力企业精细化...
金茂华南“X-Ray”计划,透视企业经营数据,助力企业精细化管理运营! 企业简介        中国金茂控股集团有限公司(简称“中国金茂”)是世界五百强企业中国中化控股有限责任公司旗下城市运营领域的平台企业,于2007年8月17日在香港联合交易所主板上市。中国金茂以“释放城市未来生命力”为己任,始终坚持高端定位和精品路线,在以品质领先为核心的“双轮两翼”战略基础上,聚焦“两驱动、两升级”的城市运营模式,致力于成为中国领先的城市运营商。基于对城市潜能的远见,中国金茂整合国际领先的优质资源,引进合理互生的城市规划理念,实现区域功能和城市活力的全面提升。目前,公司已成功进驻华北、华东、华南、华中、西南、苏皖、东南7大区域、16座核心城市,并成功打造了以“金茂”品牌为核心的高端系列产品。2013年中国金茂开始落子广州,成立金茂华南区域公司,目前已完成在广州、佛山、珠海、三亚等华南核心城市的布局。 广州南沙中化大厦 一、 业务/管理需求/挑战       目前金茂已搭建了营销、财务、成本、费控、招采、工程管理等多业务线管理系统和平台,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明显的“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,具体存在以下问题: 1、信息不通畅:各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; 2、繁复工作重:业务人员需要花费大量的时间重复从各业务系统导出明细数据,并在线下Excel中进行加工、处理、转换、汇总等操作,费时费力且影响本职工作效率; 3、数据误差多:线下数据处理汇总复杂,容易出现因人员疏忽造成的数据误差; 4、指标汇总慢:经营关键指标需由多个业务部门经过大量处理并反复核对后才能收集汇总,时效性太低; 5、决策效率低: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,难以辅助决策。        为了能够通过数字科技手段助力公司精细化管理,实现降本增效,金茂华南“X-Ray”计划正式启动。以人体构造类比公司运作,通过数字科技手段挖掘公司经营数据,像X光一样为公司经营指标的健康状况做体检,形成体检报告,直观展示公司经营过程中的问题与风险,让公司领导及业务骨干们能够针对病灶做深入诊疗,体现信息技术的鹰眼作用。   二、解决方案 体系建设:       金茂华南秉承总部“科学至上、知行合一”的价值理念,围绕“一纵、一横、一体系”的科技创新发展框架,聚焦城市运营商战略,结合自身战略发展规划,围绕主营业务,以达成信息通畅、解放人力、减少误差、及时汇总、服务决策5大管理目的,打造“智慧管理”、“创想荟”两大品牌,形成金茂华南特色创新体系,通过数字科技创新助力公司实现精细化管理,降本增效。 图片包含 图形用户界面

描述已自动生成 “智慧管理”体系创立——科技赋能助力业务提质增效       为落实公司数字化转型,加快实现“全专业、全业务、全流程、全层次”覆盖的“四全”数字化管理模式,金茂华南构建了“智慧管理”体系。该体系以“客观业务全覆盖,主观业务同质化全覆盖”为目标,指导员工将数字化技术融入到公司经营与日常工作,形成条件反射。内部协同全专业条线上线“智慧管理”应用成果75项,落位到7大业务中心、18个业务条线、56个职能模块的全业务场景中,涉及自有项目、代管代建项目、城市更新项目、智慧家居等多种经营业态,探索总结出具有金茂华南特色的数字化创新模式及工作机制,区域—城市—项目层层落实,贯彻执行。 “创想荟”系列活动开展——创新生态营造助力创新发展       为激发员工“泛创新”的思维、提高大家对“泛创新”的兴趣、营造公司全员创新的氛围,金茂华南以“积分制”、“周期性”、“行动闭环”3大特色打造“创想荟”大型创新系列品牌活动。活动围绕“工作优化”、“管理提升”、“立行立改”等主题,发动公司全体员工集思广益,提报创意。       有别于一般的创意征集活动,金茂华南对参与活动的员工冠以“创意官”、“造梦师”等品牌角色,赋予角色特殊使命,鼓动员工积极探索创意的落地方案。通过线上创意征集网络票选创意认领创意落地落地成果验收成果复用推广满意度调研持续优化成果的“创想荟”活动全流程闭环管理,挖掘和储备一批具备前瞻性、可落地的创意想法,助力公司创新发展。 图形用户界面, 图示

描述已自动生成 两大品牌结合形成金茂华南特色科技创新发展新模式       金茂华南以实现“智慧管理”为整体建设目标,以“创想荟”为员工触点,以不断打造和优化“四全”数字化产品为过程途径,建立起一套从创意征集、落地交付,到复盘分析、优化提升的全流程闭环的工作机制。在此机制下,每一次循环输出的成果,都将为“智慧管理”的目标达成提供新的工具载体。而员工对现有成果的每一个新想法,又将不断推动循环,让现有成果持续迭代优化,成为加速实现“智慧管理”的催化剂。循环往复之间,形成了具备金茂华南特色的创新发展模式。 电脑萤幕的截图

描述已自动生成 金茂华南特色创新发展工作模式 全员数字化意识提升引爆数据应用需求        在“智慧管理”与“创想荟”两大品牌加持下,金茂华南的创新生态初步完成构筑,企业创新氛围日渐浓厚,全员数字化意识迅速提升。员工通过“创想荟”提出大量数据采集、数据统计、数据分析的需求,管理层也提出通过管理驾驶舱快速获取经营指标的想法。对此,金茂华南以实际需求为导向,通过与总部业务系统、数据中台系统进行协同配合,实现业务系统→数据中台→华南数据仓库的数据流转过程。在获取到系统及线下数据后,通过对业务模型及数据模型进行梳理,构建华南数据仓库,并在此基础上完成各项应用的开发及落地。   三、业务/管理应用场景 3.1 场景一:经营管理驾驶舱 痛点:        以往公司管理层想要了解企业运营健康状况,往往需要由各部门人员花费大量时间从各业务系统导出明细数据,通过线下EXCEL进行加工整理,然后经过层层汇总上报给管理层,这样不仅费时费力,无法满足数据及时性的要求,而且经常出现数据口径不一致或数据误差等情况,不利于辅助管理者进行正确决策。 解决过程: 1、结合历年会议汇报材料、行业指标库及外部咨询成果,对管理层及业务部门进行访谈调研,梳理出管理层重点关注指标及各业务部门关键指标,形成金茂华南指标清单; 2、针对管理层及各业务部门关注指标,搭建企业经营管理及各部门管理驾驶舱,并实现数据每日更新。 解决过程图示   运营管理驾驶舱 各专业管理驾驶舱 价值: 1、关键指标快速呈现:多项关键指标数据呈现给管理层的时间由以往平均4至5天缩短至1天,便于管理者快速掌握企业经营关键数据; 2、对外展示多样炫酷:通过多种炫酷的可视化图表,将各项关键指标进行综合呈现,便于对外展示宣传; 3、反向提升数据治理:通过上线各专业管理驾驶舱,查出各项业务系统数据问题累计10余项,反向倒逼业务系统进行数据更正,提升数据质量。   3.2 场景二:移动端经营分析 痛点:       管理层在参加会议或者在外出差等移动办公场景下,需要随时随地掌握企业经营情况,电脑端管理驾驶舱显然不太方便,需要提供更便捷高效的使用场景。另外,城市公司、项目公司管理层也需要实时了解管辖内经营单位指标状况,及时辅助决策。 解决过程: 1、根据区域——城市——项目三个层级管控需求,设计并开发区域、城市、项目级运营移动端看板,以及其他专业移动端看板,并与企业微信进行集成,方便管理层随时随地查看数据; 2、根据不同权限,对于重点关注指标进行每日或每周定时推送,主动提醒管理人员及时查看相应指标。     价值: 1、随时随地查看数据:通过与公司企业微信集成,可通过企业微信直接打开移动端看板,不受时间地域及网络环境限制,方便快捷。 2、信息主动推送提醒:设置关键指标定时提醒,根据权限设置,将不同数据定时推送给相应用户,主动提醒用户及时查看指标数据,增强用户依赖。   3.3 场景三:成本数据分析 痛点:        集团公司建设项目从可研投资、定位规划、工程建设、交付结算各阶段形成了大量的建设项目成本数据,囊括项目级成本数据有目标成本、动态成本等,合约层面信息有合约规划、已签合同信息、付款信息、变更签证、结算等。成本明源管理系统通过审批流程已将相关成本信息沉淀,通过对系统报表开发,可以满足标准化数据使用要求,但开发周期长、报表数据固定,难以满足项目动态管理,个性化需求。在进行区域、城市、项目分级管理的组织架构下,区域与城市多个项目管理,在日常管理过程中,对各项目数据进行横向和纵向对比和分析,需要耗费大量时间进行整理、加工。华南区域承接总部成本数据中心工作,拟对成本业务信息化、数字化方面进行创新挖潜。 解决过程: 1、面向中国金茂全体成本线条人员,进行在线问卷需求调研; 2、对调研情况进行分析,其中成本数据的整合和集中管理、报表的输出及数据分析、个性化数据分析需求、考核评价晾晒可视化的需求比较突出; 3、经过需求沟通评估及信息化工具选型,最终选定可以整合多数据源数据,支持超大数据量在线分析,并可由业务人员自助托拉拽进行数据分析的FinBI来进行项目建设; 4、IT人员进行系统取数,梳理并准备好数据集,然后由业务部门根据相应需求,从区域、城市、项目三个层级,以及时间、金额、时长等不同维度生成分析组件,结合数据联动、数据钻取等功能,进行数据多维度综合分析。 成本业务调研情况统计 成本业务痛点词云   变更签证分析   成本数据分析仪表板 价值: 1、查漏补缺:可以快速、直观发现底层数据是否存在问题,可以暴露底层海量数据缺陷,反推业务系统数据改正及完善。项目上线至今,已发现并推进业务系统数据改正或数据补录共计20余项; 2、实时分析:通过区域-城市-项目数据层层下钻,可以快速穿透查看最底层明细数据,另外,通过数据的关联联动,可以对多因素叠加影响下数据构成进行分析,实时呈现生成; 3、问题溯源:可以快速溯源追踪成本变更签证业务单据积压的单位及个人,进行针对性督办,进行业务提效。通过应用变更签证分析仪表板,华南区域变更签证累计月清率在两个月内由51%提升至90%,实现了业务效率质的飞跃。   3.4 场景四:经营分析月报 痛点:       区域公司及各城市定期开展各项月度或季度运营会前,运营、财务、营销等部门需要花费大量时间整理各项指标最新数据,并反复多次进行跨部门沟通确认,然后制作经营分析报告材料,十分费时费力,且经常出现数据口径不一致的问题。 解决过程: 通过信息化工具,将线下经营月报“搬到”线上,实现业务数据自动更新; 根据不同需求,使用word组件、BI分析等模块开发经营月报,满足不同单位个性化需求。 Word版经营分析月报 BI版经营分析月报 价值:       关键指标数据每日更新,通过各种可视化图表进行综合展示,可以直观查看企业各项关键指标达成率,分析企业监控状况,辅助管理层进行决策。