某新能源公司数据驾驶舱的构建与实践

摘 要：本研究以新能源公司为例，探讨了数据驾驶舱的构建和在企业管理中的应用。数据驾驶舱作为集成工具，提供实时数据分析和可视化，对企业决策至关重要。文章详述了EVE亿纬数据驾驶舱的建设，包括业务数据监控和分析。描述了数据驾驶舱的规划流程和UI设计要素，以及信息技术和数据开发的核心步骤。实践证明，EVE亿纬数据驾驶舱在多个业务领域取得成效，为未来高级管理层数据驾驶舱构建打下基础，为新能源行业提供了参考。

关键词：数据驾驶舱 新能源公司 数据分析与可视化 企业决策支持

1 业务端数据驾驶舱规划

1.1 业务数据指标梳理

在数据驾驶舱的构建之旅中，我们首要任务是进行业务数据指标的梳理。这一步骤的关键在于筛选出能够有效监控业务运行状态、深入分析业务问题以及准确评估业务成效的核心指标。以下是具体的指标梳理内容：

1.1.1 市场装机量（MWh）&市占率（%）

市场装机量：该指标直接反映了公司在新能源市场的装机规模，以兆瓦时（MWh）作为计量单位。装机量的增减变化不仅体现了公司业务的发展速度，也是衡量市场扩张能力的重要指标。

市占率：以百分比（%）表示，该指标衡量了公司在整个市场中所占的份额。市占率的高低直接关联公司的市场竞争力，是管理层关注的焦点之一。

1.1.2 EVE客户分布及出货电量比重（%）

客户分布：通过分析公司产品的客户群体分布，我们可以了解不同市场段的需求情况，为市场细分和精准营销提供数据支持。

出货电量比重：该指标通过计算不同客户群体对公司出货电量的贡献比例，帮助管理层识别关键客户和潜在增长点，优化客户结构和销售策略。

1.1.3 EVE能源成本

能源成本：该指标汇总了公司在生产过程中所消耗的能源费用，包括电力、燃料等。它对于控制生产成本、提高能源利用效率具有重要意义。

1.1.4 EVE单位产品能源成本

单位产品能源成本：该指标通过计算每单位产品生产过程中所耗费的能源成本，为管理层提供了成本优化的量化依据。

1.2 业务指标计算逻辑

为确保业务指标体系的准确性与一致性，本研究对每个指标的计算逻辑进行了严谨的界定，具体如下：

1.2.1 指标名称

采取了简洁且具有描述性的命名方式，以便于管理层和业务人员能够快速理解和使用。例如，将反映市场装机规模的指标命名为“市场装机量”，将衡量市场占有率的指标命名为“市占率”。

1.2.2 指标单位

规定了统一的计量标准，如“市场装机量”以兆瓦时（MWh）为单位，“市占率”则以百分比（%）表示。这一标准化流程确保了指标在不同部门和层级间的通用性和可比性。

1.2.3 指标获取方式

详细说明了数据来源和采集方法。例如，市场装机量数据来源于销售记录和客户反馈，而市占率数据则通过对市场调研报告的分析得出。这一步骤保证了数据来源的透明性和可靠性。

1.2.4 核算频率

即指标计算的周期。根据业务需求和数据可得性，部分指标可能需要每日更新，如“当日装机量”，而其他指标如“月度市占率”则可能按月计算。这一频率的设定有助于保持数据的新鲜度和相关性。

1.2.5 统计单位维度

指标计算的关键环节。根据业务特性和分析需求，将指标按照产品、区域、客户群体等不同维度进行统计，以提供多角度的业务洞察。

1.2.6 指标计算公式

提供详细的计算公式。例如，市场装机量的计算公式可能为“装机量 = 各类产品装机容量之和”，而市占率的计算公式则可能为“市占率 = （公司装机量 / 市场总装机量） * 100%”。这些公式的制定，使得指标计算过程标准化，减少了人为误差，提高了数据的质量。

1.3 业务指标展示示意图例选择

在数据驾驶舱构建中，本研究精心选择了业务指标展示示意图例，以增强管理层对关键业务数据的理解和分析能力。具体包括：

动力电芯当前BOM成本与目标BOM成本对比：通过折线图直观展示成本差异，辅助成本优化决策。

采购品类支出TOP10展示：利用柱状图或饼图展示前十大品类支出，帮助管理层快速识别成本控制关键领域。

各BG采购支出：结合表格和条形图展示不同业务集团的采购支出，多维度呈现成本构成。

综上所述，通过精细化的展示示意图例选择，本研究旨在提升数据驾驶舱在业务决策支持方面的效能，为管理层提供高效、精准的数据分析工具。

1.4 指标数据来源清单

研究编制了数据来源清单，确保业务指标数据的准确性与可靠性，数据来自公司内部系统底表，遵循数据安全政策，由IT部门审核维护，保障数据质量和透明性。

2 用户界面设计_UI设计

用户界面设计（UI设计）是数据驾驶舱构建过程中的关键环节，它直接关系到用户的使用体验和系统的操作效率[2]。以下为UI设计的三个主要部分的详细阐述：

2.1 UI界面布局设计

在数据驾驶舱的构建中，用户界面（UI）的布局设计扮演着至关重要的角色，它直接影响到系统的易用性和功能性。为了确保布局设计的高效性和实用性，本研究在UI界面布局设计中遵循了以下原则：

