某輕工制造企業(yè)成立于1994年，是中國(guó)輕工業(yè)塑料行業(yè)十強(qiáng)企業(yè)之一。該企業(yè)信息系統(tǒng)之間煙囪化，數(shù)據(jù)融合難、共享難，無(wú)法形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。因此，該企業(yè)與億信華辰合作，建設(shè)一站式數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)，通過(guò)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)賦能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全流程、全方位管理，為企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能決策支持。本案例旨在為制造企業(yè)的商業(yè)智能（BI）平臺(tái)建設(shè)提供經(jīng)驗(yàn)借鑒。

01、案例企業(yè)

某輕工制造企業(yè)（以下簡(jiǎn)稱“A企業(yè)”）成立于1994年，主要生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)生態(tài)功能性聚氨酯合成革和聚氨酯復(fù)合材料，于2011年在深交所公開(kāi)上市，是國(guó)家工信部認(rèn)定的“全國(guó)制造業(yè)單項(xiàng)冠軍示范企業(yè)”，連續(xù)多年蟬聯(lián)“中國(guó)輕工業(yè)塑料行業(yè)十強(qiáng)企業(yè)”且綜合排序第一名。

截至目前，A企業(yè)擁有總資產(chǎn)約22.5億元，擁有辦公、廠房建筑面積40萬(wàn)平方米，干濕法生產(chǎn)線40條，具有年產(chǎn)聚氨酯復(fù)合材料8850萬(wàn)米、年產(chǎn)聚氨酯樹(shù)脂7萬(wàn)噸的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)能力。

02、業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)

A企業(yè)過(guò)去一直重視企業(yè)信息化建設(shè)，注重對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)分析的應(yīng)用價(jià)值，在管理實(shí)踐過(guò)程中，存在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)校驗(yàn)、報(bào)告制作等環(huán)節(jié)工具化、平臺(tái)化的需求。

A企業(yè)當(dāng)前已建設(shè)信息系統(tǒng)分為兩部分，一部分是集團(tuán)總部部署的NC財(cái)務(wù)、ERP、OA、HR等業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)，另一部分是下屬子公司的ERP、OA、HR等業(yè)務(wù)系統(tǒng)以及自主開(kāi)發(fā)的信息系統(tǒng)。這些系統(tǒng)建設(shè)年代不一、廠家各異，導(dǎo)致系統(tǒng)之間煙囪化，數(shù)據(jù)融合難、共享難，無(wú)法形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。

A企業(yè)已開(kāi)發(fā)的一級(jí)表單超過(guò)500多張，系統(tǒng)之間通過(guò)庫(kù)表、接口及線下文件形式獲取的數(shù)據(jù)源超過(guò)2000個(gè)，分析表的層級(jí)涉及6級(jí)，且存在數(shù)據(jù)勾稽關(guān)系，管理架構(gòu)有5級(jí)以上且存在交叉涵蓋。

總的來(lái)看，A企業(yè)在數(shù)據(jù)方面存在以下6大問(wèn)題，也是導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型失敗的重要因素：
第一，數(shù)據(jù)安全隱患。敏感數(shù)據(jù)缺少管控策略，增加法律法規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，制約數(shù)據(jù)服務(wù)普及。
第二，數(shù)據(jù)服務(wù)不易用。數(shù)據(jù)服務(wù)手段單一、開(kāi)發(fā)效率低，不能及時(shí)滿足多樣的數(shù)據(jù)需求。
第三，缺少數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)架構(gòu)。數(shù)據(jù)價(jià)值難體現(xiàn)，數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)過(guò)程難管控，數(shù)據(jù)應(yīng)用閉環(huán)不完整。
第四，數(shù)據(jù)無(wú)法統(tǒng)籌管理。數(shù)據(jù)孤島普遍存在，對(duì)海量數(shù)據(jù)的管理缺乏健全的數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)。
第五，報(bào)表需求難滿足。現(xiàn)有報(bào)表主要以管理應(yīng)用為主，內(nèi)容相對(duì)固定，缺少自助式報(bào)表生成工具，無(wú)法滿足基層生產(chǎn)人員個(gè)性化報(bào)表需求。
第六，數(shù)據(jù)問(wèn)題難定位。診斷問(wèn)題成本高，解決問(wèn)題效率低。

為解決以上問(wèn)題，A企業(yè)與億信華辰合作，建設(shè)一站式數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)，旨在通過(guò)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)賦能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全流程全方位管理，實(shí)現(xiàn)智能決策支持，具體來(lái)看：

