知識型企業綜合數據分析平臺建設

【摘要】隨著信息化工作的不斷深入，企業不可避免的面臨著數據的幾何式增長，傳統的數據統計模式已不能滿足企業決策層、管理層、執行層對數據分析的需求。為解決企業決策層、管理層、執行層實時掌握經營管理、財務管理、人力資源管理等企業核心數據的分析結果，以便為企業發展戰略作出相應決策，論文以企業綜合管理信息化項目為依托，從數據整理、數據分類、數據建模、數據分析、數據集成等各個環節進行規劃，實現跨平臺、跨系統的綜合數據分析，并且提供了豐富多樣的數據展現形式和靈活、嚴密的權限管理機制，有效的為企業決策管理者提供決策支持。

【關鍵詞】信息化；數據分析；決策支持

【中圖分類號】C931.6 【文獻標識碼】A 【文章編號】1672-5158（2012）09-0048-03

1、知識型企業綜合數據分析平臺建設的背景

1.1 企業數據分析管理的現狀

隨著企業信息化工作的不斷深入，業務系統數量不斷增多且越來越成熟。各系統的不斷運行，企業不可避免的面臨著數據的幾何增長，并積累了大量的歷史數據。傳統的數據統計模式已不能滿足企業決策層、管理層、執行層對數據分析的需求。企業決策層、管理層、執行層需要實時掌握經營管理、財務管理、人力資源管理等企業核心數據的分析結果，以便為企業發展戰略作出相應決策。如何能夠整合各系統的數據，深入分析利用積累的數據，從中挖掘價值，提升業務洞察力，為正確決策提供依據，已經成為企業信息化的重中之重

1.2 企業數據分析建設目標

為了有效解決由于人工手動統計分析帶來的效率低、易出錯等問題，并且滿足決策管理者對企業經營、財務等各方面情況能夠實時了解和掌握，從而使決策管理者及時準確的作出相應決策，需要構建綜合數據分析平臺，從數據整理、數據分類、數據建模、數據分析、數據集成等各個環節進行規劃、實施，實現企業數據統計分析在線化、實時化、權限管理規范化。本項目的總體建設目標包括以下三個方面：

●數據整合集中管理：以現有的業務系統為數據源，實現企業統一部署，建立統一數據結構、統一技術標準的主題數據庫，搭建能力持續提升的數據管理分析基礎環境，達到加工高效、響應快速、安全可靠、全院集中、質量管理、方便運維、過渡平穩的目標。

●數據實時統計分析：利用BI工具完成綜合數據分析平臺的建設，將數據倉庫中的數據以更為靈活、直觀、可視化的方式展示，使用戶快速、準確、方便地得到數據背后的知識。實現跨平臺、跨系統的綜合數據分析，并且提供豐富多樣的數據展現形式。

●權限管理規范化：實現規范化的權限管理，除了能夠根據用戶角色的不同實現功能操作范圍、對象類型及應用組件等權限的控制，還能夠實現數據級次權限的靈活控制。

2、知識型企業綜合數據分析平臺建設的內涵

2.1 基本建設內容

依托經營管理、財務管理、人力資源管理等模塊的數據積累，在已有報表的基礎上，利用統一BI平臺構建綜合數據分析平臺，構建領導駕駛艙、多維數據分析、即時分析等多種數據分析展現形式，為決策層、管理層提供企業經營狀況、財務情況分析，有效的為企業決策管理者提供數據支持。

根據對業務現狀的分析和了解，對綜合數據分析平臺的主題業務模型進行了規劃和梳理，分為綜合辦公數據分析、經營管理數據分析、財務管理數據分析、人力資源管理數據分析、黨群管理數據分析、科技管理數據分析、資產管理數據分析、質量安全數據分析、文控管理數據分析等九大主題業務。依據這九大主題模型，實現了跨平臺、跨系統的綜合數據分析，并且提供了豐富多樣的數據展現形式和靈活、嚴密的權限管理機制。

2.2 創新點分析

跨平臺、跨系統的綜合數據分析：

通過跨平臺、跨系統的在線化綜合數據分析，實現了實時數據分析，代替傳統的數據統計模式，大大提高了數據分析效率。

豐富多樣的數據展現形式：

數據展現是要將數據倉庫中的數據以更為靈活、直觀、可視化的方式展示，使用戶快速、準確、方便地得到數據背后的知識。系統提供了豐富多樣的數據展現形式，為決策管理人員提供領導駕駛艙、趨勢圖等高端數據展手段。使數據分析結果更加直觀的反映企業經營、財務等各方面情況，為企業決策、領導層提供更加有力的決策支撐。

靈活、嚴密的權限管理機制：

支持靈活、嚴密的權限管理機制，實現了對應用組件、系統對象、系統功能及數據訪問等多方面的權限控制。獨創自動數據分級限定技術，很好地解決了數據倉庫集中部署、分級應用的問題。

