朦朧的青春

2022-12-08

A企業過去一直重視企業信息化建設，注重對企業經營分析的應用價值，在管理實踐過程中，存在財務數據收集、數據校驗、報告制作等環節工具化、平臺化的需求。

A企業當前已建設信息系統分為兩部分，一部分是集團總部部署的NC財務、ERP、OA、HR等業務信息系統，另一部分是下屬子公司的ERP、OA、HR等業務系統以及自主開發的信息系統。這些系統建設年代不一、廠家各異，導致系統之間煙囪化，數據融合難、共享難，無法形成數據資產體系為企業創造價值。

A企業已開發的一級表單超過500多張，系統之間通過庫表、接口及線下文件形式獲取的數據源超過2000個，分析表的層級涉及6級，且存在數據勾稽關系，管理架構有5級以上且存在交叉涵蓋。

總的來看，A企業在數據方面存在以下6大問題，也是導致數字化轉型失敗的重要因素：
第一，數據安全隱患。敏感數據缺少管控策略，增加法律法規風險，制約數據服務普及。
第二，數據服務不易用。數據服務手段單一、開發效率低，不能及時滿足多樣的數據需求。
第三，缺少數據運營架構。數據價值難體現，數據流轉過程難管控，數據應用閉環不完整。
第四，數據無法統籌管理。數據孤島普遍存在，對海量數據的管理缺乏健全的數據架構設計。
第五，報表需求難滿足。現有報表主要以管理應用為主，內容相對固定，缺少自助式報表生成工具，無法滿足基層生產人員個性化報表需求。
第六，數據問題難定位。診斷問題成本高，解決問題效率低。

為解決以上問題，A企業與億信華辰合作，建設一站式數據應用平臺，旨在通過數據采集、數據中心、數據分析、數據賦能實現數據全流程全方位管理，實現智能決策支持，具體來看：

數據采集：建立企業級數據采集服務平臺，采集集團及各分子公司、集團業務系統的數據，做到“底數清、情況明”，為后續數據中心、數據倉庫建設提供基礎。
數據中心：構建企業級大數據中心，實現結構化、非結構化數據的存儲和計算，同時構建企業數據倉庫，按企業業務體系如財務、人力、項目、知識等主體進行體系化梳理，為數據分析提供支撐。
數據分析：一方面，通過領導駕駛艙實現對企業收入、利潤、經營凈現金流、應收賬款余額、應付賬款余額等關鍵指標的分析；另一方面形成專題分析，按照企業完成的指標數據層層下鉆，例如按照集團、分公司、部門、地市的粒度下鉆，實現對數據的逐級追溯。
數據賦能：賦能企業業務創新，滿足生產經營智能分析場景服務，按照高層決策、中層管理、基層執行，為各級角色開放數據權限，使用戶可以使用數據，通過拖拉拽完成日常的數據分析應用。