數(shù)據(jù)采集：建立企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)采集服務(wù)平臺(tái)，采集集團(tuán)及各分子公司、集團(tuán)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，做到“底數(shù)清、情況明”，為后續(xù)數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)提供基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)中心：構(gòu)建企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)中心，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算，同時(shí)構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，按企業(yè)業(yè)務(wù)體系如財(cái)務(wù)、人力、項(xiàng)目、知識(shí)等主體進(jìn)行體系化梳理，為數(shù)據(jù)分析提供支撐。

數(shù)據(jù)分析：一方面，通過(guò)領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)收入、利潤(rùn)、經(jīng)營(yíng)凈現(xiàn)金流、應(yīng)收賬款余額、應(yīng)付賬款余額等關(guān)鍵指標(biāo)的分析；另一方面形成專題分析，按照企業(yè)完成的指標(biāo)數(shù)據(jù)層層下鉆，例如按照集團(tuán)、分公司、部門、地市的粒度下鉆，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的逐級(jí)追溯。

數(shù)據(jù)賦能：賦能企業(yè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新，滿足生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)智能分析場(chǎng)景服務(wù)，按照高層決策、中層管理、基層執(zhí)行，為各級(jí)角色開(kāi)放數(shù)據(jù)權(quán)限，使用戶可以使用數(shù)據(jù)，通過(guò)拖拉拽完成日常的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。

03、解決方案

基于以上項(xiàng)目目標(biāo)，億信華辰一站式數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)的總體架構(gòu)如下：以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)為基礎(chǔ)，以應(yīng)用報(bào)表平臺(tái)和數(shù)據(jù)補(bǔ)錄平臺(tái)為支撐，進(jìn)行報(bào)表分析、領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙、數(shù)據(jù)補(bǔ)錄等應(yīng)用，為領(lǐng)導(dǎo)人員、業(yè)務(wù)人員、系統(tǒng)管理人員等提供統(tǒng)一的訪問(wèn)門戶。

匯聚全局業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)后關(guān)聯(lián)打通，業(yè)務(wù)架構(gòu)基于人、財(cái)、物、場(chǎng)景方法論，構(gòu)建人才、項(xiàng)目、財(cái)務(wù)、客戶等指標(biāo)及KPI體系，從而完成數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)分析到數(shù)據(jù)應(yīng)用的企業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)全流程管理。

為了構(gòu)建滿足企業(yè)精細(xì)化管理要求的完整、集約、一致、多維、高效、易用、良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，促進(jìn)數(shù)據(jù)管理及應(yīng)用能力提升，億信華辰按照三步走方法論進(jìn)行平臺(tái)建設(shè)：

第一步，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)，構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一共享，同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行全生命周期管理；
第二步，數(shù)據(jù)采集補(bǔ)錄，按照數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和采集規(guī)范進(jìn)行明細(xì)數(shù)據(jù)補(bǔ)錄與統(tǒng)一存儲(chǔ)；
第三步，提供多種數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，提供多效一致的數(shù)據(jù)應(yīng)用和構(gòu)想，滿足多種靈活便捷的數(shù)據(jù)獲取方式，支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘和多維度綜合分析，促進(jìn)業(yè)務(wù)能力提升。

第一步：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分成4層進(jìn)行建設(shè)：

第一層：數(shù)據(jù)源層。匯聚業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，包括人力、項(xiàng)目、財(cái)務(wù)共享、財(cái)務(wù)單據(jù)、安全生產(chǎn)平臺(tái)、設(shè)備共享、OA、黨建系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源，通過(guò)GDBC、API接口、文件等形式對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行連接。
第二層：ODS層。數(shù)據(jù)連接后進(jìn)行抽取，形成ODS層，進(jìn)行ODS層建模。
第三層：整合層。經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的整合、處理、清洗等，形成整合層數(shù)據(jù)主題域，一級(jí)主題域包括生產(chǎn)管理、財(cái)務(wù)管理、商務(wù)管理、勞務(wù)人員管理、設(shè)備管理等。
第四層：集市層。構(gòu)建人才、項(xiàng)目、安全、知識(shí)庫(kù)等主題集市，為數(shù)據(jù)分析提供基礎(chǔ)。

整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型建設(shè)秉承以下四大原則：

第一，模型中性原則。整合層模型原則上不為任何特定的應(yīng)用進(jìn)行針對(duì)性的設(shè)計(jì)，模型不會(huì)由于現(xiàn)有應(yīng)用的變動(dòng)或者對(duì)新應(yīng)用的支持而在結(jié)構(gòu)上重構(gòu)；整合層模型對(duì)重要業(yè)務(wù)元素及業(yè)務(wù)規(guī)則進(jìn)行規(guī)范化處理，例如所有個(gè)人客戶、團(tuán)體客戶、代理人等都統(tǒng)稱為當(dāng)事人，它是一個(gè)中性的概念，可以包含所有的個(gè)體以及各種可能的組合。

