建筑施工企業數據管理探討

董曉

【摘要】數字技術引領的全球產業升級正在深刻重塑競爭規則和格局，同時中國經濟進入高質量發展的新階段，建筑施工企業應盡早啟動自身轉型以應對未來趨勢。數據資產作為基本表現形式和重要組成部分，具有重大意義。然而大量的數據、復雜的數據環境、各種原因導致的數據質量缺陷嚴重阻礙了企業數字化智能化升級。為了使海量的數據發揮更大的價值，企業必須對其進行規范處理和有效應用，提高數據應用價值。文章通過實踐總結，重點研究建筑企業數據管理的現狀及存在的問題，提出數據管理的思路及下一步的具體措施，在推進數據管理方面進行了探討。

【關鍵詞】數據管理；數據標準；數字化平臺

【中圖分類號】F275

一、建筑施工企業數據管理內容、現狀及存在的問題

（一）數據管理內容

根據企業中數據的特點、作用及所屬關系的不同，可以將數據資產劃分為主數據、業務數據和分析數據。按照這種分類方法，數據管理也可以劃分為主數據管理、業務數據管理和分析數據管理。三種數據資產的特點、用途不同，管理內容和方式也存在一定的差別。其中，主數據指的是企業一定時期內較少發生變動的基礎數據，是具有高業務價值的、可以在各個業務部門或業務系統被重復使用的數據，是單一、準確、權威的數據來源，依賴于靜態的關鍵基礎數據，主數據管理側重數據的唯一性、完整性、高價值性和準確性。業務數據包括業務活動數據和業務審計數據，業務活動數據是企業日常業務的記錄；業務審計數據是對數據變更的記錄，業務數據管理側重業務系統之間的數據整合、清理、標準化，以及數據的有效共享。分析數據是基于主數據和業務數據，結合企業管理需要，對數據進行分析、整理、再加工后形成的管理數據，是企業數據價值的體現，分析數據管理側重數據的唯一性、完整性和可用性（見圖1）。

（二）建筑施工企業數據管理現狀

目前大部分建筑施工企業存在大量數據缺乏數據標準，數據的深度、廣度和精度不夠理想，數據可利用價值不高，難以滿足企業管理層的決策需要，數據的價值未能充分發揮，具體而言，通常現狀如下：

1.缺乏數據管理的體系規劃。過去一段時間以來，大部分建筑施工企業陸續建設了協同辦公、成本系統、人力資源系統、薪酬系統、機械設備系統、資金管理系統等信息化系統。這些系統處于分散、獨立的狀態，服務于不同業務部門，數據標準自成體系，數據融合存在口徑不一致、數據缺乏等問題。同時，在技術層面上，不同系統之間的融合存在數據接口開放等障礙，需要統一規劃和頂層設計。

2.缺乏有效的數據管理組織。建筑施工企業各業務系統管理職能分散在相關業務部門，數據質量管理由業務部門分頭負責，缺乏有效的數據管理組織建立相關管理標準、監督相關管理措施落實情況、建立數據管理考核體制。

3.缺乏智能化技術應用。企業數據管理理念的落地需要智能化技術的應用。目前，基礎數據的采集、整理大部分由手工完成，導致工作繁瑣、效率低下、數據質量無法有效控制等問題。

4.缺乏對數據管理的正確認識。沒有明確和統一的數據管理愿景和目標，企業內各方參與者認識不一，缺乏統一性和系統性，員工特別是中高級管理人員對數據管理認識不充分不全面。現階段，很多建筑施工企業錯誤地認為數據管理是單純技術工作，應由信息化人員完成，導致數據管理信息系統開發不盡人意。

（三）存在的問題

由于數據管理存在上述缺陷，建筑施工企業缺乏統一、可信、完善的基礎數據源，給企業數據分析帶來很大的挑戰，具體表現為：

1.企業原有多個信息化系統處于分散、獨立的狀態，各系統之間信息未完全打通，數字化壁壘嚴重，系統之間無法有效進行交互、交換，不能與其他系統數據進行關聯分析，阻礙了數據資源的整合協同。

2.數據標準不一致。大部分建筑施工企業在系統建設時缺乏統一的數據標準，導致內部各單位難以正確理解數據模型相關含義，造成內部企業之間數據難以有效共享，無法實現大數據分析。

3.數據質量不高。一是錄入系統內的業務數據質量不高，存在數據不完整、不準確，數據更新不及時等問題。二是上傳的各種資料沒有形成有效的結構化數據。合同、發票等影像資料不能直接進行數據的比對分析，大量影像數據無法得到高層次的利用，冗余浪費嚴重。三是業務線上化覆蓋不全，大量數據仍由紙質或手工維護，數據可利用價值不高，企業管理層需要決策支持的各項數據，仍需要各基層單位、各業務系統層層匯總填報，數據時效性差，準確率低。

