基于數據倉庫的數據分析在物資管理中的應用

□ 張艷玲

(1.國家能源集團包神鐵路集團物資供應分公司,內蒙古 鄂爾多斯 017000;2.西南交通大學 經濟管理學院,四川 成都 610036)

2012年神朔作為神華“SH217”工程ERP項目第一批試點單位，成功上線ERP項目。隨著神朔物資管理信息系統的不斷建設和應用，在物資主數據管理(MDM)系統、ERP系統MM模塊和尋源及供應商管理(SRM)系統中已實現了從物料主數據、物資計劃、尋源、采購合同、庫存、供應商管理的物資全過程管理，由此而產生了海量數據。

對海量的數據進行挖掘、分析，才能產生價值。BW作為數據倉庫產品，具有強大的數據分析及挖掘能力，能夠對SAP R/3以及其他非SAP系統的數據進行抽取、轉換、清洗，能從多方面進行深入分析，挖掘出有價值的經驗和規則。在神華集團SRM優化項目部署下，物資決策分析平臺上線，憑借數據倉庫的數據處理與分析能力，搭建的分析靈活、技術先進的物資數據分析平臺成為物資管理的大數據平臺。

“物資決策分析平臺”以實際業務數據為基礎，建設數據分析系統，實現采購計劃、尋源、采購合同、供應商管理整體流程信息透明；利用標準查詢、統計分析報表的手段，針對不同層級業務監控、信息查詢需求，展示業務數據，使管理層及時了解業務運行狀況，為管理決策提供支持。

因此，探討物資數據分析平臺的應用，對于提升物資集約化管理具有重要意義。

1 SAP BW介紹

1.1 數據倉庫概述

數據倉庫是商務智能的重要組成部分,美國著名信息工程學家William H.Inmon在其著作《Building the Data Warehouse》中定義了數據倉庫，數據倉庫(Data Warehouse)是一個面向主題的(Subject Oriented)、集成的(Inte-grated)、相對穩定的(Non-Volatile)、反映歷史變化(Time Variant)的數據集合，用于支持管理決策(Decision Making Support)。

1.2 SAP BW數據結構

SAP BW是商務智能(BI)的集成化組件之一，這個集成平臺可以將SAP和非SAP數據進行采集、存儲、分析和管理。SAP BW使用ABAP語言開發，通過Service API和BAPI同其他SAP組件及非SAP組件相關聯。SAP BW系統由三層架構而成。最下面一層是有SAP組件(ERP、BW等)、外部文件以及非SAP系統組成的數據源系統。中間層是BW服務器，主要使用管理員管理平臺(Administrator Workbench)管理和維護BW系統，存儲數據和根據用戶要求搜索數據。最上面一層是報表層，它主要是由BW Business Explorer (BEx)或第三方報表工具組成。

1.3 SAP BW數據分析平臺

SAP BW是一個端對端的數據倉庫產品，最初是為了對SAP SRM與ERP的數據進行分析而建立的，逐漸發展成為一套數據倉庫產品，包含數據抽取、數據存儲對象、元數據存儲集和前端展現分析工具等。它將源系統數據(SRM、ERP、外圍系統、文本文件等)，經過上載將數據傳入BW數據倉庫，將數據進行處理后，以EXCEL、WEB等形式將報表數據展示給用戶。

2 物資決策分析平臺

2.1 建設背景

2010年圍繞建設世界一流煤炭綜合能源企業這一目標，集團啟動了“SH217”信息化建設工程，為了構建“兩大橫向協同信息平臺(即產運銷協同調度指揮、人財物協同資源整合)”和“一體化縱向管控平臺”(總稱“兩橫一縱”信息平臺)；三大平臺支撐七大業務能力提升，即集團管控、資源整合、業務協同、專業管理、本質安全、集約化服務和綜合管理等。通過“兩橫一縱”三大信息平臺建設和七大業務能力的提升，借助信息化工作的全面展開，提升集團管理經營能力，實現生產管理效率最大化、生產運營流程最優化，充分支撐管理變革和業務能力的提升。