3、知識型企業綜合數據分析平臺建設實施過程

為了能夠較好的進行本項目的里程碑的控制，本項目根據自然季度整體劃分為4個階段，項目周期為一年。

在四個季度的總體實施階段下，本項目的實施過程上可以進一步分解為5個階段，第一階段為項目的啟動階段，在這一階段主要完成實施動員、總體設計、實施組織機構建立以及源系統調研等工作。第二階段為建模階段，根據前期調研的結果，分別針對特定的業務域進行數據倉庫的邏輯、物理建模。第三階段為ETL階段，我們根據數據建模形成的數據結構進行ETL流程設計，這時要將源系統與目標數據倉庫的數據進行映射，再通過設計數據流將源系統中的數據加載到數據倉庫中。第四階段是決策分析模型設計階段，根據業務人員在實際工作中的需要，通過多種技術將能夠為決策提供支持的數據分析過程進行定義，最終通過門戶的方式推送到每一個業務人員的工作臺上。第五個階段是上線推廣階段，通過以上實施過程后，綜合數據分析平臺建設完成并上線使用。

3.1 項目啟動階段

3.1.1 需求調研與分析

1）業務需求分析：為了讓綜合數據分析平臺能更好滿足業務需求，必須充分調研業務用戶的分析需求。首先，要深入研究、解讀業務重點、報表模型、專項分析等素材；在此基礎上，對業務、指標等業務概念進行梳理、歸納，并形成業務框架、重點查詢、重點指標等框架性內容。

2）源數據分析：對抽取的數據源進行理解和梳理，明確需要進行數據抽取的業務數據庫，梳理各數據源及目標數據庫的數據結構和指標口徑，在需求分析完成后，形成《調研說明書》《需求規格說明書》等相關文檔。

3.1.2 系統總體設計

本階段的主要工作：系統總體架構設計、技術架構驗證、設計方法論研究、重難點技術攻關、基礎產品選型、整理《總體設計說明書》。

3.2 基礎數據模型設計階段

基礎數據模型設計包括業務模型設計、概念模型設計、邏輯模型設計及物理模型設計四個階段。系統的總體數據設計結構如下圖：

3.2.1 業務模型設計

在業務建模階段，主要任務是清楚劃分各業務單元及分析要點，將整個業務劃分成包括綜合辦公數據分析、經營管理數據分析、財務管理數據分析、人力資源管理數據分析、黨紀工團管理數據分析、科技管理數據分析、資產管理數據分析、安全質量數據分析、文控管理數據分析等九大模塊，根據這些模塊，在每個業務主線內，考慮具體的業務主線內需要分析的業務主題。

3.2.2 概念模型設計

在業務建模階段已經完全理清相應的業務范圍和分析重點。概念模型設計最主要的工作就是進行業務概念的抽象，并確定各業務概念之間的內在關系。

領域概念建模就是運用了實體建模法，從紛繁的業務表象背后通過實體建模法，抽象出實體，事件，說明等抽象的實體，從而找出業務表象后抽象實體問的相互的關聯性，保證數據集市按照數據模型所能達到的一致性和關聯性。通過概念模型設計，數據集市的模型已經被抽象成一個個的實體，模型的框架已經搭建完畢。

3.2.3 邏輯模型設計

邏輯模型設計的主要工作有：實例化每一個抽象的實體，例如：在上面的概念模型之后，我們需要對“機構”和“部門”等這些抽象實體進行實例化。主要是，我們需要考慮“機構”的屬性包括那些，例如機構編號、機構類型、日期等等。找出抽象實體問的聯系，并將其實例化。以“機構”這個概念為例，對于績效考核要考慮這個概念，對于數據分析也要考慮這個概念等等。在邏輯模型設計階段，主要考慮的是抽象實體的一些細致的屬性。通過邏輯模型設計，才能夠將整個概念模型完整串聯成一個有機的實體，才能夠完整的表達出業務的具體內涵及其關聯性。

3.2.4 物理模型設計

物理模型設計主要的工作包括：生成創建表的腳本。不同的數據庫平臺可能生成不同的腳本。針對不同的數據庫平臺，進行一些相應的優化工作，針對數據集市的需要，按照維度建模的方法，生成事實表、維表等。針對ETL和元數據管理的需要，生成日志表等。經過物理建模階段，整個模型已經全部完成，形成《設計說明書》

3.3 ETL流程設計與實施

ETL的過程是本項目實施過程中非常重要的環節，數據質量、準確性等等決策支持類系統的衡量指標都與ETL過程有直接的關系。ETL是通過將源系統中的數據清洗、轉換和加載等流程使原有無序的源數據按照數據模型有機的整合，ETL包含兩個階段。第一階段將源系統業務數據加載至ODS數據層，第二個階段則是將ODS數據層數據轉換后加載到數據倉庫的數據模型中。前一個過程實現了數據的物理集中，后一個過程完成了數據邏輯的整合。