4.數據碎片化、分散化，缺乏統一的數據管理與分析平臺，數據分析效率和準確性有待提高。

二、建筑施工企業數據管理思路

目前，數據資產的質量已經成為一項復雜而艱巨的系統工程，對數據資產進行治理是提升企業數據資產價值、助力管理決策的重要措施。我們應該建立長期有效的數據管理體系，挖掘數據潛在價值。

首先，組建數據治理組織機構。該機構工作內容包括明確數據管理的總體要求、管理層職責、歸口管理部門職責、業務部門職責、團隊建設及數據文化建設。

其次，明確數據管理范圍，包括制定數據戰略、數據管理制度、監管統計制度、數據標準、數據安全、數據治理問責等機制。

第三，加強數據質量管控，包括明確質量控制要求，制定日常監控制度、核查制度、考核評價制度、整改制度，加強數據監控手段等。

最后，實現數據價值和模型管理，通過分級賦能細化數據需求，實現數據需求管理（見圖2）。

三、建筑施工企業加強數據管理的措施建議

（一）加強監管，建立激勵和問責機制

發揮歸口管理部門帶頭作用，推動和監督流程執行，制定數據標準，提供人力、技術、資金等關鍵資源，并獲得管理層的行政支持和充分授權，通過激勵和問責考核體系，推進數據管理工作的制定與執行落地。

（二）建立數據管控制度，保障數據管理工作順利實施

在數據管理中，針對數據管控的專項管理辦法和具體工作細則必須首先予以明確。在制度中明確各個角色以及定義相應的分工界面，通過工作細則和相關的模板細化管理方式，實現流程化控制、合規性控制、工具化控制，逐步形成多重控制共同管控，數據能夠安全、規范使用的狀態。

（三）實現數據標準化、規范化，保障數據質量

數字化時代，數據標準化無疑是重要根基。現階段，數據管理工作的核心之一就是通過對數據業務屬性、技術屬性、管理屬性的規范化，統一企業在業務過程中的業務術語定義、報表口徑規范、數據交互標準，達到數出一門、數存一處和一數多用的效果。梳理數據標準內外部需求，細化形成對業務屬性、技術屬性的要求。一方面要自下而上整理信息系統中的數據情況，同時要自上而下定義數據主題、細化分類，兩者結合實現全面整體的數據視圖，形成有效的數據規范要求。

（四）持續融入先進管理思想，借助功能強大的數據管理工具作為有效支撐和輔助

要想讓數據資產發揮更大的價值，應想辦法通過各種渠道獲取有效的信息、提高數據安全性，提升數據管理水平。一是需要引進影像管理平臺、電子會計檔案管理系統等全新的智能財務共享專用信息系統；二是需要改造提升與智能財務共享相關的業務系統、財務系統和管理系統，以解決智能財務建設過程中的系統對接問題和系統整體優化問題，從而實現文件附件的電子化和數字化、財務處理的自動化（包括自動化稽核和憑證自動生成），以及電子會計檔案歸集的自動化；三是充分發揮全社會數據資源的共享應用，實現“大數據、大共享”，與企查查、航天信息稅務等外部單位取得合作，多維度獲取數據與信息，發揮數據資產的更大價值。

（五）構建統一數字化平臺，提供數據管理技術支撐

圍繞公司分層管理、充分授權、嚴格監督的管理原則，支撐構建公司穿透式管理應用，整合數據資源，滿足對集團公司三層運作體系的各類管理要求，實現數據對業務支持從“提供數據”向“提供服務”的轉型。該平臺至少應該包括以下功能模塊：一是集中數據處理模塊。（1）實現上下級單位數據庫之間的互聯互通，總部能夠從所有下級單位數據庫中抽取財務、業務數據。（2）數據清洗、治理。總部對下級單位數據庫中抽取的數據進行清洗、治理，根據業務場景建立相應的數據模型。（3）管理機構的重塑。以核算機構為基礎，按照管理口徑對核算機構重分組，建立管理機構樹。二是BI數據分析模塊。收集、梳理、篩選底層數據并整理數據結構，將各層級數據可視化，建立不同業務模塊綜合BI數據分析平臺，支持穿透查詢。三是預警分析模塊。（1）支持預警模型的建立，依據模型規則，觸發條件后，提醒特定權限的人員，手機移動端和PC端同時提醒。（2）預警報表。分析報表集中展示預警結果及記錄，通過圖表形式對預警事項備案登記。（3）預警事項處理平臺。預警事項觸發后，形成業務流，由責任主體對預警事項作出整改、落實，并根據預設審批流上報至上級管理單位相關業務人員處理。預警事項的處理也應納入預警報表統計范圍。四是填報統計模塊。自定義表單模板，匯總統計業務數據，解決數據建設過程中，業務系統之間未能實現全面互聯互通過程中關于業務數據引用的需求以及管理層臨時需要統計的非常規性數據。