物資管理信息化是SH217工程的十大重點項目之一，物資信息化系統建設的目標是提升物資集約化管理水平。包括SRM和ERP項目中的物資管理模塊，著力搭建統一的物資管理信息化平臺。在信息化建設中，SRM系統一開始就設計成決策分析型系統。物資集約化提升項目沒有采取先建立操作型系統再逐步提升數據質量后引入分析和決策支持功能的傳統思路，而是先建立決策分析型系統，引領管理提升和物資集約化項目實施，項目優先考慮標準化和管理流程的提升，再通過系統實施使其逐步落地。第一步是完成戰略規劃和物資管理標準化建設，第二步實現物資管理信息精細化，第三步實現物資管理信息規模化。

在2011年建立了統一的物資分類和編碼體系，實現了集采目錄優化、品類管理、支出分析和供應商管理方案等。2012年進行展開SRM和ERP物資模塊的項目。2013年SRM項目建成，實現了“決策支持、合規管控、專業管理、系統集采”的系統建設要求。2016年7月啟動SRM優化項目，物資決策分析平臺是SRM優化項目的四大標志性任務之一，經過項目準備、業務藍圖設計、系統開發與測試，于2017年3月份正式上線。

2.2 物資決策分析平臺建設意義

物資決策分析平臺實施帶來多方面的提升，主要帶來以下四個方面的提升：

①規范數據口徑、統一數據來源。建立數據分析平臺，規范數據口徑、統一數據來源，整合專業系統和經營管理系統的數據，實現了集團和二級單位的數據分析基于同一數據源。

政黨作為一種組織形式，在現代民主政治中發揮著重要作用，其功能是決定性的，政黨的功能只有通過基層黨組織的功能來實現。機關黨組織是黨的基層組織的重要組成部分，黨的基層組織功能的變化對機關黨組織產生深刻影響。

②實現多維數據分析。通過建立固定報表、靈活分析報表和指標分析功能，提供自定義報表分析功能，實現自助式分析，引入豐富的圖形化展現方式，滿足不同層級的多角度數據分析需求。

③提升管理洞察力。實現對歷史數據多場景、多維度、深層次的分析功能，可以靈活、自助式實現業務數據的關聯、多維分析。幫助管理者準確定位和分析關鍵問題。

④實現關鍵績效分析。實現覆蓋計劃、方案、尋源、合同、庫存及供應商管理業務環節的重點KPI，為業務運行管理和績效考核提供支撐，搭建起企業績效分析庫，不斷提升戰略分析和管理決策水平。

3 物資數據分析平臺在神朔物資管理中的應用

3.1 數據分析平臺應用產生的統計變革

傳統的報表統計，往往是通過Excel進行數據處理，在月底進行數據的匯總，數據收集緩慢、需要費時費力溝通確認數據口徑、統計時點等，而且這種工作形式數據之間是孤立的，其數據不能統一存貯，獨立的Excel之間數據不能互相引用，跨年數據不能直接對比，數據之間缺乏關聯性，同時安全性得不到保障。

即使是ERP上線后，ERP系統的應用停留在MIS系統層面，沒有達到企業所期望的決策支持功能，ERP系統的數據無法上升到信息層面。ERP系統數據是具體的業務數據，僅能進行單一模塊數據、細節數據分析，格式簡單的日常性和實時性的報表，沒有進行數據的分析、深入挖掘的功能，難以發現潛在數據中的有價值的信息，針對業務分析方面不夠全面。很多報表需要進行二次開發，開發后的報表運行緩慢，常常出現系統報錯。

BW報表不僅滿足了大量跨模塊、跨系統的基礎數據分析需求，而且可以通過數據模型，建立多維分析功能，不必每張報表都單獨體現。數據分析平臺實現了自助式報表查詢，報表方式靈活多樣，可以選用Web報表或嵌套Excel,也可以自主建立，實現歷史性分析和海量數據高效分析，為管理監管層提供績效考核、為決策層提供組合分析、為戰略層輔助經營戰略制定，實現了數據資產價值。

3.2 物資數據分析平臺主要功能

物資數據分析平臺涵蓋了計劃、尋源、采購執行、供應商管理和倉儲配送業務，以BW為技術基礎實現了智能分析、關鍵績效指標、統計報表和臺賬查詢功能，如圖1數據分析平臺功能。