通过上线经营分析月报,月度经营分析会的上会材料,由以往业务部门需要花费大量时间收集整理的月报PPT改为直接展示系统月报,会议材料准备时间由一周锐减至2小时。   3.5 场景五:战采清单编制 痛点:       当前成本业务工作模式中,战采落地合同签订时间急,以配电箱为例,每个项目需要配置的配电箱数量多,配电箱内需要的元器件种类繁多,业务人员在线下组建配电箱明细时,工作繁琐且量大,正确率难以保障,影响工作效率和质量。 解决过程: 通过收集整理配电箱及元器件基础数据,形成战采清单数据库; 根据业务逻辑关系开发出战采项目信息填报表、户箱组价配置表、非户箱组价配置表三张信息输入表,供业务人员在线进行清单配置; 业务人员下拉选择或补充录入组件基础信息后,自动匹配出该组件价格,并根据已有逻辑汇总计算出总价; 生成结果可以保存并一键导出。 配电箱清单编制 配电箱清单查看 价值: 借助战采清单平台,业务人员编制单项目配电箱清单的时间由平均40小时缩减至2小时,同时也提升了数据准确性; 通过后台构建战采清单数据库,规避数据被无关人员查看使用风险,提高了公司战采资源的价格数据保密性;      系统进行了严格的权限分割管理,不同用户只能看到自己配置的清单,与其他用户互不干扰,便于多用户多项目同时编制。   四、总结与展望 CIO/项目负责人点评:       地产行业正在经历寒冬,行业大环境迫使从业人员必须提高人效,把员工从繁复的、低价值的工作中解放出来,让业务人员能够聚焦于提高公司业绩。业务人员日常的数据处理,就是其中一类周期性明显、耗时长、产出慢、价值低的工作。企业亟需一套集数据加工处理、数据展示以及智能数据分析工具为一体的数字化产品,来辅助实现全层次“提效降本”的目标。       自金茂华南“X-Ray”计划开展以来,项目组经过多轮市场调研及考察选型,最终选定了帆软平台作为数字化产品承载平台。凭借帆软 FineReport和FineBI工具简捷、专业、灵活的特点,快速实施并落地了数十项信息化需求,覆盖营销、财务、成本、运营、工程等多个业务条线。        业务人员的周期性数据处理需求,一改以往手工导数后在Excel中加工处理的传统工作模式,通过借助脚本每天自动抓取最新数据,快速生成自定义报表、BI分析仪表板,提升了数据加工处理效率。同时,公司管理层需要了解某项关键指标数据,也由以往在线下层层上报的方式,转变为主动打开经营看板查阅指标的新方式,将数字化技术融入到公司经营与日常工作,形成条件反射,实现“向上辅助决策,向下赋能业务”。       项目现阶段以展示企业经营关键指标为主要目的,意在降本增效;期望通过未来两到三年的探索和建设,在持续完善各项指标可视化呈现的基础上,逐步实现经营分析自动化,即根据企业历史经营数据、各指标间逻辑关系、指标阈值及当前指标状况等因素,建立相应数据模型,自动分析并判断各项指标健康状况以及发展趋势,并给出合理化的建议和措施。 经验心得: 1、数据准确责任到人。理想状态下,我们希望系统展示的各项经营指标数据都是及时且准确的数据信息,但现实情况中,往往由于数据接口问题、数据逻辑变化、数据录入错误、特殊情况未考虑、代码编写问题等多种因素造成最终呈现数据结果有误,因此需要将数据准确性责任到人,由IT人员和业务人员共同为数据准确性负责,及时发现并改正数据问题,并针对错误原因进行分析和优化。 2、推广过程树立标杆。在信息化推广初期,可针对配合度较高的业务部门,集中资源对小而痛的问题进行突破解决,让业务部门尝到信息化的“甜头”,增强业务对信息化的信心和依赖,以此来树立标杆,继而在全公司进行推广落地。
【中国数据生产力大赛】综合校情分析平台,以用促建唤醒数据价值
综合校情分析平台,以用促建唤醒数据价值 中南大学(Central South University)坐落在中国历史文化名城──湖南省长沙市,占地面积317万平方米,是国家“211工程”首部省重点共建高水平大学和国家“2011计划”首批牵头高校。2017年9月入选世界一流大学A类建设高校。学校设有30个二级学院,拥有享“南湘雅”美誉的湘雅医院、湘雅二医院、湘雅三医院3所大型三级甲等综合性医院及湘雅口腔医院。 学校全日制在校学生6万余名,中国科学院院士1名,中国工程院院士16人,国家杰出青年科学基金获得者34人,教授及相应正高职称人员1889人,享受政府特殊津贴专家397人。学校学科门类齐全,拥有完备的有色金属、医学、轨道交通等学科体系,涵盖哲学、经济学、法学、教育学、文学、理学、工学、医学、管理学、艺术学、交叉学科等11大学科门类,其中数学、材料科学与工程、冶金工程、矿业工程、交通运输工程5个学科入选国家“双一流”建设学科。 1、业务/管理需求/挑战 数字经济时代,数据已经被定位为电子资产、重要生产要素、基础战略资源。如何利用数据来实现管理的精细化、决策的科学化和服务的个性化是国内外各领域研究和探索的热点。各行业密集出台各类政策文件要求加强数据资源管理、推动数据共享与公开、实现数据互联互通、挖掘数据价值。 十三五期间学校信息化建设目标为“数字校园”,建设了大量的信息系统以支撑业务管理。虽然信息化建设成果显著,但随之而来出现许多数据问题,如数据共享不畅、数据质量堪忧、全校协同乏力、数据权责不清、数据应用急缺等。因此为满足学校“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”日益增长的诉求。学校自2019年开始启动数据共享和治理工作。随着近年数据共享、治理工作的推进,学校沉淀了海量数据,但是数据分析和应用以辅助决策和管理,提升学校治理能力仍然面临如下问题:   问题1:如何统一管理和规范学校数据分析应用成果 十三五期间业务部门都建成了信息系统,但这些系统主要目标是实现事务处理,缺乏数据思维,数据可视化和深入的数据对比、分析较少。十四五期间学校将对业务系统进行升级改造,要求其在满足事务处理要求同时规范数据生产、重视分析应用。那么学校即将面临如何将各业务部门的数据分析应用成果统一管理和规范的难题。   问题2:如何建立学校统一的数据指标体系 学校在使用数据进行管理和决策的过程中发现指标命名不规范、指标存在多头定义现象、指标逻辑不一致、指标统计口径不统一等问题,从而导致各业务部门出具的关键指标,例如教职工、学生人数等存在不唯一或者不一致,影响管理和决策的科学性和严谨性。   问题3:如何实现数据赋能教育评价 为贯彻落实《深化新时代教育评价改革总体方案》,业务部门希望能通过数据建立模型、形成报告以支撑评价改革,而他们却缺乏便捷易上手的数据分析软件工具和专业的技术支持。   问题4:如何快速响应业务的数据分析诉求 学校传统的信息系统建设模式无法快速响应临时、紧急的数据应用诉求。例如在疫情防控过程中数据统计、分析等应用。   问题5:如何形成多维、全面、综合的校情数据分析 由于各业务部门的信息系统数据集成不完整、数据质量不佳、数据可视能力薄弱等原因,很多业务域都缺乏数据可视化呈现和深入的数据分析,特别是校级层面的综合数据应用十分缺乏,从而导致领导层想通过数据统观全貌尤为困难。   2、解决方案 为解决学校的以上难点和痛点,唤醒数据价值,我们建设了一个学校层面的数据分析平台——综合校情分析平台,以数据的应用促数据的建设,助力学校决策科学化、治理精准化和服务高效化。 (1)建设思路 数据分析必须从业务现状出发,着眼于找出业务面临的主要问题,然后根据业务数据的分析形成数据结果支撑管理和决策,推进业务问题的解决。 项目实施的第一步是深入到业务单位进行详细数据需求调研,对现状和预期有一个较好的把握。 第二步弄清现状和预期之间的差距并调查导致差距产生的关键因素,即发现问题。 第三步根据需求形成数据分析目标,针对目标实施数据的收集和加工。第四步根据业务管理和决策需要而定制数据可视化的图表和报表,形成数据分析成果辅助业务部门的管理和决策。   (2)平台架构 综合校情分析平台基于学校数据仓库,围绕学生和教师这两条主线,构建数据分析体系,平台主要功能分为3部分: ①数据门户统一管理、呈现数据应用成果,包括移动端APP和PC端系统;②提供FineReport和FineBI两款数据分析工具; ③数据系统管理后台允许数据应用的归属单位自助、自主管理本单位数据成果。在数据应用开发过程中,我们同时梳理业务关键指标,确认其统计规则、业务逻辑,实现关键指标在学校唯一、准确、可信。   3、业务/管理应用场景 场景一:本科生招生 随着高考综合改革的不断深化,高校招生录取工作的难度日益加大。有的放矢地开展招生工作,有利于整体生源质量的提高,而生源质量将直接影响高校的人才培养。鉴于此,每年学校招生期间、招生工作总结阶段,都需要对招生数据进行整理和分析。 我们通过建设招生实况驾驶舱,按照专业大类、生源地省份、性别、应往届生和分数结构等维度呈现招生录取情况及时把握招生进度,并在招生结束后,将本年度招生情况进行分数段、志愿填报、与历年对比等分析,形成招生工作总结报告为后续更好、更专业的开展招生提供数据支撑。   场景二:人事管理 人事现状驾驶舱关注学校人事队伍情况,梳理学校人员数据,形成关键指标定义及计算,并从单位、人事结构、年龄分布、职称职级、学历多维度分析学校人员队伍情况,为学校优化人员队伍结构提供数据支撑。 近五年人事变化驾驶舱通过对新进教职工人事结构、职称职级等维度进行分析,为学校拟定人才招聘计划提供数据支撑。   场景三:学生管理 学生管理驾驶舱通过对学生基本状态数据指标的分析,便于及时了解校内学生基本情况,为学生管理工作的精准化和个性化提供数据支撑。 迎新返校主题分为迎新和返校,通过对学生报到数据,从校区、学院、学生类型、时间、生源省份等多个维度分析,便于学校领导、学生工作处、各学院领导及时实时了解学生到校情况,便于更好地服务每一个学生。   4、总结与展望 我们立足于大数据时代背景,围绕学校智慧校园建设中遇到数据分析应用的难点和痛点,根据学校战略、组织、人才、信息化等校情形成因地制宜的数据分析体系。在实践中,信息部门与业务部门密集对接、谈思路、明现状、定路径,分主题、分期推进,建设成效逐渐凸显,充分调动了各部门参与数据共建、共享、共治的积极性,大幅度提升了学校对智慧校园的满意度。通过项目的建设,我们总结经验如下: (1)数据分析是强业务驱动,必须由业务部门与信息部门通力合作,在创新中不断积累,才能为管理、决策和预测赋予新能力并在此过程中发现数据问题、找出业务短板、推动业务重构、完善信息系统,在反复迭代中使数据质量更高、应用更丰富。 (2)数据分析是定制开发,其中数据收集、清洗、验证工作量占比高,因此存在一定的失败率。为尽量降低失败率,在实施之前需根据业务部门参与意愿、数据集成情况、数据质量报告等因素评估可行性。 (3)由于数据供给和业务需求本身就是没有尽头的,在数据赋能业务的过程也是慢慢找到焦点、逐渐落地、形成方法论的过程。 综上而言,数据分析是一个开拓创新、持续调优和迭代的过程,需在创新中总结经验逐步深入,并不断加深与业务部门的合作默契。
【中国数据生产力大赛】财务数字化转型:全面预算体系搭建与报表自动化实现,创造...
