企業數據分析決策平臺建設及其應用

劉喚喚

（新疆金風科技股份有限公司，北京 100176）

一、背景及意義

（一）背景

1.企業外部環境

當前時代，以大數據和云計算為驅動的技術變革，已經給各行各業帶來了極其深遠的影響。據信通院白皮書統計，2019年數字產業化增加值超過7萬億元，占GDP比重超過7%。數據已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為塑造國家競爭力、企業競爭力的制高點。不斷提高數據管理、數據分析和數據應用的水平，幫助企業以數據為中心，通過數據的深入分析和在各業務領域的廣泛應用，驅動企業業務發展、管理增效和戰略轉型。如華能公司一體化在線經營管理的提出和應用，旨在構建全面統一的信息化應用體系，縱向到底，貫穿公司到電廠的管理；橫向到邊，覆蓋公司全部主要業務。

2.企業內部環境

一個市場化中型企業，歷經一定的發展年限，將會積累大量數據信息資產，蘊藏著巨大的應用價值。同時，企業內部數據也將會面臨如下問題：①多源數據繁雜、信息孤島嚴重，各業務系統之間沒有形成有效的信息共享和互聯；②數據質量較差，規范性不好，業務鏈條上數據出現斷點，并且各環節間數據名稱不一致；③數據傳遞、積累、分析及評估，均是人工操作，個人電腦存儲，郵件傳遞，時間長、效率低，準確性和有效性不高，難以挖掘出深藏在數據中的信息價值。另外，企業管理層對數字化管理轉型的渴望，尤其希望及時掌握經營動態，洞察問題業務，警示風險項目，以及掌握未來發展趨勢而提前業務部署。

（二）平臺建設的意義

鑒于各行各業大數據建設突飛猛進，以及企業內部數字化轉型的響應，故考慮著手建設企業數據分析決策平臺，涵蓋經營駕駛艙、項目鏈條管理、數據挖掘及建模等功能設計，旨在建成具有多維數據可視化、數據統計分析、業務風險預警及預測的數據分析平臺，滿足各級數據操作者和數據使用者的需求，為企業業務發展賦能，為企業組織管理提效，為企業領導決策提速。

二、企業數據分析決策平臺建設

（一）平臺定位及使用對象

數據分析決策平臺，集各方經營數據于平臺數據庫，旨在透過多維數據之間的關系，反映整體經營的狀態，揭示問題，找到原因，提醒糾偏，預測與決策支持，賦能業務。其服務于所有數據需求者，包括數據操作者和數據使用者。一般來說，數據操作者主要是數據產生部門及歸口管理部門中負責數據收集、處理、維護、歸口管理的人員；數據使用者主要是數據分析人員、各業務及職能管理人員，以及企業高層管理人員。

根據數據操作者需求，設置數據操作平臺，功能包括數據規范化、正確錄入，數據可視化展示，以及在權限范圍內的相關數據查詢、展示、下載上傳等。根據數據使用者需求，設置經營駕駛艙界面，滿足其對業務管理、經營動態的及時掌握，并通過項目鏈條管理界面，展示項目全生命周期各階段的信息，洞察項目風險偏差、資源配置，及時糾偏。設置數據挖掘及建模模塊，為進一步的商業智能分析做準備，包括用戶界面的友好性、交互分析的可視化展示、多種數據源的集合、某一特定場景（主題）分析等。

（二）平臺總體架構設計

企業數據分析決策平臺，整體架構由企業級數據分析決策平臺及各業務板塊數據分析決策平臺構成，互相支撐。各業務板塊數據分析決策平臺相互獨立，自成體系，服務其業務發展及管理決策；同時各業務板塊數據分析決策系統支撐整體企業級數據分析決策平臺的建設。

圖1 企業數據分析決策平臺整體架構

從應用角度來看，數據分析決策平臺包括底層基礎數據層、中間數據運算層，以及應用層用戶界面展示。基礎數據層，主要是數據庫建設，包括數據源采集（外部系統接入+手工錄入）、數據清洗、數據集成、數據變換統一。數據運算層，利用杜邦分析法、平衡積分卡模型、OLAP（On-Line Analytical Processing）多維分析技術，以及數據挖掘技術等進行數據的一系列運算、建模、分析而得出數據結果。用戶界面展示應用層，利用各種圖表工具進行數據結果的可視化展現，如柱狀圖、線狀圖、餅狀圖、堆積圖，以及混合型圖表等。

圖2 企業數據分析決策平臺功能架構

（三）平臺功能模塊設計

1.經營駕駛艙

經營駕駛艙，是為各級管理層提供的“一站式”（One-Step）決策支持的管理信息中心系統，以駕駛艙的形式，通過各種圖表形象展現企業各項關鍵指標（KPI）運行狀態，直觀的監測企業運營情況，并可以對異常關鍵指標進行預警和挖掘分析。企業數據分析決策平臺經營駕駛艙模塊，通過關鍵數據量、數據效率指標的目標完成情況、歷史同期對比，反映企業整體經營情況，異常業務預警及產生原因分析，為管理層決策提供支持。經營駕駛艙的設計依據杜邦分析理念、平衡積分卡模型，以及OLAP層層數據鉆取思路。