圖1 數據分析平臺功能

計劃管理方面關鍵績效指標包括：計劃提報及時率、計劃提報準確率和計劃返委托比例；統計分析報表有計劃預算分析、計劃準確性分析；業務查詢包括計劃執行狀態、計劃退回查詢、返委托計劃查詢。

方案管理方面關鍵績效指標包括：方案編報及時性和方案編報準確性；統計分析包括采購方案審核情況；業務查詢包括方案信息查詢和方案狀態查詢。

尋源管理方面的關鍵績效指標包括招標占比分析、公開招標分析、電子招標分析；統計分析包括尋源情況分析；業務查詢包括尋源方式采購情況查詢。

合同管理方面關鍵績效指標包括合同簽訂及時性、合同到貨及時性和合同變更分析；統計分析包括合同信息統計、框架類合同分析、集采物資分析、寄售物資分析；業務查詢包括協議信息查詢、到貨信息查詢和協議到期預警。

供應商管理方面關鍵績效指標包括供應商績效分析；統計分析包括供應商參與度、供應商業務表現、供應商結構、供應商采購規模；業務查詢包括物資供應查詢、供應商交貨和供應商物資查詢。

采購綜合方面關鍵績效指標包括集采情況分析、采購金額分析；統計分析包括采購規模、資金支出、價格分析、用時分析；業務查詢包括采購執行狀態查詢、采購執行用時查詢。

庫存管理方面關鍵績效指標包括庫存成本、庫存周轉、調劑物資分析和聯儲物資分析；統計分析包括庫存結構分析、物資庫齡分析、物資收發分析和閑置物資分析；業務查詢包括物資消耗查詢。

3.3 數據分析平臺應用中存在的問題

隨著數據分析平臺的建立和優化，數據分析平臺的功能趨于完善，從數據分析平臺應用的實際中，雖然提出一些適合神朔業務的報表、指標，數據應用給物資管理工作帶來益處，但總體來說，在數據應用的深度和廣度上，數據分析平臺的應用還停留在淺層次、低水平的應用，數據分析應用對物資管理的支撐和推動作用還沒有充分發揮，數據分析平臺應用還有待進一步提升。制約數據分析平臺深入廣泛使用的因素有以下幾個方面：

①思想認識不足。物資管理工作長期以采購和保供應為重點工作，即使在大數據背景下，很多人還沒有認識到開展物資數據深度分析應用的重要性，平臺應用意識不強。對已經形成規模的數據信息關注不夠，敏感性不高，沒有樹立將數據信息與日常管理工作結合起來的應用意識。

②管理機制缺乏。按照集團“管辦分離”為原則的物資管理模式，神朔物資管理也基于這一原則進行物資管理，然而在實際中，“管”的職能較多介入于“辦”的業務領域，缺乏相應的管理權限，導致管不準、管不實。數據分析應該作為管理內容重要的一部分，讓“管”的職能在平臺應用中充分發揮。雖然集團統建信息系統應用情況評價把ERP和供尋源與供應商管理系統的部分指標納入監測或考核，但神朔內部缺乏考核評價機制，沒有建立制度考評和跟蹤檢查等機制，使數據應用工作沒有達到應有的效果。

③數據分析應用范圍需拓寬。在庫存綜合查詢、采購情況統計、在途物資統計等查詢多，而對于采購歷史價格分析、合同完成率和供應商協同率等分析較少。數據分析平臺查詢功能多而進行專題性的數據分析卻非常少。

④數據質量有待改善。數據分析應用的基礎是數據，數據真實、準確、完整才能保證信息的可靠性，如果數據失真，數據分析建立在不真實的數據基礎上，對于管理決策是有誤導的。BW的數據基礎是源于各個業務系統如ERP、SRM等信息系統，如需求計劃與采購計劃無強關聯關系，存在工單創建采購計劃和直接創建采購計劃等無需求計劃業務。IBS回傳SRM供應商投標信息不全，供應商應標率，中標率統計不完整，參考價格投標數據范圍受限制。對于庫齡統計分析，雖然ERP系統啟用了批次管理功能，然而先進先出只是停留在系統中。