财务数字化转型:全面预算体系搭建与报表自动化实现,创造财务新格局 一、企业简介        瓮福(集团)有限责任公司是国家在“八五”“九五”期间为保障国家粮食安全、填补国内高浓度磷复肥空白而建设的全国五大磷肥基地之一,拥有全资、控股或实际控制公司44家,参股公司10家,员工6400余人。        经过三十余年的发展,公司已成为集磷矿采选、磷复肥、磷硫煤化工、氟碘化工生产、科研、国内外贸易、国际工程总承包、现代农业产业、环保技术输出为一体的大型国有企业,在省内外建有四大生产研发基地,在黑龙江等粮食主产区建有现代农业服务基地,在沙特、突尼斯、新加坡、澳大利亚、泰国设有国际贸易、金融、工程服务分支机构。公司磷矿保有资源储量4.1亿吨,现已形成年采750万吨磷矿石,年产187万吨磷酸、362万吨磷复肥、253万吨化工产品的生产能力。产品畅销全球,出口欧洲、美洲、中东、澳大利亚等100多个国家和地区。        瓮福集团公司是国家级创新型企业、国家高新技术企业,拥有行业唯一的中低品位磷矿及其共伴生资源高效利用国家重点实验室,建有博士后科研工作站、国家级企业技术中心等2个国家级、10个省部级技术创新平台,累计参与编制国家、地方、行业、企业技术标准79项,有数十项覆盖磷化工全产业链条的国际国内领先核心关键技术。公司《湿法磷酸高值化与清洁生产的微化工技术及应用》荣获2019年度国家科学技术进步奖二等奖,是业界首家大型成套湿法净化磷酸工艺技术拥有者及行业最大产品供应商、全球首家掌握从磷化工生产过程中回收氟、碘战略性资源技术并进行深加工的企业。公司先后荣获中国工业大奖表彰奖、贵州省省长质量奖、国家“AAAA级”标准化良好行为企业等荣誉,公司湿法净化磷酸产品荣获2018年度制造业单项冠军产品,是贵州唯一获此殊荣的企业。   二、业务/管理需求/挑战 1、背景        国家近期出台的《会计改革与发展“十四五”规划纲要》《会计信息化发展规划(2021-2025)》《“十四五”数字经济发展规划》等多项会计改革和数字化改革相关政策都涉及企业财务数字化相关内容,同时在政策中对财务数字化的高频次强调,无疑为企业进行财务数字化转型打了一剂强心剂。可以预见,领先企业均会进一步加速数字化转型进程,尽快实现智能化目标,数据已然成为可以影响企业发展的第五大生产要素。        在公司近几年产业高速发展、外部市场环境快速变化的大背景下,决策层对公司的经营管理、分析调度、决策规划需求日益增加,公司内部管理与行业外部监管对财务数据效率与质量要求更为严格。因此,财务部急需通过数字化转型重塑财务工作流程、提升数据处理效率、实现数字深度应用。 2、公司财务工作主要痛点 1)集团公司法人主体众多,控股结构复杂,财务信息传递慢。        在财务传统的工作模式下,财务报表数据按照法人主体层层汇总、层层合并、层层抵消,当公司控股结构较为复杂,传统的财务数据传递方式会严重影响财务报表工作效率,法人结构处于上层的财务人员往往会出现工作等待、频繁沟通,同时如果在合并层面发现数据问题,还需要层层下查,最终导致月末财务部门出现大量的“表哥”、“表姐”。 2)化学反应生产工艺复杂,物料同质,耗用循环,成本分配与成本还原难。        化工型企业生产工艺复杂、环节多样,物料具有同质性以及可替代性,工业水、电、气具有循环耗用特性,因此在成本分配以及还原过程中处理难度大,数据运算复杂程度高。且传统的财务体系下成本分配算法需要逐级统计、逐级运算,造成数据维度损失,结果数据可利用性不强,没有充分发挥出数据的延展性、完整性,导致企业成本管理无法由浅入深。 3)供应链条复杂,物料跨组织调拨,财务对账难。        集团公司纵向产业链布局深,企业内部上下游关系强,生产物料涉及跨组织调拨,且跨期处理对往来信息同步要求高,集团范围内财务对账、成本还原难度大,集团合并报表效率低,极大影响企业财务人员工作效率以及财务报表质量。 4)财务数据孤立,数据审核复杂,纠错成本高。        公司财务数据孤立严重,各公司财务数据以本地数据方式存放,难以实现数据共享、数据效验,且数据传递只能通过文件传输方式。对于数据错误无法做到及时发现、及时纠正,需要人工反复修改、反复传递,耗时耗力。 5)财务数据分析应用薄弱,数据时效性差。        财务数据分析应用层面薄弱,集团整体数据量庞大,但未实现数据分析、展示以及大数据应用,业务机构、财务机构未能快速获得数据的价值反馈,数据灵敏度和感知度较差。同时集团数据缺乏统一的来源与口径,导致公司数据分析存在“手表效应”,增加了人工数据核对、查验工作。        因此,为解决数据汇总、运算、分析、应用等痛点,公司需引入一套完整的数据应用软件以及数据处理服务中间件,以实现数据集成、数仓搭建、数据集市以及可视化应用,同时具备数据的动态交互展示,并且支持自主开发、需求迭代,以此推动集团整体数字化建设工作。 三、财务数字化转型思路与方案        基于企业当前数字建设现状与财务管理工作痛点,集团财务部门提出了三年财务数字化转型建设方案,主要围绕以下三方面开展: 1、企业数据标准化建设        数据标准化建设是财务数字化转型的基础。在集团数字化转型背景下,财务部门深入参与集团数据治理工作,站在财务管理视角,盘点相关的信息化系统和业务流程,理清各方数据需求,摸清现有数据真实情况,会同信息化部与其他业务部门共同推进数据标准体系的建立,逐步建立起覆盖各信息系统输入、处理、输出等各环节的、健全的数据标准,形成较为完整的企业数据标准体系。 2、企业数据中枢构建        利用数据中台工具搭建符合企业特色的数据中枢。数据中枢总体架构由以下三层组成: 图3-1 企业数据中枢架构 1)数据中枢底层        底层由管理台账和业务台账(以下合称“台账”)构成,主要实现数据采集和数据初步标准化的功能。台账根据一定的数据标准规范汇集企业内外部的所有数据,数据来源可选择手工录入或系统自动采集,主要取决于企业各种管理或各类业务的信息化、数字化程度。对于信息化程度不高的管理或业务,利用台账取代原有的手工台账,实现数据在同类业务中的标准统一,打破“信息孤岛”,以满足后续数据分析的需求。同时,台账的建立也有助于该类管理或业务更好的实现信息化。对于已经通过信息化系统开展的管理或业务,台账作为信息化系统的数据承载,将各系统数据自动传递至数据中枢。        台账是数据中枢与信息系统之间的桥梁,它与企业各管理类系统及业务类系统相互兼容,相互补充。该方式能够满足不同信息化程度的管理或业务,实现与各类管理、业务数据的双向传递和信息互通。 2)数据中枢中层        中层是数据治理的核心。通过数据中台工具为中心、其他信息化子系统为辅助对数据进行加工处理。具体内容包括对数据进行清洗加工,采取剔除重复数据、填补空值、处理异常数据等多种策略来修正数据,得到高质量、可利用的数据,实现多源异构数据的聚合与联接,同时结合管理需求,提取数据指标,搭建好用、易用、可复用的指标库。        需特别注意的是,我们摒弃将所有原始数据采集至数据中台后,再对数据做清洗治理的传统方式,而是充分利用各信息化子系统的数据处理优势,将该工作应前置至各子系统,确保台账采集到的数据可见、可懂、可用,具备一定的标准化基础。 3)数据中枢顶层        顶层由数据分析模型构成,主要实现数据价值的深度挖掘。通过财务数据分析模型及智能算法技术,形成瓮福特色的模型工厂,面对内部管理决策和外部监管要求时,可以做到按需开箱即用。 3、企业信息生态体系搭建        通过“新”共享理念+机器人工具实现数据标准化建设,以数据中枢为核心,连接企业内部所有信息化子系统,攫取外部可用数据,打造数据分析模型工厂,结合各类前端可视化应用,探索构建企业管理信息生态系统,实现瓮福集团财务数字化成功转型。 图3-2 企业管理信息生态系统        瓮福集团企业管理信息生态系统并非某个特定的信息化系统,它是大型的复杂的综合信息化系统集群。在这个系统集群中,数据准确、及时、高效的流转显得尤为重要。传统的系统集成方式是点对点的技术架构,想要实现数据的流转,需开发如蜘蛛网般繁杂的接口。数据中台则采用数据总线方式,实现数据的单向流转,所有系统数据均传递至数据中台后进行处理。瓮福集团企业管理信息生态系统中的数据中枢则采用创新的网状连通方式融合各个系统,构建系统生态化。通过这种新的连通方式,可以解耦各个信息系统内部的强连接,在系统的灵活性与规范性之间取的平衡,灵活应对业务扩展,同时它能够实现数据的跨系统双向传递,使得数据能够在任意系统间顺畅流转,系统集成生态更清晰、稳定和易于运维。 图3-3 数据集成方式对比 四、业务场景:全面预算管理系统搭建 1、基于FineReport搭建企业全面预算管理系统        全面预算是企业运营、投资、融资管理的核心,标志着企业未来的战略目标和经营决策。集团传统全面预算编制工作采用业务部门填列业务计划,财务部门编制单体预算报表并逐级合并的方式开展,这种模式下全面预算工作主要存在: 各层级预算数据不共享 ,数据编制均基于线下EXCEL表格,数据汇总工作量大; 各法人主体预算编制规则不统一,预算质量取决于各级财务人员预算水平; 预算编制时效性差,编制效率低下,沟通成本高,平均编制预算全集团所有财务人员总共需耗时80人天以上; 预算数据应用水平差,预算编制结果缺乏多维度分析依据数据层次钻取,领导决策等待时间长,数据反复确认耗时耗力。        为了解决传统全面预算编制工作痛点,集团基于FineReport报表填报、展示功能以及ETL数据处理相结合的方式,通过对会计报表编制流程中数据运算逻辑梳理,构建集计划填报、产销平衡、成本分配、成本还原、现金平衡、预算报表自动生成、预算执行分析为一体的全面预算管理系统。系统架构如下: 图4-1 全面预算管理系统 2、填报平台搭建        全面预算交互层主要采用帆软FineReport行式填报功能,主要用于采集预算年度生产经营计划,主要包括生产计划、销售计划、物料价格、物流线路、部门费用、投资计划等,交互填报界面具备快速填充、批量导入功能,主要解决业务单位批量化操作,提高填报效率,同时系统设置数据结转功能,能快速实现上年预算、上一版本预算数据同步生成,从而优化填报界面用户体验感,避免预算从零开始。系统界面展示如下: 图4-2 生产装置产能档案 图4-3 销售计划填报界面 图4-4 工程项目投资计划填报界面 3、产销平衡自动化        全面预算系统通过自主整理的集团产销平衡规则,基于物料清单和多源采购规则,实现自动化物料平衡,在录入生产计划、销售计划的过程中,系统自动化生产公司物料消耗计划、采购计划、调拨计划,实现全自动物料平衡,极大减少传统预算编制模式下的人员工作量、同时最优平衡算法也实现了预算层面资源配置优化。 图4-5 产销平衡表 4、成本分配模块建设        全面预算管理系统可实现多套成本中心、成本分配方案配置,可灵活实现不同成本方案下的成本分配计算,以及不同方案下的成本分配结果对比。同时基于成本中心、分配方案建设,系统自动进行成本分配,同时基于自主研发的成本还原算法,实现成本还原一还到底,运算速度快,且数据还原到具体明细,数据维度不缺失,充分确保还原数据有极强的拓展性,满足与后期各种场景的应用适配。 图4-6 成本分配方案控制台 图4-7 成本中心与对象关系填报界面 图4-8 成本中心分摊方式维护界面 5、现金预算平衡与筹融资规划        集团财务部通过对企业历史现金收支数据进行统计分析,得到各个业务类型在时间维度上的分布函数以及票据收付比例,同时结合新一年度的产供销费及投资计划的业务预算数据,将年度预算进行月度分解,得到集团十二个月份现金与票据的收支预测数。同时在对历史收支数据按照各种维度进行动因分析后,制定最有利于企业经济效益的收付款计划,做到企业现金应收尽收,应现尽现。       