第二，模型一致性原則。作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)，邏輯數(shù)據(jù)模型必須在設(shè)計(jì)過(guò)程中保持統(tǒng)一的業(yè)務(wù)定義，比如當(dāng)事人的分類等應(yīng)該在整個(gè)企業(yè)保持一致，將來(lái)各種分析應(yīng)用都使用同樣的數(shù)據(jù)；統(tǒng)一業(yè)務(wù)定義，使將來(lái)不同應(yīng)用系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)人員在進(jìn)行應(yīng)用設(shè)計(jì)和展現(xiàn)時(shí)都使用同樣的語(yǔ)言。

第三，模型靈活性原則。基礎(chǔ)明細(xì)區(qū)模型是一個(gè)基本上滿足第三范式要求的關(guān)系模型，這種建模方式可以最大程度上減少數(shù)據(jù)冗余；同時(shí)保證模型的靈活性和可擴(kuò)展性，在模型設(shè)計(jì)過(guò)程中可以“想大做小”——在有一個(gè)全局規(guī)劃的同時(shí)，選定某些部分入手，然后再逐步完善。

第四，模型粒度性原則。為了滿足將來(lái)不同的應(yīng)用分析對(duì)數(shù)據(jù)的需要，基礎(chǔ)明細(xì)區(qū)模型能夠提供最小粒度的詳細(xì)數(shù)據(jù)，以支持各種可能的分析查詢。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型建設(shè)的步驟分為：調(diào)研與分析、邏輯模型設(shè)計(jì)、物理模型設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)映射和ETL開(kāi)發(fā)測(cè)試。

其中，ETL開(kāi)發(fā)建立映射文檔中源表與目標(biāo)表的映射關(guān)系，通過(guò)ETL開(kāi)發(fā)工具進(jìn)行落地開(kāi)發(fā)。億信華辰平臺(tái)內(nèi)置ETL開(kāi)發(fā)工具、封裝相關(guān)組件，通過(guò)組件拖拽的方式，就可以完成ETL過(guò)程流，完成數(shù)據(jù)的整合、處理和清洗。

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)每天產(chǎn)生，需要同步到對(duì)應(yīng)的層，通過(guò)ETL工具控制ETL作業(yè)的執(zhí)行時(shí)間、執(zhí)行頻次，進(jìn)行數(shù)據(jù)的調(diào)度處理，調(diào)度結(jié)果可以通過(guò)郵件或短信的方式發(fā)送給負(fù)責(zé)人做出處理。

第二步：數(shù)據(jù)采集補(bǔ)錄

數(shù)據(jù)補(bǔ)錄是通過(guò)批量采集、實(shí)時(shí)采集、接口采集、填報(bào)采集、互聯(lián)網(wǎng)采集等一系列手段完善數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，搭建數(shù)據(jù)中心，通過(guò)數(shù)據(jù)中心作為統(tǒng)一入口，實(shí)現(xiàn)要素融合、數(shù)據(jù)共享及決策支撐。

數(shù)據(jù)補(bǔ)錄平臺(tái)可以方便業(yè)務(wù)人員錄入數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)概要表、設(shè)計(jì)填報(bào)表、工程填報(bào)表、成本填報(bào)表、銷售&財(cái)務(wù)填報(bào)表、現(xiàn)金流表、損益表、增值稅計(jì)算表的錄入查詢標(biāo)準(zhǔn)化、便捷化、準(zhǔn)確化。

第三步：數(shù)據(jù)分析應(yīng)用

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，加以匯總和理解并消化，以求最大化地開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值。

數(shù)據(jù)分析的步驟分為以下6步：明確目標(biāo)、收集需求、梳理指標(biāo)、取數(shù)和建模、制作報(bào)表、展現(xiàn)結(jié)果。數(shù)據(jù)分析常見(jiàn)的應(yīng)用模式分為數(shù)據(jù)模板、固定報(bào)表、即席分析、PC報(bào)表和大屏端分析。

模式1：數(shù)據(jù)模板
數(shù)據(jù)模板主要針對(duì)相對(duì)確定、指標(biāo)相對(duì)固化的主題，例如財(cái)務(wù)主題、人力主題等，通過(guò)定制化數(shù)據(jù)模板，提供自助查詢模式的多維查詢、高級(jí)查詢、結(jié)果編輯、信息展示功能。

