企业数据分析决策平台建设及其应用

2021-12-22刘唤唤

企业改革与管理 2021年23期

关键词：数据源数据挖掘决策

刘唤唤

（新疆金风科技股份有限公司，北京 100176）

一、背景及意义

（一）背景

1.企业外部环境

当前时代，以大数据和云计算为驱动的技术变革，已经给各行各业带来了极其深远的影响。据信通院白皮书统计，2019年数字产业化增加值超过7万亿元，占GDP比重超过7%。数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为塑造国家竞争力、企业竞争力的制高点。不断提高数据管理、数据分析和数据应用的水平，帮助企业以数据为中心，通过数据的深入分析和在各业务领域的广泛应用，驱动企业业务发展、管理增效和战略转型。如华能公司一体化在线经营管理的提出和应用，旨在构建全面统一的信息化应用体系，纵向到底，贯穿公司到电厂的管理；横向到边，覆盖公司全部主要业务。

2.企业内部环境

一个市场化中型企业，历经一定的发展年限，将会积累大量数据信息资产，蕴藏着巨大的应用价值。同时，企业内部数据也将会面临如下问题：①多源数据繁杂、信息孤岛严重，各业务系统之间没有形成有效的信息共享和互联；②数据质量较差，规范性不好，业务链条上数据出现断点，并且各环节间数据名称不一致；③数据传递、积累、分析及评估，均是人工操作，个人电脑存储，邮件传递，时间长、效率低，准确性和有效性不高，难以挖掘出深藏在数据中的信息价值。另外，企业管理层对数字化管理转型的渴望，尤其希望及时掌握经营动态，洞察问题业务，警示风险项目，以及掌握未来发展趋势而提前业务部署。

（二）平台建设的意义

鉴于各行各业大数据建设突飞猛进，以及企业内部数字化转型的响应，故考虑着手建设企业数据分析决策平台，涵盖经营驾驶舱、项目链条管理、数据挖掘及建模等功能设计，旨在建成具有多维数据可视化、数据统计分析、业务风险预警及预测的数据分析平台，满足各级数据操作者和数据使用者的需求，为企业业务发展赋能，为企业组织管理提效，为企业领导决策提速。

二、企业数据分析决策平台建设

（一）平台定位及使用对象

数据分析决策平台，集各方经营数据于平台数据库，旨在透过多维数据之间的关系，反映整体经营的状态，揭示问题，找到原因，提醒纠偏，预测与决策支持，赋能业务。其服务于所有数据需求者，包括数据操作者和数据使用者。一般来说，数据操作者主要是数据产生部门及归口管理部门中负责数据收集、处理、维护、归口管理的人员；数据使用者主要是数据分析人员、各业务及职能管理人员，以及企业高层管理人员。

根据数据操作者需求，设置数据操作平台，功能包括数据规范化、正确录入，数据可视化展示，以及在权限范围内的相关数据查询、展示、下载上传等。根据数据使用者需求，设置经营驾驶舱界面，满足其对业务管理、经营动态的及时掌握，并通过项目链条管理界面，展示项目全生命周期各阶段的信息，洞察项目风险偏差、资源配置，及时纠偏。设置数据挖掘及建模模块，为进一步的商业智能分析做准备，包括用户界面的友好性、交互分析的可视化展示、多种数据源的集合、某一特定场景（主题）分析等。

（二）平台总体架构设计

企业数据分析决策平台，整体架构由企业级数据分析决策平台及各业务板块数据分析决策平台构成，互相支撑。各业务板块数据分析决策平台相互独立，自成体系，服务其业务发展及管理决策；同时各业务板块数据分析决策系统支撑整体企业级数据分析决策平台的建设。

图1 企业数据分析决策平台整体架构

从应用角度来看，数据分析决策平台包括底层基础数据层、中间数据运算层，以及应用层用户界面展示。基础数据层，主要是数据库建设，包括数据源采集（外部系统接入+手工录入）、数据清洗、数据集成、数据变换统一。数据运算层，利用杜邦分析法、平衡积分卡模型、OLAP（On-Line Analytical Processing）多维分析技术，以及数据挖掘技术等进行数据的一系列运算、建模、分析而得出数据结果。用户界面展示应用层，利用各种图表工具进行数据结果的可视化展现，如柱状图、线状图、饼状图、堆积图，以及混合型图表等。

图2 企业数据分析决策平台功能架构

（三）平台功能模块设计

1.经营驾驶舱

经营驾驶舱，是为各级管理层提供的“一站式”（One-Step）决策支持的管理信息中心系统，以驾驶舱的形式，通过各种图表形象展现企业各项关键指标（KPI）运行状态，直观的监测企业运营情况，并可以对异常关键指标进行预警和挖掘分析。企业数据分析决策平台经营驾驶舱模块，通过关键数据量、数据效率指标的目标完成情况、历史同期对比，反映企业整体经营情况，异常业务预警及产生原因分析，为管理层决策提供支持。经营驾驶舱的设计依据杜邦分析理念、平衡积分卡模型，以及OLAP层层数据钻取思路。