在完成企业外部现金收支平衡后,集团财务部基于集团现金和票据收支平衡表,统筹平衡内部法人主体之间内部现金收支计划和票据收付比例,避免企业内部出现个别单位票据盈余,个别单位票据短缺,减少集团整体开票金额,增加集团票据使用效率,降低财务费用。同时,在现金平衡端,集团通过对历史融资数据进行多维度分析,寻找融资成本在机构、品种、期限、地域等不同维度下的比较优势,并基于集团现金平衡表,合理安排企业最优融资计划,充分发挥企业融资优势特性,提高现金使用效率,合理保障企业现金流风险,做到风险收益最优平衡。       集团公司通过充分发挥数据价值,指导预算编制最优化,实现全年财务费用下降至少2000万元,从真正意义上实现企业管理价值化。 图4-9 现金预算平衡表 6、财务报表自动化生成        通过企业生产经营业务数据填报、成本自动分配、产销平衡和会计报表规则等模块的搭建,最终在数据输出端实现自动化财务预算报表生成,同时实现数据上下联动、实时更新,并且报表输出层面可实现单体报表、合并报表同步查询。系统搭建极大提高财务部门在预算报表编制工作中的效率,统一了集团报表编制规则,初步实现全面预算管理板块的数字化转型工作。 图4- 10 预算利润报表        通过全面预算系统平台搭建,财务部门预算编制工作由原来的全集团总共80人天下降至3人天,集团层面可以实现预算变量的统筹配置、安排,真正意义上实现企业各种要素统筹优化配置,并且集中管控和共享的预算管理模式也极大的减少了公司各层级人员之间的沟通成本。同时,标准化的数据存储为全面预算分析应用、执行控制提供了有利保障,从真正意义上实现了预算控制到个人、预算执行到部门、预算分析到全局的全面预算管理体系。 五、总结与展望        随着大数据、物联网、云计算、人工智能、区块链等数字技术的蓬勃发展,数字时代已然为企业带来颠覆性的变革。计算机对数据高效的获取和计算能力,在决策层面具备人类无法匹敌的优势。在数字化背景下,企业可以充分利用这些技术,与企业自身业务模式转型相结合,为企业解决问题、创造价值,这个持续性的过程称之为企业数字化转型。财务部门作为企业天然的数据中心,更需要通过运用云计算、大数据等技术来重构财务组合和再造业务流程,提升财务数据质量和财务管理效率,更好地赋能业务、辅助经营和支撑管理决策。        基于集团全面预算管理系统成功建设的背景下,公司将进一步深入探索财务数字化转型之路,在充分利用企业ERP系统、帆软报表平台以及ETL、数据仓库、数据中台等各类技术手段,进一步围绕集团财务共享中心系统架构蓝图,开发具有瓮福特色的财务共享中心管理系统,最终实现企业数据管理生态体系,充分创造企业数据价值。 图5-1 企业财务共享中心系统架构蓝图
【中国数据生产力大赛】城建大数据分析平台
城建大数据分析平台 企业简介        上海市城市建设设计研究总院(集团)有限公司成立于1963年,是从事基础设施建设的勘察、设计、总承包为主的综合性设计咨询研究单位,具有国家工程设计综合甲级、国家工程勘察综合甲级、工程咨询甲级等资质,为工程建设提供全行业、全过程服务。        城建设计总院汇聚了一大批优秀的设计师,有近2500名员工,其中硕、博士比例达39%,拥有劳动模范、上海市领军人才、重大工程建设杰出人物、全国青年岗位能手等业界精英。        城建设计总院在近50年的专业历程中屡创精品,荣获国家、部和市级科技进步奖、优秀设计奖、优秀咨询奖等500多项。拥有各类专利500多项,其中发明专利100多项。主编和参编各类标准、规范、通用图60多项。 业务/管理需求/挑战 数据标准:        业务数据缺乏统一的定义、标准:例如对于合同收费的定义不一,财务部对于合同收费的定义是各部门累计收费;经营部定义是当年累计收费和上年结转收费 各部门对数据的统计口径不一致 多系统数据交互困难 数据比较分散、关联度低 数据收集与分发: 1、跨组织协作过程中数字化认知程度各有不同,数据上报、数据汇总困难重重 例如对于资产数据,各类资产管理方式不同(线上、线下)、管理颗粒度不同;如生产设备、办公设备、车辆、房产等资产数据汇总统计比较困难 2、各类系统架构不同,同时面临复杂的网络环境,数据交互仅依靠多种多样的接口,缺少统一的数据出口和安全控制手段 例如对于人员数据,考勤系统、门禁系统、OA系统、生产系统都会用到员工主数据,如果没有统一的数据集成标准和管控手段,数据安全也无法得到保障 3、跨系统报表数据手动“拼接”,年终报告数据分析仅靠人工,工作量大且实时性差;KPI统计困难,决策支持不够高效 例如对于合同收款分析,合同收款进度表=合同数据(运营)+项目进度(生产)+收款记录(财务),涉及到好几个部门数据,手工拼接耗时费力 解决方案        从管理制度出发,结合部门职能,将日常工作及管理需求转化为标准业务模型,建立业务模型是推行集团化数据标准的基础。 业务场景 场景一:清晰化财务管理看板         财务管理看板主要展示三大财务核心指标,分别为营业收入、成本、应收账款,关注当前值及同期值,可直接看到目前集团经营状况的好坏,并且设置了钻取页面,通过点击三大指标,可进行不同指标的下钻,关联到各个下属单位的情况,查看明细内容;另外看板根据三个核心指标,也展示了不同月份维度下的营业收入、成本毛利、收费以及支出情况,便于财务总判断哪些月份数据异常;另外在应收账款方面,分为设计、勘察、咨询、总承包、全过程咨询5个维度看分布情况。通过财务看板解决了跨系统间的数据收集,完成高效的营收数据监控及成本数据分析,为领导层的管理决策提供了高效的数据支持。 总结与展望        要做好BI类项目,首先要梳理及规划好业务,建立主数据标准、建立算法模型,通过好的工具做数据可视化,从而达到监控、预警、分析、指导作用。大数据分析的核心是从数据中获取价值,从而获取更准确、更深层次的知识。要达到这一目标,需要提升对数据的认知计算能力,让计算系统具备对数据的理解、推理、发现和决策能力。大数据将与物联网、移动互联、云计算、社会计算、等热点技术领域相互交叉融合,产生很多综合性应用。大数据项目建设,整体系统架构包含中央数据仓库和BI展现两部分,其中BI展现需借助BI报表工具实现大数据分析平台的数据可视化,满足跨系统、跨业务的数据综合展现分析。同时大数据统计分析是总结工作最直接、最明了的方法之一。对于各业务板块的工作都很重要,没有数据的分析,我们不知道努力的方向,至少说轻重缓急把握不好,有了数据就可以比较,知道目前面临最大的缺陷在哪里,针对弱点加以改进。对于管理人员来说得到的数据分析后一定要应用,只作分析不加以应用等于白搭,反而增加了工作量。针对已改善的需跟踪验证。因此分析-应用-验证,三者一个都不能少。
【中国数据生产力大赛】扫码欢乐季助力习酒营销更上一层楼
扫码欢乐季助力习酒营销更上一层楼 一、企业简介 贵州茅台酒厂(集团)习酒有限责任公司(以下简称“习酒公司”),其前身为创建于明清时期的殷、罗二姓白酒作坊,1952年通过收购组建为国营企业,1998年加入茅台集团,属茅台集团全资子公司,是中国名优白酒企业。厂区地处黔北高原赤水河中游、红军长征“四渡赤水”的二郎滩渡口,依山傍水,风光秀丽。 企业占地面积近5500亩,拥有员工9000余人,其中,中国酒业科技领军人才2人,中国酿酒大师、中国白酒大师、中国首席白酒品酒师、中国白酒工艺大师、贵州酿酒大师各1人,国家级评酒委员14人,贵州省评酒委员57人,各类专业技术技能人才2000余人。具有4万余吨的优质基酒年生产、包装能力及16万吨的基酒贮存能力。 习酒公司始终秉承中国传统白酒的技艺精华,坚守纯粮固态发酵工艺,坚持“以诚取信、以质取胜、锐意创新、追求卓越”的质量方针,践行“无情不商、服务至上”的营销理念,致力于做精产品、做优质量、做好服务。 二、业务/管理需求/挑战 为促进销售, 公司开展“扫码欢乐季活动”,拉动消费者开瓶扫码,目前数据已经收集上来,但是数据难追踪,每天采用报表的形式反馈给公司领导,活动进展情况不能直观体现,无法支持领导进行营销活动调整和决策。 因此,公司要求我们对“扫码欢乐季活动”开展情况进行分析,将扫码的情况,发放的奖品数量、金额、开瓶产品的分布情况等进行分析,数据分析的结果实时呈现,支撑公司领导进行营销决策。 三、解决方案 驾驶舱将生产领导关注的几个主要指标用图表的形式清晰的展现出来,体现了自下而上的数据透明原则。  四、总结和展望 贵州习酒基于帆软数据分析平台搭建的“扫码欢乐季数据看板”,帮助习酒根好的了解到活动在市场上开展的情况,方便了公司领导对营销进行决策。 在以后,将会围绕着目前阶段的数据,进行深入的下钻分析,让领导能更近一步的通过活动了解到市场情况和消费者心理,助力习酒营销更上一层楼。 窗体顶端 窗体底端  
【中国数据生产力大赛】数字化阿米巴,企业精细化管理实践之路
数字化阿米巴,企业精细化管理实践之路 一、企业简介 广东兴发铝业有限公司(以下简称兴发铝业)总部位于广东省佛山市。始建于1984年,2008年3月31日于香港联交所主板上市(编号:98),随着2011年广东省广新控股集团有限公司(省属国企)和2018年中国联塑集团控股有限公司相继入股兴发铝业,开创中国铝型材行业国有、民营混合所有制之先河,是中国著名的专业生产建筑铝型材、工业铝型材的大型企业,跻身铝型材世界先进行列。 兴发铝业已参与起草制定1项国际标准、71项国家标准、28项行业标准和12项团体标准,集团获得1500多项国内外专利的授权,提供覆盖铝合金各大领域的20多万种产品规格型号,涉及建筑门窗幕墙系统、电子设备、机械装备、轨道交通、航天航空、船舶等领域的铝型材产品和工程解决方案,凭借强大的研发能力及对卓越品质的执著追求,在过去30多年里在中国及世界各地建立了广泛而稳定的销售网络,满足全球市场客户对高品质产品的需求。 自成立以来,兴发铝业始终迈着中国建筑铝型材领军者的坚定步伐,匠心智造,屡获嘉奖和殊荣:  使中国铝型材问鼎世界第一高楼迪拜哈利法塔;  蝉联三届中国建筑铝型材十强企业;  行业率先建成铝型材国家认可实验室理化检测中心;  2016年 获批国家知识产权优势企业;  2016年 获批国家企业技术中心;  2017年 获评国家绿色工厂;  2018年 获批国家技术创新示范企业;  2018年 获批国家制造业单项冠军示范企业;  2019年 获评“改革开放40周年制造业功勋企业”称号;  2020年 获评“中国制造之美行业标杆奖”称号;  2021年 荣列“中国制造业企业500强第485位”;  2021年 荣列“广东省制造业企业500强第60位”。 二、项目背景 近年来,广东兴发铝业有限公司积极开展精细化管理实践:从19年开始筹备,到20年集团全面地导入了阿米巴经营方法论,并于21年正式进入系统化阶段,总体执行先固化、再优化的落地方针。 企业于去年完成了阿米巴方案咨询,经历了理念导入、组织划分、定价管理、绩效制定等过程,并已实践近1年的阿米巴手工核算过程。在不断发展的同时,兴发始终保持自省态度、看到短板及时修正提升。但实践过程中,仅仅依靠财务的手工核算,并不能达到企业运用阿米巴的初衷和要求。主要面临如下问题: 1、在面对规模大、部门多并且核算数据多的情况时,传统的手工核算需要耗费大量的人力与物力,且数据更新慢,准确性堪忧,难以支撑阿米巴核算需求。 2、核算颗粒度较粗且核算规则没有完全清晰,导致手工核算报表难以就不同维度开展经营分析,管理者不能多维度、多角度分析各部门的经营数据,核算效果单一。 3、大量的时间花费在手工核算,而不是经营分析上,为深入推进阿米巴落地带来了各种困难。在实际应用时,经营者无法随时随地了解自身的经营状况,导致无法及时改善经营方案,最终,使得阿米巴实际应用不甚理想。 