ODS數據層只是數據物理上的集中，以及存儲格式的轉換（比如由SQLServer等統一轉換為Oracle），數據本身并沒有做清洗轉換。所以，從宏觀的角度看，本系統的ETL過程是采用了ELT的模式。即數據從業務系統抽取（E）出來，加載（L）至數據倉庫，然后再做清洗和轉換（T）。這樣，業務范圍內所有的數據應用完全基于ODS數據層，也與不會額外與業務系統進行交互。

3.4 數據分析模塊開發

這個階段，根據《設計說明書》中的內容，進入系統開發和測試階段，實現系統從文字向實際成果的轉化過程。實現了《技術需求分析說明書》中規定的需求，包括：開發應用程序、執行系統測試、編寫用戶手冊。階段提交文檔：《技術手冊》、《測試用例》、《測試報告》、《會議紀要》等。

3.5 平臺推廣上線使用

3.5.1 系統部署實施

主要工作內容包括數據庫系統的安裝及配置、應用服務器的安裝及配置、安裝部署應用系統程序、統計報表制作與發布、查詢與統計分析結果確認。

3.5.2 系統試運行

主要工作包括：試運行方案制定、軟件修改完善、試點部門試運行總結、上線培訓、系統正式上線推廣。

4、知識型企業綜合數據分析平臺實施效果

財務管理：預算、現金流、成本、利潤等；

經營管理分析：合同收付費、投入產出比、利潤分析、預警分析等；

人力資源及績效考核管理：人員結構分析、考勤分析等。

固定資產管理：結構、占比趨勢、折舊和損耗等；

4.1 財務管理

針對財務相關的，現金流、成本、績效、會計報表等財務相關的業務，建設不同粒度的物理主題。重點進行對資金流計劃、會計檔案、成本績效等關鍵性指標進行分析。提供趨勢分析、預算分析、計劃完成情況分析、資金流向分析、執行情況分析等。

如下是資金與收支變動分析圖：

4.2 經營管理分析

針對市場開發、合同、產值、收付費、票據、等經營指標進行管理和分析統計。并對這些指標分項目、分類別、分等級的進行同環比、占比、增幅分析。

同時提供歷年趨勢分析。可清晰了解，各時間段合同額、產值等經營指標的走勢分析，以輔助領導進行下一步戰略決策。

4.3 人力資源及績效考核管理

4.3.1 人員結構分析

通過對人力資源基本信息進行分析，可用圖形的形式，直接展示人力資源數量、類別、年齡結構、職位結構個占比，及趨勢分析。

4.3.2 考勤分析

根據考勤數據以及標準班次情況對所有員工進行數據分析，以計算員工每天工作時間、遲到時間、曠工時間、請假、出差、培訓等。決策層掌握企業全局考勤分析，管理層掌握本部門考勤分析，員工可查看本人考勤統計。

4.3.3 領導行程管理及基本情況分析

提供領導行程在線填報、領導行程基本情況在線分析等功能。領導可針對一個月的行程在線錄入，并可在外出過程中根據實際情況及時在線修改，大大簡化了領導間的信息傳遞過程，優化了管理模式。

4.4 固定資產管理

固定資產管理，主要對材料、固資進行管理、分析和統計。分別會從材料、耗材、設備、等多個指標，進行綜合分析和展示。主要包括，固定資產分類統計分析、固定資產占比分析、固定資產購置分析、固定資產折舊和損耗分析等。如下圖，用領導駕駛艙的形式，展示設備的購置情況。

5、緒論

該成果自2010年6月開始調研同行業先進的管理方法、軟件市場內先進的產品以及企業自身的現狀及需求，并于2011年底規劃系統架構并部署實施，截止2012年6月，已經形成涵蓋人員信息、財務、固定資產、材料、經營、科技項目、質量管理、檔案借閱管理、編碼等十余類基礎數據庫，為業務流程提供數據支撐，通過業務系統的建設，在已有基礎數據庫的基礎上，形成業務數據庫79個。在此基礎上，通過對經營管理、財務管理、人力資源管理、固資材料管理等多系統、跨平臺的核心數據的多維度分析

1.取代原有的報表手工統計方式，實現數據分析在線化、實時化。

2.實現對企業數據的靈活展現，提供更為直觀的領導駕駛艙、高端趨勢圖等展現方式，提高了數據分析效率。

3.權限管理規范化，保證數據分析的安全性。

4.為決策者及時了解企業運營狀況提供決策支持，為業務改善提供正確依據。