2.項目鏈條管理

經營駕駛艙模塊與項目鏈條管理模塊相輔相成，從結果推演過程、宏觀分解到微觀，公司經營狀況貫通業務運行狀態。項目鏈條管理，也即針對項目顆粒度的全業務流程的管理，涉及整個項目全生命周期，反映項目進度是否與計劃有偏差，項目產出是否與計劃有偏差，項目進度及人、財、物資源投入的匹配。通過項目的全業務鏈分解、流轉洞察業務各環節的具體問題，提供有效的管控方式和手段，為公司增值創效。

圖3 經營駕駛艙架構設計

3.數據挖掘及建模

經營駕駛艙和項目鏈條管理模塊基于已發生業務進行確定性開發，數據挖掘及建模模塊更多強調的是“自助式”，在歷史大量業務數據積累到一定程度，利用數據挖掘技術，建立多種業務邏輯模型，發現其中的關系，滿足平臺使用者的個性化需求。另外，基于歷史數據及業務特點，建立業務預測模型，滿足管理者對未來趨勢的提前掌握，對下一步工作做提前部署及安排。

總之，數據挖掘及建模模塊在報表分析、敏捷分析、報告分析及數據挖掘方面均具有很大的優勢。

（四）平臺數據源建設

基于企業業務運行現狀，數據分析決策平臺的數據源取自于成熟運行的各業務專業系統或線下手工數據。數據源的質量直接關系平臺運行的效果，故需要對數據源做如下建設：

（1）梳理業務流程，打通數據，確定數據源范圍。基于數據分析決策平臺架構設計，深入基層，與業務團隊共同梳理業務流程，從項目產生到項目結束的一系列流程節點，提取關鍵流程產生的數據，鏈接數據，明確數據分析決策平臺最小顆粒維度“項目”的全生命周期的數據可提取。

（2）數據源標準、規范化建設至關重要。在數據打通的基礎上，需進一步推進數據治理工作。數據名稱、定義、單位、統計口徑、更新周期、取數路徑、存儲方式，以及數據責任部門和責任人等明確、統一及固化，為后續數據提取、分析建模做準備工作。

（3）數據源責任部門及責任人定位及職責清晰。根據業務流程流轉涉及的職能、業務單位，其對本單位所轄范圍的業務及其產生的數據負責，包括數據建設、數據運維以及數據管理等。明確數據責任部門及責任人的職責定位是數據分析決策平臺順利運行的有力保障。

三、平臺應用及管理提效

企業數據分析決策平臺是應企業管理及業務發展需要而生，圍繞企業業務經營核心，梳理優化主要業務流程，保障業務運行規范可控。另外，梳理搭建企業整體指標體系，使所有業務專業系統在數據分析決策平臺上融為統一整體，滿足各級經營管理決策支持的需要。

（一）規范化管理

企業數據分析決策平臺的建設，促進數據、流程規范化。一是實現數據標準規范化。規范了項目編碼，并打通項目全生命周期數據鏈條；規范了數據指標體系，統一指標和數據的標準定義，形成涵蓋企業戰略、經營、項目管控各個維度的指標體系，解決了數據來源不統一、屬性不明確的問題。二是在一定程度上實現了各業務流程的規范化。通過梳理業務流程，明確責任，明確關鍵控制點，倒逼業務流程規范化運行，實現了業務管理的規范化。

（二）精細化管理

企業數據分析決策平臺的建設，實現各業務版塊的全過程管理，同時，使財務管理理念滲透到各業務管理中，加快核算型財務向管理型財務的轉變。通過銷售型項目全生命周期管理體系的搭建，實現項目銷售、項目交付、項目售后、項目結算的閉環管理。通過投資型項目投資全過程管理，實現項目計劃、項目估算、項目建設、項目轉固全過程的進度確認、投資確認，使得項目計劃與實際進度，項目預算與實際成本核算更加精細，并得到有效管控。通過數據分析決策平臺的建設及應用，實現線下手工數據線上化，實現項目各個環節管控精細化，數據信息精細化。

（三）集約化管理

企業數據分析決策平臺的建設，在一定程度上促進預算費用、資金投入、風機產能匹配等業務的集中管控和資源的統一調配。通過數據分析決策平臺經營駕駛艙及項目鏈條管理模塊，可以有效監控公司整體業務進度、預算執行情況、風機資源配置情況，從而可以進行合理的資源規劃和配置，提高資源利用效率，實現全公司信息有效流動和共享，資源的及時合理調度，成本的有效控制，提高公司整體敏捷管理能力和集約化管理能力。

（四）預測化管理

企業數據分析決策平臺的建設，期望在歷史數據積累到一定程度，利用業務運行規律，建立未來周期預測模型，并進行滾動調整，幫助業務管理者提前進行工作部署及安排。通過數據挖掘及建模功能模塊，利用內外部要素現狀及變化趨勢，掌握企業業務未來一定周期內的變化預測，做出有效調整及安排，趨利避害，保證目標的實現。