因此,手工核算方式无法满足阿米巴经营核算准确性、及时性等需求,传统的数据分析方式也无法满足阿米巴经营分析多样性、可视化、时效性等的需求,兴发迫切需要一套快速有效的智能分析软件体系,以解决上述问题,提升数据分析的工作效率,推进阿米巴经营数字化、效率化落地。 三、解决方案 阿米巴项目的信息化落地方案从兴发铝业自身情况出发,采取信息部 + 财务部 + 引进外部阿米巴核算系统(帆软阿米巴经营系统)的形式,在其下南海、三水、精密、江西、成都、河南等六个生产基地推行阿米巴经营管理。   项目总体目标为:搭建阿米巴平台系统、搭建阿米巴数据仓库。信息部承接核算方案计算,财务部制定核算以及监管落地情况,外部阿米巴核算系统实现数据管理呈现。三方相互配合工作,确保项目顺利落地,最终通过信息化落地,实现数据驱动,经营管理体系化。 1、财务梳理核算方案,统一多基地核算标准 2020年,财务部在兴发铝业的六个生产基地推行阿米巴,然后由各基地的财务同事进行手工核算。执行过程中各基地遇到新问题也没有沟通统一的方案,基地之间核算存在微小差异,财务部对各基地进行了访淡,了解现状总结痛点,梳理核算方案求同存异,在集团层面形成了统一核算方案。同时,建立内部沟通机制,有新的问题及时沟通解决,形成良性循环。 2、IT组建数据团队,建立数据仓库 2018年,基于大数据东风以及兴发铝业自身业务系统体系考虑,信息部总监着手构建数据团队,负责建立在业务系统之上的数据决策层应用体系。数据决策层应用体系数据基于数据仓库,而建立数据仓库的目的是方便汇聚处理数据,在不干扰业务系统的情况下,打破信息孤岛,揭示业务系统功能及数据质量问题,以数据驱动业务,数据驱动经营管理,形成闭环。考虑到数仓工具使用难度、成熟程度、稳定性、资金投入、数据体量等因素,兴发铝业以传统数仓为主、大数据数仓为辅的形式,未来传统数仓会逐步过渡到大数据数仓。其中业务数据利用传统数仓构建,而工业数据利用大数据数仓构建。 业务数仓架构图 3、引进外部阿米巴核算系统 在引进阿米巴核算系统之前,兴发铝业IT部门针对市面上做阿米巴系统的几家供应商进行了调研。总体来说,每家的设计都不一样,有些是将阿米巴当做一个应用系统,有些是决策分析系统。根据兴发铝业以往经验,更偏向于“兴发团队 + 外部团队”一起合作的形式,企业要外购系统,但不能过度依赖外购系统。由于有内部团队对接外部团队,因此在系统选型上更倾向于标准化对接,快速落地,优质的数据分析展示,同时提供配套落地咨询的软件供应商。在众多软件供应商当中帆软公司的阿米巴经营系统最贴近于企业需求,此外,团队年轻化,充满活力,工作效率非常高,责任心强。 四、应用场景 场景一:标准化对接,快速落地 痛点: 各基地核算报表存在差异,核算规则理解不一,取数口径不一,业务数据质量问题频发。 解决过程: 1)针对各基地核算规则差异,理解不一致的情况,由帆软项目组主导,进行沟通梳理工作,整理通用的核算规则及组织架构。 2)基于上一步标准化核算规则,以三水基地为标杆,出具一版系统核算结果。继而向各基地推广,对比分析手工报表与系统报表的差异,不断修正。 3)业务数据质量问题及时整理反馈给业务开发,及时调整形成闭环。 场景二:数据运维自动化 痛点: 随着数仓的进一步建设,ETL作业的调度情况成为每天工作重点,因为一旦定时任务报错意味数据产生失败。几百个作业人为依次检查,费时费力,需要让负责人重点关注有问题的作业,可以第一时间掌握情况并及时维护。 解决过程: 1)SSIS及Kettle统一使用SqlServer作业调度功能进行定时任务。 2)报错信息收集与推送,通过定时收集日志表信息填写待推送信息,然后通过企业微信消息推送功能,发给相应的同事处理。完全不需要同事主动检查作业运行情况,大大降低运维难度。 场景三:优质数据展示 痛点: 兴发铝业在落地数字化阿米巴时,选择外采系统的原因主要有二:一是因为内部自研阿米巴系统需要投入大量的研究、研发精力,且成果未知;二是阿米巴经营的落地离不开经营数据的分析,系统需要快速响应每一层的分析需求,具备较强的可视化能力。 解决过程: 兴发铝业内部可以处理好业务数据问题,但需要呈现力强,能快速开发报表的开发工具,且阿米巴核算有标准对接方案(科目+组织)。事实证明,帆软阿米巴系统就是兴发铝业的最佳选择。 通过梳理现有手工报表体系,整合数据来源、业务口径、完善交易逻辑等结构、编制高延展性的阿米巴架构,进而搭建了全公司的阿米巴数据仓库,并将完善后的基础阿米巴架构快速转换为线上阿米巴系统,成功实现了数字化阿米巴落地。 项目同步制作了数张经营分析模板,上线后集团的经营分析会已直接取用系统报表进行召开。高效的系统落地使阿米巴经营数据拿得快、经营成果看得见、经营分析找得准。 五、总结与展望 兴发的数字化阿米巴落地项目遵循“整体规划,分步实施”的原则,整个项目落地周期非常短(蓝图设计+数据对接用时仅两个月左右),得益于“IT + 业务部 + 帆软”的高效配合 。兴发铝业的阿米巴信息化一期工作完美落地,在后续推进的过程中,兴发将进一步整合数据源,深化数据维度、细化数据粒度;完善业务系统。并将在一期阿米巴的基础架构上逐步向全公司、全岗位、全维度的方向拓展。 回望项目落地的初衷,旨在建设开放性好、兼容性强的阿米巴经营分析中心,通过与我司现有信息化系统的集成,实现数据处理与分析,通过数据整合,构建企业级数据中心,建立数据库,为各个管理层级决策提供数据支撑,从而实现企业更高的安全性、更高的可靠性和更高的运作效率。 此次数字化阿米巴项目作为兴发铝业的战略级项目,由董事长刘立斌(现为前任董事长)亲自带队开展工作,他曾在会上表示:“兴发从19年开始,净利润增长超过了销售的增长,说明各项内部管理的能力正在提升。但是行百里者半九十,剩下的都是最艰难的东西,精细化管理只有起点没有终点,要坚定地走下去。” 历经几十年的精耕细作,兴发已经完成了夯实基业的过程,如今的重点是利用信息技术实现精细化管理,向每一位员工传导经营者的思想,形成兴发未来发展的有力抓手,阿米巴经营与数字化的结合正为兴发源源不断地注入新的发展动能。  
【中国数据生产力大赛】于方案切入,以软件落脚,昌辉集团迈入数字化阿米巴新篇章
于方案切入,以软件落脚 昌辉集团迈入数字化阿米巴新篇章 一、企业简介        昌辉汽车电器(黄山)股份公司创立于1975年,是一家专业自主研发、制造汽车关键零部件的国家重点高新技术企业、国家863计划CIMS应用示范企业、全国知识产权示范企业、中国汽车零部件行业龙头企业、国家专精特新“小巨人”企业。         昌辉始终秉承以科技为核心的理念,聚焦汽车零部件产业,为戴姆勒—奔驰、通用、福特、大众等国内外40多家知名汽车主机厂原装配套,成为他们的核心供应商和战略合作伙伴,产品自营出口20多个国家和地区。 卡通人物

中度可信度描述已自动生成 城市的风景

描述已自动生成 二、项目背景        2021年是“十四五”发展规划开局之年,规划提出“加快数字化发展,建设数字中国”的高要求,数字经济成为当下主要经济形态。昌辉集团深耕汽车零部件行业近半个世纪,同时提出“百年昌辉”的发展战略,并将企业数字化转型纳入企业高质量发展的重要战略之中。        海量的数据,无穷的变化,倒逼企业在经营管理模式上不断地优化。在乌卡时代,不确定因素导致企业已经没有办法仅仅依靠老板一个人去经营和决策整个公司,如何激活员工的经营意识已经成为企业管理中不可或缺的一环。        为了能将公司的战略方向、经营目标、行动指南有机地统一起来,公司结合四十多年的发展历程,对昌辉文化——行为背后的思考逻辑做了认真详实的梳理和提炼总结,最终决定引入“阿米巴经营”模式,旨在凝聚昌辉全体员工的智慧,不断追求企业各级组织收入最大化、成本最小化、时间最短化;不断追求企业的昌盛发展和员工的物心幸福。        在引入阿米巴经营的过程中,企业往往面临如下运营痛点: 1、没有一个系统化的平台落地阿米巴体系。        阿米巴的整体规则和核算科目设置主要依靠EXCEL套表设计,核算科目及规则的维护比较困难。 2、阿米巴核算报表不准确不及时。        人为核算对数据的干预程度大,且核算费时费力,导致阿米巴报表规则维护难度大、不够灵活,影响了报表的真实准确与及时性,难以响应市场为导向的部门核算制度。每月的核算表数据支撑经营时效滞后,改善结果无法有效跟踪,更多还是局限于财务类型的事后分析。 3、经营亟需闭环。        传统阿米巴经营的PDCA无法实现闭环。在阿米巴理念的影响下划小经营后,对于经营问题发现、分析、改善、跟踪(更多是人为跟踪)等环节,没有建立自动化闭环机制;无法从计划到执行实现监控、优化和改进,经营效果大打折扣。 三、解决方案       基于已有的信息化基础,与数字化管理对企业的高要求,昌辉集团借力数字科技,通过严格选型,最终牵手帆软软件,引入了“咨询+系统+数据+报表”四位一体的「数字化阿米巴」解决方案。        本项目基于昌辉的战略及经营需求,以阿米巴管理理念为向导,结合管理会计的核算体系,围绕管理、研发、制造、营销细化经营单元组织,构建价值流交易模型,进行独立核算。通过预实核算机制、经营数据推移分析模型,搭建统一的数字化经营分析平台,配合业务、财务系统之间数据的打通,实现阿米巴管理从计划到结果,从公司到单元,从老板到员工的各层级经营数据的自动汇集核算。并通过单位时间附加值核算机制,构建了组织效能的评价机制,追求员工的物心幸福。从而培养员工的经营意识,共同参与企业经营改善活动。 四、应用场景 场景一:以系统为媒介,整合阿米巴核算体系,构建完整指标库        在阿米巴体系中,每个巴都会有一张最核心的损益表,也就是“单位时间附加值核算表”,用来针对每个巴的收支及单位时间效益进行最直观的核算。构建报表时,科目和数据的整合,往往是阿米巴核算中很繁琐的一环,容易出现数据不准确、不及时等问题,且使用阿米巴平台的用户众多,其中包含了不同层次、不同层级之间的下钻关系、权限等内容。        在构建核算体系的过程中,容易出现如下问题: 人为校对准确性、及时性差; 数据流转链路长,需要独立部门单独进行数据处理审核; 科目核算规则固定,难以应对规则变化。        为了解决以上问题,帆软方首先对昌辉现有的组织架构进行了调研和沟通,梳理出了完整的阿米巴核算体系,进而梳理出完整的核算科目。并通过帆软阿米巴的档案管理功能建立了整个经营体系的指标库:        梳理完阿米巴的经营科目后,针对每一个核算科目进行了逻辑设置,每一个核算科目都可以关联对应的业务财务科目,轻松实现直接于财务系统进行取数、在阿米巴系统完成计算等过程。全程不需要人为汇总干预,达到逻辑清晰化、口径一致化、核算自动化:        基于数字化阿米巴整体解决思路,梳理企业组织架构与科目体系,通过软件平台的配置,建立灵活的组织与科目体系,支撑阿米巴核算体系。搭建规则和数据的桥梁,改善阿米巴闭环难的底层建设问题。整体实现了组织与科目体系的建设,为自动化核算打下运行基础。 场景二:通过数据的跨平台自动采集功能,提升数据流转的效率和准确性        在整个核算的过程中,从数据的采集到发表,要经过:原有业务系统导出数据→核对整理形成附表→数据提报审核编制→发布核算表等步骤,经历时间周期长,核对校验数据工作量大。        利用帆软阿米巴经营系统,用户可以在构建好经营报表体系后,实现自动获取业财务系统预算、核算数据。同时也支持手工数据的导入和维护。系统拥有数据的跨平台自动采集功能,能够有效提升数据流转的效率和准确性。优化后流程如下:        规则预设→数据采集→生成报表→按权限实时查询报表。        各阿米巴可以看到本单元的经营明细,“单位时间附加值核算表”内反映了阿米巴实绩经营情况的报表,是阿米巴组织单元日常进行经营管理过程中,衡量单元的各项经营性指标的报表。核算数据也支持下钻,可以帮助巴长深度分析业务问题,找到业务阻塞根因。        