⑤數據分析專業性人才缺乏。物資管理專業人員不足，既懂業務又具備數據分析應用能力的人員更是稀少，部分人員業務素質和能力不強，對數據基礎源即信息系統不熟練、對于數據分析平臺相關字段取值理解不足，對于報表、指標等設置的意義不理解，排斥分析、應用工作，很大程度上制約了數據分析工作的開展。

3.4 提升數據分析平臺應用的建議

物資數據的分析應用是個長期的系統工程，需要扎實、穩步的推進。要做好數據分析平臺應用工作，還需要關注以下方面：

①樹立數據分析意識。物資信息化是實現物資管理集約化的必由之路，物資管理水平的提升離不開決策分析，在互聯網、大數據、云計算等技術的支持下，在集團打造“互聯網+物資管理”運營模式下，神朔應積極應用當前的物資管理信息化平臺建設構架，樹立數據分析意識，進一步了解物資管理業務的實際情況，從而進行智慧的管理決策，推動物資管理的在線化、數據化與智能化。

在實際工作中，物資工作的管理者應該是數據分析應用的堅持者和倡導者，在領導決策時，數據應用、分析結果是重要的參考依據。物資管理的業務人員應正確認識數據分析應用工作，有意識地進行數據分析應用，在日常工作善于運用數據分析平臺，分析發現一些問題，以改善物資管理現狀。

②規范數據分析應用工作。在實際工作中要明確計劃、倉儲、采購部門在數據分析應用工作的具體職責，可指定或設立專門部門來具體承擔對數據分析應用工作的組織、監督、考評等工作，實行數據分析應用工作的統一歸口管理。對數據深入分析、研究，從中找出有價值的信息，為物資管理決策提供依據。進一步建立數據分析應用管理工作制度，明確數據分析應用工作的職責、流程、工作內容、工作標準，實施對數據分析應用工作的考評，以考評來保障數據分析應用工作的有效開展。

③拓寬數據分析范圍。一方面要利用好現有的數據分析平臺資源，不斷多維度分析驗證，利用“物資數據分析”指導業務、管控和決策，實現物資管理智能化；另一方面在新的經濟形勢下，延伸供應鏈、上下游協同，努力獲取價格信息、掌握市場行情動態，加大與供應商協同，獲取豐富的市場信息才能更好的進行決策；在企業內部，加大物資管理與生產實際的關聯度分析，比如物資采購與運量的配比關系、各生產單位生產維修量與物資消耗的關系分析等。

④從源頭把關數據質量。數據分析平臺的基礎就是數據資源，全面、真實、完備的數據是數據分析應用質量的關鍵所在。首先，各級業務辦理人員要有重視數據質量的意識，在信息系統中及時辦理、真實錄入基礎數據；其次，加強業務規范管理，減少手工錄入單據、隨意逆向操作等，保證系統數據的質量；最后，改善基礎設施建設。比如采用RFID、條碼等技術，實現一物一碼，物資可追溯，應用到庫齡統計分析、物資消耗分析等方面，進一步物資管理精細化。

⑤加強培訓、不斷提高物資管理人員能力。在數據分析平臺建設中，只有少數的業務骨干參與了需求調研和系統測試，在實際應用中大多數的物資管理人員對于數據分析平臺培訓不足，沒有掌握數據分析平臺的操作技能，這也是制約物資數據分析工作的一個原因。因此，要做好物資數據分析工作就要加強數據分析平臺操作培訓。除此之外，物資統計分析人員不僅要熟知物資管理業務辦理流程、還要熟悉ERP、SRM等信息系統，還要具備一定的經濟管理方面的知識、綜合分析技能和解決實際問題能力。

4 結束語

數據分析平臺已經在計劃、采購、庫存、供應商業務等開發了很多報表，BW系統實現了各種決策分析功能。在大數據時代，數據分析是信息產生價值的必由之路，數據分析平臺體系建設促進了內部深層次的協同，隨著應用的深入、范圍的拓寬，數據分析平臺將會是輔助決策的智能平臺，會更有力地提升物資管理水平。