把时间变成钱?可视化平台实时监控百万数据,决策分析不再等

一个好的经营分析能够使得企业不断进行自我完善和优化,促进核心竞争力。那么在大数据时代下,企业该如何建立经营分析体系呢?

一、现状分析

有ERP、CRM以及行业系统等,但系统间存在数据孤岛及数据壁垒的问题。

1.一方面无法与其他系统数据打通,导致数据口径与数据修改问题频繁出现

2.另一方面在集团层面把控全局数据存在一定难度,导致后续系统数据整合等工作难度大

3.数据整合分析暂时只能通过线下的形式展开,大大降低了数据分析效率

企业经营分析,经营决策分析,企业信息化架构, 数据中心建设项目

二、项目建设思路

项目采用先总再分的思路进行整体体系规划与开发,首先从公司整体视角出发,诱导各业务主题模块综合驾驶舱及大屏等内容的构建,然后在整体体系完成的基础上,进而搭建公司整体的经营分析平台与管理场景,具体项目目标如下:

1.首先整合各业务系统真实数据,进行综合分析、重点展现,使战略层能初步掌握运营概况,能站在整体角度上调整各个业务部门的冗余工作,提高内部效率。

2.对于指标数据,优化存储结构,方便信息部门统一管理企业数据;对于可复用主数据,开发交换接口,方便现今、以后的业务系统的统一调用。

3.提供多终端的数据分析与展示的基础功能作为数据呈现的统一平台,最终实现围绕公司整体的业务管理闭环,构建全方位的自动化分析体系,辅助决策。

企业经营分析,经营决策分析,企业信息化架构, 数据中心建设项目

三、项目建设需求落地

1、数据信息化平台建设需求

鉴于目前的信息化建设现状,需要一个能够集中体现企业运营活动状况的、全局的、直观的、可视化的经营分析系统,以供决策和运营管控的运用,提升运营效率,本次项目应用的是FineReport平台:

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信息化平台架构

2、 数据底层建设需求

目前,公司业务系统量多且杂,线下变动频繁,导致一系列数据不及时、数据偏差、数据不一致,严重影响高层查看数据,降低工作效率。因此,优化数据管理体制,清洗整合系统数据势在必行。

1.收集主题性分析需求,初步诱导形成系统指标并持续完善

指标的系统化梳理建立是数据支撑的关键一步,针对各主题分析指标的收集与整理,并与各业务部门达成一致,建立完善公司现有数据的整合,为后续数据仓库的搭建打下基础。

2.针对需求反映出的数据粒度,确认指标权责并对其分级

指标的权责确认是数据梳理的第二个关键节点,公司将管理需求指标直接指向各业务部门,一方面理清了指标的来源,另一方面也逆向诱导了各业务部门业务系统的体系建设。同时,对各指标进行分级管理,为后期分期建设经营分析体系整体规划。

3.建设经营分析系统数据仓库并逐步完善

在业务系统完善优化的基础上,梳理清洗业务数据,搭建经营分析系统的数据仓库,为后续公司整体数据运营管理形成初步的体制,统一的数据入口对应统一的数据输出出口原则,达到数据准确一致。

3、分析主题开发需求

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1.营销主题

营销主题模块是重点模块,主要从发货、纯销、库存、熬胶、铺货等角度,综合展现公司当前的营销情况。同时,对营销模块中的重点指标及重点内容做深入对比分析。

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发货主题分析

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2.供应链主题

重点针对产销存进行综合分析,能够反映公司当前的采购情况、生产情况,外加一定程度的库存情况。通过产销存三方对比,能够将公司生产与其他内容结合起来,并给出一定的指导建议,助力于进一步采购调优或生产提效等。

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供应链生产分析

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供应链采购分析

3.运营主题

针对现阶段运营分析,本次规划两方面运营内容:IT运营分析和财务资金运营分析。

IT运营分析主要面向于IT信息部门,综合展现公司现有系统情况及使用情况,帮助后续的系统整合及信息整合;

财务资金运营及展现分析现阶段公司资金情况,主要从公司营业收入、利润、应收账款等财务视角来展现,重点通过时间维度进行对比等分析,让领导对公司当前情况作整体把控。

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盈利能力分析

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联营客户分析

四、项目展望

1.数据融合:收集市场公开和企业购买数据,追踪电商平台、社交媒体、垂直论坛数据,融合企业内部数据,打造全域数据平台,形成数据资源池

2.数据理解:以客户、消费者和产品为核心,沉淀行业知识图谱,建立高度场景化数据产品和决策模型,使得各级人员深刻掌控运营现状。

3.数据智能:灵活自由展示指标,多维度钻探数据,异常自动诊断,主动预警提醒,智能数据挖掘,归纳经验为知识,预测未来成可行,理性决策

比如,目前市面上很流行的帆软公司的软件——finereport,功能算是前沿的,可做BI报表和大屏,内置了10+行业解决方案和几十种可视化大屏模板demo,即便没有专业的技术也照样可以完成。功能比较全面,包括数据整合、建模、分析、制作图表。很适合企业使用,难度不算太大,而效果也不错。

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