通过直接对接企业财务的原始数据,结合阿米巴核算科目的核算逻辑设置,在档案管理内建立企业阿米巴核算体系,实现自动核算,避免了人力核算带来的数据准确问题。同时,指标的核算逻辑可配置、可调整,自下而上自动汇总,真正做到从公司到各巴的核算一体化、目标一致化。为PDCA的运营提升提供了数据支撑。 场景三:智能化经营分析场景,实现企业经营闭环管理        基于阿米巴的经营管理理念,各巴在阿米巴经营体系建立完成后,巴长需对各巴组织的经营情况进行分析和决策,也就是常说的“划小经营,独立核算”。在整个PDCA的环节中,经营改善是尤为重要的一环,只有在反复的分析与改善过程中,员工的经营意识才会得到潜移默化的提升。        想要对经营情况进行实时分析,各巴长不再需要经历数据导出、excel等处理过程,可以直接在帆软阿米巴系统内,随时查看核算报表并对经营数据进行跟踪和下钻,清晰地掌握阿米巴的经营现状及问题。        做好经营分析是经营改善的前提,面对部门级的分析场景,除了要构建灵活合理的经营会议制度,我们也需要一个智能化、信息化的分析报告,去支撑我们做数据分析和决策调整。在阿米巴经营系统中,系统将自动对各个巴组织输出经营分析报告,围绕阿米巴的各项关键指标(收入项/费用项/单位时间附加值/关键任务等),进行可视化的图表分析:        在经营分析会议时,可以利用帆软阿米巴平台,实现高效、灵活地展示分析,直接帮助巴长完成经营状况的汇报。在昌辉集团定期召开的经营分析会议上,各巴长一改往日PPT汇报模式,利用阿米巴经营平台的经营分析报告,直接对经营现状进行评述,并围绕如何实现企业效益最大化的问题,从系统收入最大化、费用最小化、单位时间附加值等角度,结合业务现状分析、真正落地了PDCA的经营模式,使企业效益最大化成为水到渠成的过程。数据驱动决策、信息化平台,真正带动了员工经营意识的提升! 四、总结与展望        通过落地“数字化阿米巴”项目,我们重塑了昌辉文化,构建了阿米巴组织和内部交易核算系统,搭建了数字化阿米巴经营及分析系统,强化了员工的数量、质量、期量三量意识。以昌辉文化为左手,丰富企业“意识形态”,以数字经营为右手,打造经营“数字形态”。两手共建,循环提升,持续帮助企业提高心性、拓展经营。 1、在平台运营层面,昌辉“数字化阿米巴经营平台”分别从完善体系、经营报表分析、业务管理、经营改善四个方面着重入手: 基于数字化阿米巴整体解决思路,项目梳理了企业组织架构与科目体系,通过软件平台的配置,建立灵活的组织与科目体系,支撑阿米巴核算体系; 通过数据的跨平台自动采集功能,打通数据孤岛,提升数据流转的效率和准确性; 通过内外部价值链模型有效将供需环境的需求和变化,传递到组织内部; 通过搭建智能化、可视化经营分析场景,成功用数据将经营意识下达至每个末端巴组织,以数据驱动决策,实现了企业经营的闭环管理。 2、在实际效益层面,昌辉通过“数字化阿米巴经营平台”,在成本、收入、效率、周转层面,也有了明显的提升: 成本节省:通过推行数字化阿米巴项目,企业所有员工的成本节约意识得到了充分的提升,项目运行当年仅在采购环节就节约成本达到360万元人民币。 收入增加:阿米巴项目旨在培养员工的经营意识,追求收入最大化、成本费用最小化,项目运行当年在受疫情影响严重的情况下,企业在年末迎来业绩冲刺,挑战高目标的小高潮,实现收入比预期增加1000万元人民币的可喜成绩。 效率提升:项目从数据的采集、存储、处理、输出基本实现了自动集成应用效果,极大地提升了数据运行效率和运行质量,节约时间成本至少达到70%以上;生产计划也从之前的周计划演进成了日计划,提升了计划的执行效率。 周转率改善:随着生产计划从周计划到日计划的演进,生产计划的精准度得到了有效提升,产品齐套率超过了90%,在制品库存周转率也发生了明显改善,周转天数最多不超过2.5天。        昌辉集团创新性地将企业经营模式与数字化科技相结合,以术载道,道术相融。助力企业深层次地细化了管理、提升了经营数据质量,加强了全员经营的意识,实现了公司级变革调整,真正以信息技术驱动企业运营,通过数字化平台驱动企业自上而下的经营决策和改善实施,充分激活了基层员工的参与企业经营改善的动力,并取得了明显的成效。
【中国数据生产力大赛】让经营者“看得见,看得清,看得远” ——全面解析香港置...
让经营者“看得见,看得清,看得远” ——全面解析香港置地数据分析平台的建设秘诀       香港置地是一家大型上市的物业投资、管理及发展集团,于1889年创立,以卓越表现、诚信及伙伴合作为业务发展的基础。集团的资产及投资由香港置地集团公司于香港管理。       集团在亚洲主要城市持有及管理超过85万平方米集中于香港、新加坡、北京及雅加达之优质写字楼及高档零售物业,吸引了国际知名企业及奢华品牌进驻;同时集团在香港中环也持有约45万平方米优质物业。此外,集团主要透过合营公司在新加坡拥有16.5万平方米的高级写字楼物业,并在中国内地拥有四个零售中心。香港置地亦正在中国及东南亚多个城市发展优质住宅、商用及综合项目,包括在上海徐汇滨江持有一个超过110万平方米的综合商业项目之43%的权益。集团在新加坡的附属公司 MCL 地产为当地著名的住宅发展商。       随着集团在内地市场逐步打开,内地对各下属项目、区域对业务数字化、数据信息化要求越来越高。集团在内地市场经营数据同时要满足对内的管控需求与对外的展示需求。 1.业务痛点       市场规模的扩展对香港置地意味着越来越多项目的实施运营,进而产生的数据也层出不穷。但在香港置地目前的信息化建设过程中,集团内虽然已经搭建了怡动系统、车流系统、项目客流系统等比较成熟的业务系统,但缺乏统一的数据采集和分析平台,形成了一个个数据孤岛,烟囱林立,但缺乏重点经营数据的预警机制,更无法根据各项目自身管理特点个性化配置预警阈值,各业务板块关键负责人无法及时洞察风险并采取措施。企业经营数据如何转化成知识,知识凝练成智慧,在智慧中洞察业务决策?另一方面,原有的系统无法贴合客户的使用需求,大量的数据统计与分析工作仍然依赖EXCEL需要手工完成,在这个数字化快速发展阶段,信息时效性、准确性、全面性都存在一定局限。       基于上述业务痛点与日益增长的管控需求,香港置地中国区需要建立统一数据分析平台,对集团经营数据统一管理,区分主次,精准分析。2021年6月,香港置地中国区联合国内BI领先厂商——帆软软件,正式启动了香港置地数据分析平台建设项目,并于2021年12月顺利结项。 2.解决方案 2.1 规划思路:纵向到底,横向到边 图:业务规划蓝图       所谓的“纵向到底,横向到边”,即是指在目标的横向分解中,每一个相关的职能部门都要相应地设立自己的目标,而不能出现“盲区”和“失控点”。横向分解后的分目标是处于同一层次的,是实现上级目标的不同手段。而为了达到总目标,必须有横向的部门目标和纵向的层级目标来支持,在有机整合的基础上便形成了一个左右相连、上下一贯的目标网络。       在项目规划过程中,帆软项目组依照上述思路,将纵向数据分为三个层级:中国区汇总,单商场汇总与单商场明细,将业务数据依照不同主题分为六大类,使得横向的业务板块不留死角,也制订了中国区-单项目-业务板块的纵向数据钻取路径。 2.2 业务方案核心:四个全覆盖 上述规划过程落实到具体的业务方案上,项目组以商业经营管理驾驶舱为主要输出核心,提出了“四个全覆盖”的具体方案。 经营全覆盖 经营全覆盖以“中国区经营分析驾驶舱——单商场经营分析驾驶舱——经营分析汇总表——经营分析日报”为思路逐级展开实现,从汇总数据到明细数据的全条线穿透。 业务全覆盖 业务全覆盖以整个体系所有业务条线全覆盖为目标,涉及招商分析、运营分析、店铺分析、财务分析、会员分析和活动分析。 业务覆盖逻辑 预警全覆盖 预警全覆盖主要体现在建立数据化预警平台管理体系,通过指标预警逻辑调整、高层驾驶舱优化与移动端推送形成集团数据预警的闭环,有压力输出,有监控督促,可执行落地。 预警全覆盖运营体系 终端全覆盖 驾驶舱设计完成后,将通过数据大屏、PC端、移动端展示,实现展示终端全覆盖。 图形用户界面, 应用程序

描述已自动生成 终端覆盖界面展示 3.项目落地应用场景 3.1 管理层数据监控及复盘       中国区日报与中国区月报驾驶舱的建立,使得集团管理层可以随时随地查看集团经营数据进行监控,并在复盘时通过月报驾驶舱的展现快速了解经营概况,定位异常数据,提高管控效率。       日报能够查看当日销售额、客流、车流以及会员情况等信息的合计金额与各商场金额,对接怡动系统、项目客流系统、车流系统等多个业务系统,实现数据自动获取;月报以中国区视角查看月报财务数据,包括收入、支出、NOI和净利润,以及预算完成情况、租金收缴情况和会员情况。 中国区日报 中国区月报       下钻到各个项目(商场),项目日报及项目月报的输出也保证了每个项目经营数据监控以及复盘的高效进行。       与中国区日报、月报展示的数据指标不同的是,项目视角的数据指标更加细化。项目日报以项目视角查看销售额、客流、车流、交易笔数、预算完成情况的每日数据,与怡动、客流、车流等业务系统对接取数,并计算同比、环比进行趋势分析,并按销售额、环比排名列示前十店铺名称,以及本月新开店铺数据进行重点分析;月报展示的是日报中各项指标的月度金额与收入、支出、利润等财务数据。 项目日报 项目月报       中国区与项目级驾驶舱的建立,很好的解决了数据时效性、准确性、全面性存在局限的问题,同时数据整合各个系统,使集团的业务数据不再是一个个数据孤岛,尽可能发挥了数据的商业价值。 3.2 业务线数据运营下钻       前面所展示的项目级、战区级的日报、月报驾驶舱主要应用于管理层,同时,集团向项目组提出业务运营需求,为不同业务条线分项目、店铺层级定制了数据分析平台。 中国区总览       中国区总览页面包含总览、招商、营运和推广四部分内容,总览页面展示项目级的商场名称、面积、商家数、车位数等基本信息,并列示竞品商场和对标商场的信息。各业务条线可以展示相应的各个业务指标,通过数据下钻功能,可以查看各项目具体的招商、营运、推广数据。以招商为例,招商分析包括整体租赁情况、新开店铺、新签店铺、撤场店铺、空铺、合同到期店铺、预警店铺和租金六个板块,下钻到各个项目便可获知每个商场的上述指标,并针对亏损、销不抵租的店铺实行预警。 中国区招商板块 项目层级招商板块       可视化数据分析平台的上线,使得各业务线数据明细化,能够帮助业务人员快速定位问题来源,实现从单项目到业务模块的运营方式,从而采取相应措施。 4.总结与展望       本次香港置地与帆软软件的合作使得项目顺利落地,对置地中国区的数据应用价值也有很大的提升,主要体现在以下方面: 结合业务特征,整体梳理分析集团需求,建立了横向到边、纵向到底、经营全覆盖、业务全覆盖的数据分析体系。 打通车流、客流、会员各业务系统数据,系统自动化完成商场各项经营数据的采集,大量释放业务人员的手工工作。 通过权限配置与数据隔离,实现中国区、单商场、单业务模块的不同负责人在同一平台进行数据协作分析。 数据分析用户可以通过手机端、PC端、大屏三种方式访问查看各商场的月报、日报数据,实现数据随时触达。 中国区用户的问题分析可以对单商场、单业务模块实现层层下钻,进行明确问题定位与分析,确定整改方向;单项目根据商场自身管理需求个性化进行预计阈值设置,超过预警值系统自动推送警报至对应负责人。       精细化运营不会是信息化建设的终点,基于本期项目实践落地的数据分析平台,置地中国区将力争在支撑各位一线同袍线上工作的基础之上,积极探索数据对于企业经营产生的新价值,寻找新的数据价值提升模式,以更多样化的方式实现数据价值的输出与实现。
【中国数据生产力大赛】数据分析平台助力新绿色药业营销供应链管控能力大幅加强!