模式2：固定報(bào)表
固定報(bào)表是對(duì)日常生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)表格的呈現(xiàn)，通過(guò)選擇簡(jiǎn)單的查詢參數(shù)（如機(jī)構(gòu)、日期等），作為生成固定報(bào)表的參數(shù)輸入，根據(jù)選擇的報(bào)表參數(shù)，按照既定的報(bào)表模板，自動(dòng)統(tǒng)計(jì)并展示固定格式的報(bào)表內(nèi)容。

模式3：即席分析
在即席分析下，需要做到第一統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，統(tǒng)一定義管理信息的業(yè)務(wù)含義、統(tǒng)計(jì)口徑、加工規(guī)則等，消除口徑不一致；第二靈活用數(shù)，在滿足信息安全的前提條件下，支持用戶靈活自主用數(shù)，迅速響應(yīng)外部監(jiān)管和內(nèi)部管理的統(tǒng)計(jì)需求，提高數(shù)據(jù)報(bào)送效率，降低數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)成本，改善用戶體驗(yàn)；第三功能拓展，支持管理信息的下鉆與關(guān)聯(lián)分析，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，促進(jìn)業(yè)務(wù)能力與數(shù)據(jù)管理能力提升，支持經(jīng)營(yíng)管理決策；第四效率提升，通過(guò)指標(biāo)去重算法，實(shí)現(xiàn)全行指標(biāo)的去重整合，釋放系統(tǒng)性能，提升管理效率，節(jié)約管理資源。

模式4：PC報(bào)表
PC端報(bào)表可以設(shè)計(jì)復(fù)雜的綜合表格，通過(guò)圖表形式展現(xiàn)經(jīng)營(yíng)分析數(shù)據(jù)。

模式5：大屏端分析
通過(guò)大屏端可視化展現(xiàn)，可以實(shí)現(xiàn)管理層決策駕駛艙/儀表盤，直觀展現(xiàn)經(jīng)營(yíng)管理和風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)，支持管理層經(jīng)營(yíng)管理決策。19

在數(shù)據(jù)分析應(yīng)用方面，A企業(yè)的第一個(gè)項(xiàng)目成果是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析可視化，根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景拆分為大屏端分析、PC端報(bào)表平臺(tái)、PC端即席分析以及系統(tǒng)管理。

其中，大屏端分析主要應(yīng)用于實(shí)時(shí)監(jiān)控預(yù)警或在展廳匯報(bào)等場(chǎng)景；PC端報(bào)表平臺(tái)主要是針對(duì)日常生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的報(bào)表進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，例如收入類、費(fèi)用類、銷售類等；PC端即席分析是在報(bào)表分析的基礎(chǔ)上，將數(shù)據(jù)分析能力賦予企業(yè)中層或基層人員，可以快速查看數(shù)據(jù)存在的問(wèn)題，進(jìn)行數(shù)據(jù)上報(bào)；系統(tǒng)管理提供基礎(chǔ)的管理功能，包括用戶管理、權(quán)限管理、門戶配置等。

第二個(gè)項(xiàng)目成果是數(shù)據(jù)融合數(shù)據(jù)挖掘，通過(guò)多維度、多類型、深層鉆取各種綜合圖表，形象展示A企業(yè)運(yùn)行的關(guān)鍵指標(biāo)，直觀監(jiān)測(cè)A企業(yè)總部及分子公司的運(yùn)營(yíng)情況，并可以對(duì)關(guān)鍵指標(biāo)實(shí)現(xiàn)預(yù)警和下鉆挖掘，為集團(tuán)及業(yè)務(wù)、分子公司分管主管領(lǐng)導(dǎo)和各部門領(lǐng)導(dǎo)提供智能決策支持。

04、價(jià)值與效果

通過(guò)建設(shè)一站式數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)，A企業(yè)實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)收入、利潤(rùn)、應(yīng)收賬款余額等關(guān)鍵指標(biāo)的采集和分析，挖掘企業(yè)數(shù)據(jù)的核心價(jià)值，為企業(yè)組織變革、業(yè)務(wù)創(chuàng)新、決策支持提供相應(yīng)的管理價(jià)值。

一站式數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用平臺(tái)滿足了A企業(yè)一站式數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)賦能的需求，將基層員工從繁瑣的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工作中解脫出來(lái)，參與到數(shù)據(jù)分析和管控工作中，中層管理者憑借智能化、精細(xì)化的管控工具，輔助高層領(lǐng)導(dǎo)及時(shí)有效地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管控和最終決策，實(shí)現(xiàn)內(nèi)部財(cái)務(wù)運(yùn)營(yíng)的智能化。