2.1.1 逻辑性

本研究在UI界面布局设计中，严格遵循用户的操作逻辑和阅读习惯。通过精心规划信息流的顺序和操作路径的合理性，我们确保用户能够顺畅地浏览和操作界面，从而提高工作效率。

2.1.2 功能分区

为了便于用户快速定位和操作，本研究将UI界面划分为多个功能区域。这些区域包括但不限于：数据展示区：位于界面的中央位置，主要用于展示核心数据指标和图表，以便用户能够一目了然地获取关键信息。操作控制区：分布在界面的两侧，提供用户对数据进行筛选、排序、自定义等操作的功能按钮和控件。通知提示区：位于界面的显眼位置，用于展示系统通知、警告和其他重要提示信息。

2.1.3 空间利用

在布局设计中，我们注重合理分配界面空间，避免出现信息拥挤或空间浪费的情况。通过精心规划，我们确保了关键信息的突出显示，同时为次要信息提供了适当的展示空间。

2.2 UI视觉元素设计

在数据驾驶舱的UI设计中，视觉元素的设计至关重要，它不仅影响到用户对系统的第一印象，也直接关联到用户的使用体验和系统的专业程度[3]。本研究在UI视觉元素设计方面，综合考虑了以下关键因素：

2.2.1 一致性

为了塑造统一的品牌形象，本研究在视觉元素设计中强调了风格和色调的一致性。这意味着所有的视觉元素，包括颜色、字体、图标等，都遵循一套统一的设计指南，以保持整个界面的协调性和识别度。

2.2.2 可读性

在视觉元素设计中，可读性是核心考量之一。本研究确保了文字、图标等视觉元素在大小、对比度和字体选择上均达到清晰可读的标准，以便用户在不同的设备和环境下都能轻松识别信息。

2.2.3 视觉层次

为了有效引导用户关注重要信息，本研究通过颜色、大小、位置等设计手法，构建了清晰的视觉层次。

2.3 反馈精调

本研究通过交互反馈、用户测试和持续迭代来优化UI设计，以提升用户体验。交互反馈包括即时视觉和听觉反馈，如按钮点击效果和操作成功提示，增强用户操作的安全感和系统信任感。用户测试邀请目标用户操作界面并提供反馈，用于识别问题并优化设计。持续迭代基于用户反馈不断优化界面设计，探索新可能性，确保设计符合用户需求并随技术发展而进步。

3 IT&数据_开发实现

3.1 界面开发

界面开发作为数据驾驶舱构建的关键环节，其设计直接影响到用户的使用体验和系统的操作效率。为了确保界面的可用性和易用性，本研究在界面开发方面采取了以下措施：

3.1.1 采用响应式设计

采用响应式设计，确保数据驾驶舱界面在不同设备上显示一致，通过媒体查询和弹性布局技术优化用户体验。

3.1.2 遵循Web标准

本研究在界面开发中遵循了Web标准，即使用HTML5、CSS3和JavaScript等技术进行界面设计和实现。这确保了界面代码的标准化和兼容性，使得数据驾驶舱能够在各种浏览器和操作系统上正常运行[4]。遵循Web标准不仅提高了界面的跨平台性能，也便于后期维护和升级，降低了开发成本。

3.1.3 模块化开发

本研究采用模块化开发方法提升界面开发效率和维护性，通过划分功能模块实现独立开发与升级，便于团队协作和项目管理，同时增强系统灵活性和可维护性。

3.2 数据入湖

数据入湖是数据驾驶舱构建的基础，它涉及从多个数据源采集数据、对数据进行清洗和集成，最终将数据集成到数据湖中，以便于统一管理和分析。本研究在数据入湖方面采取了以下措施：