数据分析平台助力新绿色药业营销供应链管控能力大幅加强! 企业简介 四川绿源集科技有限公司(以下简称“绿源集”)成立于2015年7月,是一家大健康领域的高新技术企业。绿源集以智慧医药、智慧医疗为核心,以科技助力健康生活,让健康触手可及为使命,以做医药企的好伙伴,做医药人的好帮手为理念,是为消费者定制个性化健康生活方式的中医健康服务商、是智慧医疗解决方案服务商、是助力传统企业信息化与数字化转型的服务商。 四川绿源集科技有限公司有四大核心业务:(1)互联网医院平台——歧黄医官。歧黄医官是中国互联网大数据健康服务平台,通过整合线上线下医疗服务资源,为用户提供在线诊疗全流程服务与大健康服务,已形成远程诊疗、送药上门、亚健康调理及健康商城四大业务板块,致力于成为在线健康管理领域的引领者。(2)基层医疗机构管理平台——小蓝本云医馆。小蓝本云医馆是赋能基层医疗机构的全方位智慧诊疗管理云平台,助力诊所高效诊疗、科学管理。(3)信息化解决方案服务——医疗机构信息化。绿源集科技为企业、医疗机构提供专业的信息化、互联网化、智能化的解决方案。包括区域医联体、互联网医院、共享药房、数据BI可视化、基础信息化建设与运维服务。(4)共享云药房平台——歧黄云药房。歧黄云药房实现处方流转和承接,诊所无库存、无资金积压开方售药,为患者配送到家。 1 业务/管理需求/挑战 四川新绿色药业科技发展有限公司(简称新绿色药业)成立于2009年, 其前身为四川绿色药业科技发展有限公司,是全国中药配方颗粒六家试点企业之一(西部地区唯一一家), 主要从事以中药配方颗粒为主,涵盖中药饮片、多种中药剂型及中药大健康产品的研发、生产和经营。在优化之前,新绿色药业的营销供应链管理采用OA+ERP+Excel的管理模式,存在以下弊端: 系统之间存在壁垒,形成了数据孤岛。OA和ERP之间数据不互通,需要人工从OA流程中下载数据,再录入到ERP中,而OA也只能监控流程流转到了哪个节点,无法知道供应链实际的执行结果,大大影响了供应链的流转效率。 数据精确性低,违背精细化管理。大量数据仍采用手工+Excel的方式进行统计,数据精确性低。尤其是在拣货环节和出库以后的环节,脱离了系统的监控,完全依赖于手工+Excel,无法进行精细化管理,存在人力和物力的巨大浪费,订单出库慢、物流跟踪不到位,曾经多次出现因交付时间过长而遭遇客户投诉和业务员抱怨的情况。 在现有困境的情况下,绿源集作为新绿色集团旗下的IT企业,协助新绿色药业引入数据分析平台,提出了以提高订单处理速率、提升货物转移效率为初始目标,以加强风险管控、提升问题预警能力为远景目标的营销供应链优化方案。   2 解决方案 2.1思路、方法、架构 绿源集从物流、资金流、信息流三个方面对新绿色药业的营销供应链进行了分析,以物流、资金流为核心对新绿色药业原有的系统进行整合,通过建立业务辅助系统、业务管控报表、业务预警报表来优化新绿色药业的营销供应链,加强新绿色药业对营销供应链的管控能力。 2.2建设过程 整个项目的建设过程大体分为以下几个阶段:第一阶段是准备阶段。这个阶段主要是梳理新绿色药业的供应链流程,确定需要开发的功能或报表。第二阶段是开发阶段。这个阶段主要是按确定的架构进行开发,依次开发了业务辅助系统、业务管控报表和业务预警报表。第三阶段是维护阶段,根据流程或业务的变化,及时对相关功能或报表进行及时的调整。 3 业务/管理应用场景 3.1 场景一:要货计划 痛点/问题/需求: 在优化之前,库房制单员需要从OA上下载数据,根据下载的数据在ERP中录入发货单,生成发货单后在OA上填写发货单号和金额,财务核实货款到账后,库房打印发货单,由拣货员进行拣货,复核后在ERP中由发货单生成出库单,装箱出库。这个过程中存在以下问题: (1)需手工录入发货单。影响:接收到要货计划以后,需要下载数据,在ERP上手工录入发货单,生成发货单后在OA上填写发货单号和金额,之后才能进行下一个流程,当发货品种大于100种的时候,这一步的时效性非常差。 (2)财务在OA流程上确认货款到账,但未确认是哪张发货单的货款,结果货款对应的是流程而不是单张的发货单,无法确认某张发货单是否收款。影响:当确认货款到账金额与该流程全部发货单金额不一致时,库房人员需要通过电话或微信确认哪些发货单的货款已到账、哪些未到账,增加了沟通成本,也影响了流程的时效性。 (3)库房管理人员无法直观了解要货计划有多少已制单、有多少已出库,不能准确评估每天的工作量。影响:由于无法准确评估每天的工作量,库房可能在遇到部分耗时大单的情况下,不敢再继续其他的流程,结果导致本来可在当天完成的流程,积压到第二天才进行出库操作,大大影响了流程的时效性,同时也增加了库房被催货的压力。 解决过程: 针对上述问题,我们认为,关键在于要货计划应实现自动化,而我们的解决方式,就是用在OA中开发嵌入式报表的方式来实现要货计划流程的自动化。为实现这一目标,我们开发了以下的功能和报表: (1)新版要货计划流程 改进点: ①业务员提交要货计划后,要货计划会直接通过接口传到ERP系统中生成订单,制单员可直接由订单生成发货单。 ②制单员点击“销售返回栏”-更新发货数据,此返回栏所有字段的数据自动同步至流程,随后流程会根据客户是否现款流转下一个节点,若是现款,则流程流转至申请人,需申请人确认打款金额及打款账号等;若不是现款,则流程流转至库房审单员进行审单拣货。另外,流程也会显示出客户理论库存以及预计库存消化时间,部门负责人看到其时间可随时在流程上批复意见。 ③当库房物流人员更新物流信息后,申请人点击“产品出库栏”-物流查询,可实时查询到此货当前物流状态。 ④当药品签收后,申请人必须在签收栏填写是否有问题以及情况说明,以便为后续提高服务质量提供数据参考。 此功能系在OA上开发的流程,用FineReport的普通报表开发了更新发货数据的填报功能,用决策报表开发了物流查询报表功能。 (2)要货计划满足情况 此功能用图表的形式直观地展示了发货区域、要货计划的满足情况,还用表格列出了未制单、已制单未出库的明细,让库房管理人员可以根据要货计划当前所处的流程节点去督促相关人员,以推动流程的顺利流转。 (3)现款客户开票回款填报 此功能提供给财务人员使用,财务人员可在对应的发货单后面选择回款日期,填写回款金额后提交回款数据。   (4)已制单未出库监控 报表上可查看每个未出库的发货单制单日期、发货单的日期、金额以及距当前未出库的天数,若7天以上,警示状态为红色;若3-7天,警示状态为黄色;若3天以内,警示状态为绿色。库房管理人员根据警示状态提醒现款客户的业务人员及时付款,同时也可以检查非现款客户的发货单是否漏拣等。 场景价值: 要货计划优化以后,业务人员反馈提交流程更方便,响应速度也加快了;制单员省去了将要货计划录入ERP的时间,制单效率提高了一倍以上;由于可以用图表实时监控流程进度,整个流程的进度也大大加快,大部分要货计划都能在当天完成出库;现款客户回款后,财务可以快速查看客户的应收账款,快速核对实际回款,并在系统中留下回款记录,避免了Excel手工记录与系统无法对接,查询困难的情况。 3.2 场景二:库房拣货 痛点/问题/需求: 在优化之前,库房拣货员需要拿着打印的发货单,一个个货架地挨着查看是否有相关的货物,然后根据发货单上的数量拣货,拣货完成后拿到复核台复核,复核完成后装箱出库。这个过程中存在以下问题: (1)手工拣货可能存在品种、数量拣错的情况,而拣货员自己不容易发觉,是否能发现问题依赖于复核员的认真程度。影响:一旦发生客户收到品种、数量与要货计划不一致的情况,客户会对库房进行质疑,而库房无法解释这个不一致到底是库房的原因还是物流的原因,最终会影响客户对整个新绿色药业的满意度。 (2)手工拣货无法监控拣货的时间,库房管理人员也无法了解拣货的进度,无法对拣货进行优化,不能提高拣货效率。影响:库房管理人员由于无法对拣货的进程进行把控,除了催促就只能等待,即使某个拣货员效率很低,拖慢了整个拣货时间,库房也无法及时地做出调配来提高拣货效率。一旦这成为长期现象,就可能出现所有拣货员都不注重效率,最后拣货时间大幅延长,出库时间大幅延后,客户的满意度也大大降低了。 解决过程: 针对上述问题,我们认为,关键在于拣货应实现自动化,而我们的解决方式,就是用PDA拣货+OA嵌入式报表的方式来实现拣货流程的自动化。为实现这一目标,我们开发了以下的功能和报表: (1)库房PDA拣货系统 改进后的拣货流程: ①库房管理人员将已经打款的现款客户或非现款客户的发货单派送至拣货人员。 ②拣货员接到发货单以后,按PDA上的提示寻找第一个品种,寻找到后扫描药袋的二维码,若此品种就是发货单的品种,系统会自动跳转下一个要找的品种;若不是,系统提示错误。 ③发货单上品种拣完后,点击完成,在电脑上打印装箱单,并将质检报告等放入纸箱进行称重,并将其维护至PDA上。整个拣货流程每拣货成功一个品种就会上传数据到ERP中。 (2)库房拣货情况 报表上可查看每个发货单的制单时间、派单时间、备货人员、拣货时间、称重时间、全过程时长、发货单品种数、已拣品种数以及未拣的品种数等,以便库房管理员随时查看到拣货员工作状态,同时也能为拣货人员绩效核算提供数据支撑。 点击发货单号可查看到发货单上每个品种的拣货时间,以防品种漏拣或少拣。 场景价值: 库房拣货优化以后,单袋平均拣货时间压缩到了10秒以内,数千袋的大单的拣货时间压缩到了30分钟以内,大大节省了拣货时间,提高了拣货效率。 3.3 场景三:签单 痛点/问题/需求: 签单优化之前,由绩效人员和财务人员在ERP中打开发货单列表,然后调取签单对应的发货单录入签单信息。