在这种全新的社会、商业环境下，各行各业的企业都开始寻求探索新的商业模式，通过转型适应当前时代的转变，促进业务健康持续的发展。所以数字化成为了企业进行转型的工具，也成为了众多领域内企业对未来的共识。

(资料图片仅供参考)

一、管理挑战

●经营数据分散在多个系统，如何对这些信息进行整合分析，最大限度地发挥数据价值。

●业务系统运行若干年后，沉淀了大量信息。然而，管理人员在需要决策信息时，业务系统无法 直接提供相关决策支持信息，从而形成了这样一种局面：高层需要业务部门提供的报表，基本都是基于手工方式进行报送。如何挖掘数据潜在应用价值，减少不必要的人为汇总报表的事务工作，由数据分析系统为管理人员提供有效的决策支持信息，成为目前的首要问题。

●尽管业务系统能够提供许多报表，但管理人员仍然需要更多的报表，并且总是认为业务系统提 供的报表不能满足要求。毕竟，市场是变幻莫测的，不同时间点分析重点必然不同，也就需要不同的报表。如何满足经常变化的报表需求。

●目前公司 ERP 系统有简单的报表功能，但是没有专业的报表工具。 企业各级管理人员无法也不可能通过 ERP 或业务管理软件系统掌控和管理企业，无法及时、正确、 完整的获得关键业务信息并针对关键业务信息进行分析和研究，进而优化和掌控企业。

●无法准确地了解到各类业务数据的变动情况与变动影响程度，例如当一个因素变化时整个公司 的成本及利润是如何变化的。

●影响利润或成本变化的因素很多，无法通过分析识别哪些是关键因素，导致不能采取有效措施 扩大和创造利润。

●业务系统中积累了大量业务数据，但这些数据除了查询、跟踪外基本属于休眠状态，无法得到 有效利用，很难分析和报告这些数据，管理人员依然很难得到需要的决策信息。

●现有业务系统是联机业务处理系统，而非联机分析系统。他们重在流程管理，业务流程按照固 化的模式进行运作，但无法知道怎样优化才能更好地提高效率。

●无法实现对公司销售运营数据的及时、有效、便捷的监控、对比、分析和预警、预测，实现对 关键业务信息监控，并且统一和整合现有的业务系统软件数据为公司领导决策提供准确、及时、有效的 数据知识。

信息化应用目标

●统一平台，集中管控

大数据项目本着夯实基础、提升管理，分步实施的策略进行，搭建一个统一的、跨地域的大数据分析平台，实现公司数据集中管理、分析、数据共享。

●加强内控，提升效率

进一步强化内部管理，提高工作效率，充分发挥各公司整体优势，促进内外部资源整合和协调发展，实现公司运营管理水平的全面提升，提高公司管理效益。

●智能分析，支持决策

整合业务数据，对业务数据进行主题分析；通过大数据平台完成业务数据可视化，对各项经营指标进行图形化展示，对高层决策提供数据支撑；优化数据查询层次，简化数据查询时的复杂程度；通过数据的追本溯源可以深入分析指标的组成及指标异常波动的原因；通过实际发生和计划的对比，对公司的经营执行情况进行监控和预警。

●精准排产

通过营销数据分析系统，自动获取历史销售数据以及客户检索库存的数据，把库存设计 的更加精细合理，排产安排更加科学，加快库存周转，最大限度满足客户需求。

●精准定价

通过营销数据分析系统，在历史交易数据基础上，建立客户画像、客户忠诚度、价值标 签，实现精准定价，提高市场占有量，最大限度提升产品盈利水平

综述：企业需要构建一个多数据源，多系统的异构型集团化统一的BI可视化平台，来实现企业精准营销及排产。

应用部署架构

通过对公司集团需求反复调研、确认，明确了财务、销售、采购、库存、营销、业务员管理等业务过程为核心的分析主题，并按管理岗位分供应主题、销售主题、经宽主题、管理驾驶仓。

二、关键应用场景

●总体应用架构

构建了一套多工厂协同一体化的覆盖财务、销售、采购、库存、生产排产及市场客户的商业智能 BI 可视化分析平台，具体为财务主题、采购主题、库存主题、生产排产主题、经营管理主题分析。

●关键应用场景

◇关键应用场景效果-财务主题

◇关键应用场景效果-销售主题

◇关键应用场景效果-库存主题

三、应用价值

●梳理业务过程、流程，在数据分析建模过程中，统一业务与分析数据标准，完成数据标准、一致化。

●多系统、多数据、多组织一致化构建统一业务分析模型，多维度，全视角实现数据可视化展示。

●整合数据、集成数据，解决数据孤岛，构建数据资产

●引导决策、指导业务，实现分析过程中对业务流程的优化，分析结果对业务过程的指导调整。

企业要从思想上将传统的经营理念进行革新，追随信息化、数字化的脚步，以数据为核心驱动力，在企业发展中展现产业协作化、业务流程化、服务增值化、管理扁平化等新思路，在数字化时代继续保持市场竞争力。