（1）数据采集：利用数据接口和爬虫技术自动化采集数据，确保实时性和准确性。

（2）数据清洗：使用清洗工具或编写脚本预处理数据，去除重复、填充缺失、处理异常值，保证数据质量。

（3）数据集成：将清洗后的数据导入数据湖，建立数据模型（如表、视图、索引），实现数据统一管理，提高查询和分析效率。

3.3 算法逻辑

算法逻辑作为数据驾驶舱的核心，直接影响到数据分析和可视化的效果，进而影响到用户对数据的解读和决策的准确性[5]。本研究在算法逻辑方面采取了以下措施：

（1）数据分析：采用统计学和机器学习方法，对数据进行预处理、特征工程和模型构建与评估，以挖掘数据中的规律和趋势。

（2）可视化展示：使用可视化工具或编写代码，将分析结果以图表、仪表盘等形式展示，确保数据映射、布局设计和交互功能的合理性。

（3）交互设计：设计用户可操作的功能，如过滤、排序、搜索等，并确保交互功能及时响应用户操作，提供清晰反馈，优化用户体验。

3.4 数据联调

数据联调是将界面、数据和算法逻辑进行整合的关键步骤，它确保了数据驾驶舱的稳定运行和高效性能。本研究在数据联调方面采取了以下措施：

（1）界面与数据集成：实现界面与数据湖的实时交互，通过数据接口和绑定机制，确保数据的安全传输和实时更新。

（2）算法逻辑与界面交互：将数据分析模型和可视化模型集成到界面中，支持用户的自定义查询和数据探索，优化用户体验。

（3）性能优化：通过系统架构优化、数据处理优化、界面渲染优化和监控与报警等措施，确保数据驾驶舱的高效运行。

4 IT&数据_用户交付

4.1 用户验证

为确保数据驾驶舱的安全性和隐私性，本研究实施了严格的用户验证措施：

（1）身份认证：采用多因素认证（MFA）和单点登录（SSO）技术，结合密码、指纹、短信验证码等认证方式，提高系统安全性。

（2）权限管理：根据用户角色和职责，实施细粒度的访问控制，包括角色基础访问控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC），确保数据访问的准确性和及时性[6]。

（3）密码策略：制定密码复杂度、最小长度、过期时间等策略，强制用户定期更改密码，并通过密码强度提示和泄露风险提醒，增强用户对密码安全的意识。

4.2 反馈精修

反馈精修是数据驾驶舱持续优化和改进的关键步骤，旨在理解用户需求和期望，提升产品质量和用户体验。本研究采取了以下措施：

（1）收集用户反馈：通过调查问卷、在线反馈表和用户访谈等多种方式，广泛收集用户意见和建议，以提高反馈的响应率和质量。

（2）分析反馈内容：对收集到的反馈内容进行分类和分析，使用统计分析、文本分析等方法深入挖掘关键信息，并将分析结果可视化展示。

（3）制定改进计划：根据反馈内容，制定改进计划和措施，包括优先级排序、实施计划和跟踪评估，以确保反馈得到有效解决。

4.3 发布上线

为了确保数据驾驶舱系统的稳定性和性能，同时为用户提供持续的支持和优化，本研究采取了以下发布上线措施：

（1）系统测试：在上线前，进行全面的系统测试，包括单元测试、集成测试、系统测试和用户接受测试（UAT），以确保系统满足质量标准[7]。测试采用自动化工具，提高效率和准确性。

（2）培训与支持：提供操作手册、教程视频、常见问题解答等培训资料，以及在线支持系统，确保用户能够获得及时的技术支持。

（3）版本管理：实施敏捷开发和持续集成/持续部署（CI/CD）流程，定期更新和优化产品，包括新功能添加、性能提升和bug修复，以适应市场变化和用户需求。

5 结束语

本研究为新能源公司及更广泛行业提供了数据驱动决策的实证案例和高效数据驾驶舱的构建框架。提出的业务数据指标体系助力企业深入利用数据，增强市场竞争力。本文强调，数据是推动企业创新和发展的动力，通过优化数据驾驶舱，企业可将数据转化为增长和价值。研究为学术和实践提供了新视角和工具，预示着数据驱动决策将推动企业稳健发展。

参考文献

[1]储密利，梁修影.高效BOM结构及BOM系统有助于推动制造业数字化转型[J].建设机械技术与管理，2024，37（01）：79-81+92.

[2]邱志茹，刘梦颜，杨淑珺.基于用户体验的购物类APP界面设计——以狂派商贸APP界面设计为例[J].中国包装，2024，44（07）：101-104.

[3]张桂煊，张树武.视觉设计元素智能识别研究综述[J].包装工程，2024，45（14）：6-16+505.

[4]秦磊.基于Web标准化的在线视频网站设计与实现[D].长春：吉林大学，2014.

[5]曹雅妮.算法的政治审视：逻辑、风险与规制[J/OL].南京邮电大学学报（社会科学版），1-9[2024-08-19].

[6]陈海锋，丘美玲.基于RBAC模型的前后端分离系统设计与实现[J].科技创新与应用，2024，14（04）：102-105+109.

[7]乔瑞亭.RCM用户接受度测试子项目风险控制与对策研究[D].北京：北京邮电大学，2009.

[8]卞中杰.一种基于DevOps的自动化测试及CI/CD流程的设计与实现[J].科学技术创新，2022（20）：58-61.