这个过程中存在以下问题: (1)需要先打开发货单列表,然后调取签单对应的发货单后才能录入签单信息,由于目前发货单包含信息太多,调取发货单的加载过程较慢,这大大影响了签单效率。影响:签单是对客户对应的业务员进行考核的重要指标,签单效率低会影响业务员的积极性。 (2)该过程缺乏校验,存在部分发货单没有出库记录就签单、绩效人员未签单财务人员就签单的情况。影响:没有出库记录就签单,有作假的嫌疑,业务员因有签单而取得了相应的绩效,而在事后追究的时候却可以说不知情而推脱责任,给公司带来了隐含的风险;绩效人员未签单财务人员就签单会导致绩效人员和财务人员互相扯皮,从而导致业务员绩效迟迟不能计算出结果的情况,降低业务员的积极性。 (3)该过程缺乏监控,存在一张发货单多次签单、管理层无法监控绩效人员和财务人员签单的情况。影响:一张发货单多次签单,可能有造假的嫌疑,可能有为了业务员取得多次绩效而在不同月分别签单的情况,这为公司带来了风险;管理层无法监控绩效人员和财务人员签单的情况,形成了监控漏洞,为绩效人员和财务人员篡改签单数据提供了方便,为公司带来了风险。 解决过程: 针对上述问题,我们认为,关键在于签单录入校验的自动化和自动监控功能的实现,而我们的解决方式,就是用ERP签单录入的便捷化+数据校验的自动化+自动化监控报表的方式来实现要货计划流程的自动化。为实现这一目标,我们开发了以下的功能和报表: (1)签单录入系统 改进点: ①只需要输入发货单号、选择此笔签单签收时间,即可录入签单,无需每次从ERP调取每张签单对应的发货单。 ②此签单系统具备校验功能,若发货单没有出库,录入签单的时候则会提示没有出库,是否继续签收;若此笔签单已录入,录入签单的时候则会提示已做发货扫描签收操作,是否覆盖原签收信息;若此签单绩效管理部未录入,财务则无法录入签单。   (2)签单监控报表(销售签单监控、财务签单监控) 报表上可查看每个发货单录入签单时间、实际签单时间、录入人、发货单签单时间以及发货单操作人,还可查看到某个发货单录入是否多次进行录入以及是否出现异常状态(异常状态指在签单系统进行录入,但在发货单上删除了签单时间的记录)。 场景价值: 签单录入系统大大节约了签单录入时间;签单监控报表则加强了对签单行为的监控,使用签单监控报表后,多次录入签单和出现异常签单的情况大大减少了。 3.4 场景四:业务预警 痛点/问题/需求: 在优化之前,没有业务预警的相关报表。缺乏业务预警报表使管理层无法及时掌握发货、库存、签单返回、回款、物流等环节出现的异常迹象,无法采取相应措施来进行处理。 解决过程: 针对上述问题,我们开发了以下功能和报表: (1)发货预警 根据未发货时长距今的天数分为三种警示状态:超过60天未发货,警示为红色;30-60天未发货,警示为黄色;30天以内,警示为绿色。 (2)库存预警 预计库存消化时长(月)分为三种警示状态:超过4个月,警示为红色;2-4月(不含),警示为黄色;2个月以内,警示为绿色。 (3)签单返回预警 根据出库未返回签单的天数分为三种警示状态:超过40天,警示为红色;30-40天(不含),警示为黄色;30天以内,警示为绿色。 (4)回款预警 有应收账款未回款的月份数分为三种警示状态:超过8个月,警示为红色;5-8月(不含),警示为黄色;5个月以内,警示为绿色。 场景价值: 业务预警为绩效部门提供了监控的工具。绩效部门会每月对预警状态进行检查,对于黄色预警的客户,绩效部门会推送消息给负责该客户的业务员进行提醒,让业务员积极与客户沟通,了解未能及时发货、签单、回款或库存积压的原因;对于红色预警的客户,除了向业务员推送消息外,还会向其所在大区的负责人推送消息,让大区负责人对业务员的行为进行监督,督促业务员尽快解决问题。最终,长期不发货的客户减少了30%,库存积压的客户减少了50%,未及时返回签单的发货单减少了40%,未及时回款的客户减少了30%。 4 总结与展望 4.1 项目总结 总的来说,项目通过要货计划、库房拣货、签单、业务预警四个典型场景的优化,打通了OA和ERP之间的数据壁垒,实现了对营销供应链流程的精细化管理,新的流程实现了要货计划的自动化、库房拣货的自动化、签单录入的便捷化,还实现了原来没有的业务预警功能,最终实现了营销供应链管控水平的提升。整个项目的成功,离不开对整个营销供应链的物流、资金流、信息流的流转过程的深入分析,也离不开用帆软数据分析平台搭建的营销供应链管理体系。 4.2 经验心得 (1)需求调研阶段一定要深入营销供应链的各个环节,了解各部门的实际需求。 (2)在项目开发阶段,需要各部门紧密协作、及时沟通。 (3)在项目完成以后,仍然需要与各部门保持沟通,及时解决各部门在实际使用中遇到的问题。 4.3 前景展望 本次对新绿色药业营销供应链进行的优化,是一个起点而不是一个终点。绿源集将在本次优化的基础上,发掘出新绿色药业发展中存在的信息化瓶颈,通过各种信息化手段,突破瓶颈,为新绿色药业辉煌的未来做出更大的贡献。
【中国数据生产力大赛】帆软助力紫燕搭建全渠道数据中台
帆软助力紫燕搭建全渠道数据中台 一、企业简介 上海紫燕食品股份有限公司是一家全国性的熟食连锁企业,发源于四川,发展于江苏,现总部位于上海。30多年潜心耕耘,紫燕食品现已在全国20个省、直辖市,100多个城区开设“紫燕百味鸡”品牌连锁店超5000家,建成多座大型标准工厂,旗下还开设多个涵盖休闲餐饮、休闲卤味品类子品牌。 依托丰富的产品线、供应链管控、软硬件设施建设等优势,紫燕食品从原料采购溯源、生产工艺控制、危害关键点控制、产品检验控制、冷链配送等方面建立了规范的管理体系。 凭借精选的原料、特色的配方、严谨的工艺,创出以百味鸡、夫妻肺片、藤椒鸡、紫燕鹅为主的百余道特色菜肴,并确立「紫燕百味鸡」品质、美味、健康的良好品牌声誉。 自2017年起,公司连续3年入围开店邦「中国高成长连锁品牌TOP50强」,并先后获得“全国主食加工业示范企业”、“3·15诚信体系优秀单位”、 “2019年度闵行区区长质量奖品牌创新组织”等多个荣誉称号。   二、业务/管理需求/挑战 紫燕数字化发展的痛点: 解决方案 紫燕数据创新应用思路:   紫燕为什么会选择帆软: 紫燕信息系统架构: 三、 业务/管理应用场景 3.1 场景一: 痛点问题: 由于不同业务部门对数据需求的差异,比如业务A需要分析每个门店每天的某个产品销售情况;业务B需要按城市统计月度全产品销售情况;业务C需要统计不同类别产品在不同区域销售表现等各种经营分析数据;此前受限于落后的报表工具,我们只能针对业务场景逐个开发查询报表,不仅开发量大,且时效性低,不能及时对准经营需求,分析各业务维度的经营数据表现;且随着数据需求的不断增加,报表数量也变的越来越多,运维管理变得十分繁琐,人力成本较高。 解决方式: 为了解决上述痛点,我们需要在一个报表内实现不同维度的数据查询分析;为此,经过不同的报表产品的比对,最终选择了帆软报表;我们利用帆软报表强大的动态参数和条件功能,结合分析函数的应用,我们实现了在一个报表内多种维度的数据展现,举例门店产品多维度销售分析报表:其日期维度3个,组织维度6个,产品维度4个,此报表可支持多达72种维度数据统计。 场景价值: 截止目前,通过这种方式,紫燕报表数量整体下降约47%,数据维度平均提升约38%。不仅很好的满足了各级业务部门对数据需求,更大大降低了报表开发和运维工作量。 例如在【门店产品多维度销售分析报表】中,不同的业务人员能够自主查询符合自己需求的数据: 业务场景A:按每日、每店、产品清单查询统计 业务场景B:按月度、城市、产品品牌查询统计     业务场景C:按年度、法人、产品品类查询统计 3.2 场景二: 痛点问题: 随着公司业务的不断拓展,部署的业务系统越来越多,总部需要经营关键数据能实现全局分析、实时掌握、多维展现,如:采购、生产、批发、零售、会员、外卖等;并且对管理驾驶舱以及移动端分析需求越来越迫切;但这些数据分布在SAP、EKP、TMS、CRM、POS等多个应用系统中,此前受限于落后的报表平台,我们无法有效管理和整合多源数据,难以实现管理驾驶舱和移动端分析。 解决方式: 利用Fine Tube将不同系统之间的数据进行统一采集加工,并在数据仓库进行沉淀。然后利用 FineReport的决策报表功能,开发相应的大屏管理驾驶舱,同时利用帆软微信与钉钉插件的实现了移动端分析应用集成。 场景价值: 利用实时的线上线下移动端分析报表以及零售、批发、外卖、会员等大屏驾驶舱,公司管理层,可以直观的掌握全国实时销售动态,了解各营销大区经营指标情况,店均增长趋势构成等,让运营决策变的更加便精准和高效; 利用生产指标、价值分析、配送效率、物联应用、内控分析等大屏驾驶舱,公司管理层,可以实时的掌握工厂运行情况,分拣配送效率情况、车间仓库温度情况、物流车辆运行轨迹等,更加便捷的发现异常问题,针对性的做出业务调整。     四、 总结与展望 卤味属于传统行业,其业务场景众多、数据内容复杂的特点,注定数字化转型过程尤其艰难。结合紫燕的自身情况和数据应用的思考,我们采取了全场景规划、小场景启动、敏捷话演进的思路来建设全渠道数据中台,通过国内领先的帆软报表、帆软BI、ETL等工具,对公司内外多源异构的数据进行采集、治理、建模、分析、应用,不仅有效的打通各业务口和系统间的数据孤岛,更重要的是实现了紫燕企业优质数据资产的集中管理和应用; 展望:随着后疫情时代的到来,业态的创新层出不穷,获客渠道的愈发下沉,这些都刺激着传统餐饮零售行业的变革,我们要进一步深挖数据价值,加强对大数据背后的事实分析,提供更有价值的数据方案,更好的赋能企业运营决策。
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