2.项目链条管理

经营驾驶舱模块与项目链条管理模块相辅相成，从结果推演过程、宏观分解到微观，公司经营状况贯通业务运行状态。项目链条管理，也即针对项目颗粒度的全业务流程的管理，涉及整个项目全生命周期，反映项目进度是否与计划有偏差，项目产出是否与计划有偏差，项目进度及人、财、物资源投入的匹配。通过项目的全业务链分解、流转洞察业务各环节的具体问题，提供有效的管控方式和手段，为公司增值创效。

图3 经营驾驶舱架构设计

3.数据挖掘及建模

经营驾驶舱和项目链条管理模块基于已发生业务进行确定性开发，数据挖掘及建模模块更多强调的是“自助式”，在历史大量业务数据积累到一定程度，利用数据挖掘技术，建立多种业务逻辑模型，发现其中的关系，满足平台使用者的个性化需求。另外，基于历史数据及业务特点，建立业务预测模型，满足管理者对未来趋势的提前掌握，对下一步工作做提前部署及安排。

总之，数据挖掘及建模模块在报表分析、敏捷分析、报告分析及数据挖掘方面均具有很大的优势。

（四）平台数据源建设

基于企业业务运行现状，数据分析决策平台的数据源取自于成熟运行的各业务专业系统或线下手工数据。数据源的质量直接关系平台运行的效果，故需要对数据源做如下建设：

（1）梳理业务流程，打通数据，确定数据源范围。基于数据分析决策平台架构设计，深入基层，与业务团队共同梳理业务流程，从项目产生到项目结束的一系列流程节点，提取关键流程产生的数据，链接数据，明确数据分析决策平台最小颗粒维度“项目”的全生命周期的数据可提取。

（2）数据源标准、规范化建设至关重要。在数据打通的基础上，需进一步推进数据治理工作。数据名称、定义、单位、统计口径、更新周期、取数路径、存储方式，以及数据责任部门和责任人等明确、统一及固化，为后续数据提取、分析建模做准备工作。

（3）数据源责任部门及责任人定位及职责清晰。根据业务流程流转涉及的职能、业务单位，其对本单位所辖范围的业务及其产生的数据负责，包括数据建设、数据运维以及数据管理等。明确数据责任部门及责任人的职责定位是数据分析决策平台顺利运行的有力保障。

三、平台应用及管理提效

企业数据分析决策平台是应企业管理及业务发展需要而生，围绕企业业务经营核心，梳理优化主要业务流程，保障业务运行规范可控。另外，梳理搭建企业整体指标体系，使所有业务专业系统在数据分析决策平台上融为统一整体，满足各级经营管理决策支持的需要。

（一）规范化管理

企业数据分析决策平台的建设，促进数据、流程规范化。一是实现数据标准规范化。规范了项目编码，并打通项目全生命周期数据链条；规范了数据指标体系，统一指标和数据的标准定义，形成涵盖企业战略、经营、项目管控各个维度的指标体系，解决了数据来源不统一、属性不明确的问题。二是在一定程度上实现了各业务流程的规范化。通过梳理业务流程，明确责任，明确关键控制点，倒逼业务流程规范化运行，实现了业务管理的规范化。

（二）精细化管理

企业数据分析决策平台的建设，实现各业务版块的全过程管理，同时，使财务管理理念渗透到各业务管理中，加快核算型财务向管理型财务的转变。通过销售型项目全生命周期管理体系的搭建，实现项目销售、项目交付、项目售后、项目结算的闭环管理。通过投资型项目投资全过程管理，实现项目计划、项目估算、项目建设、项目转固全过程的进度确认、投资确认，使得项目计划与实际进度，项目预算与实际成本核算更加精细，并得到有效管控。通过数据分析决策平台的建设及应用，实现线下手工数据线上化，实现项目各个环节管控精细化，数据信息精细化。

（三）集约化管理

企业数据分析决策平台的建设，在一定程度上促进预算费用、资金投入、风机产能匹配等业务的集中管控和资源的统一调配。通过数据分析决策平台经营驾驶舱及项目链条管理模块，可以有效监控公司整体业务进度、预算执行情况、风机资源配置情况，从而可以进行合理的资源规划和配置，提高资源利用效率，实现全公司信息有效流动和共享，资源的及时合理调度，成本的有效控制，提高公司整体敏捷管理能力和集约化管理能力。