
企业如何开启大数据决策之路
站在信息化角度来看,成长的企业讲究发展、固化,成数据的企业讲究创新、智能。而如今身处大数据时代,诸多企业也逐渐意识到人力的决策和管理越发跟不上,开始寻求数据利用的有效手段。
以这样一家企业为例,信息化发展了有十余年,从萌芽到成长、由成熟到创新,走过了多数企业正在走的路,也集成了多数企业可效仿的信息化建设和数据化决策管理经验。
信息化发展之路
该企业的业务形态非常全面,囊括原料板块、制剂板块、零售板块以及工程制造贸易板块。信息化建设经历了小型机时代、ERP时代、大数据时代以及未来的智能工业时代,每一步发展都配合着企业管理升级的需求。
在起步阶段,公司对首先要求改变企业管理理念,需要从业务最核心的财务口径起步,向财务数据的及时性、合规性提出要求。让财务核算尽快摆脱手工记账的时代,提高效率,同时落实新会计制度在操作层面的和规划处理。减轻财务人员原来手工记账的复杂劳作,让财务核算更精细化。
随着公司对业务管控要求的提升,公司提出企业管控模式以财务管控为核心的基础上,要求ERP平台可以将业务数据的流转过程和业务风险进行管控。通过内控体系,将业务风险由事后管控,前沿到事中管控和事前管控;通过全面预算体系将商业计划和业务数据在平台上进行对接,每月进行差异分析,及时纠偏,确保商业计划达成。
面对市场竞争和企业快速成长的双重压力,原来矩阵管理模式已经不适合。为了适应事业快速扩张,多组织的灵活考核调整,在保持现有体系的前提下,将矩阵式管理向蜂窝式管理进化,实现快速柔性的组织调整,支撑企业成长和多变化的管理模式,同时集团管控由财务管控范围向全业务范围进行推进,使得集团整体价值持续最大化,建立以资本利润率为核心的财务指标体系,评价经营者的业绩;适度分权,保证子公司的经营动力及灵活性。
至此,财务模块算是优先完成了整改和创新。但数据的延伸是巨大的,发展至今公司在信息化和管理方面仍面临着诸多问题,尤其是数据化方面:
1、企业系统众多,但是数据分析能力差,价值传递不足,领导看不到企业数据价值;
2、移动端数据应用需求强烈,亟需提高企业决策实时性,易用性和智能性;
3、 缺乏统一的数据规划落地能力,集中管控集团数据,实现集团数据一体化管控;
4、大数据时代下如何支持智能制造+精细化管理的课题越发重要。
大数据决策平台建设
面对这些问题,企业急需建立一个大数据分析决策平台,满足跨业务、可视化、可分享互动等要求,包括能够提高整个大数据运行处理能力的平台,来实现整个大数据的整合。
由于该企业整个单体系统的数据相对来说较成熟,包括ERP数据,BPM数据,HR数据,以及单体MES数据,所以在操作环境中,可以把整个研发、采购、生产、销售、人力、财务的主数据都放到一个平台上,建立一个数据仓库和数据挖掘进程,最后达到整个数据的贯通,实现大数据的分析。
大数据决策分析平台
在规划和建设过程中,此平台分为了七个模块用于分析决策。
1、营销/销售模块
销售模块主要是流向管理、终端数据管理以及库存管理。
流向管理这块,由于每个商业公司的流向规则都不统一,所以公司开发了一套数据清洗系统,建立规则库,这样一来大大缩短了流向的处理时间。清洗出来的数据进行目标终端的管理分析,利用帆软的报表系统FineReport搭建了一个数据展示平台(BI),制定一些数据流程,对整个终端数据进行了一个梳理。并且,通过整合市场的运营数据,分析每一个终端的销量情况,设立预警,了解市场的潜力和挖掘空间。
客户等级分析
2、运营模块
在整个BI里,运营最看重的是指标的跟踪、进度的跟踪。在每个生产、销售模块里都有相关指标的跟踪,对于全年,会有一个全年的指标要求。
运营模块涵盖了采购、生产、库存、销售这四大板块的几乎所有数据。目的是扫清数据盲点提高运营效率,监控问题反馈提供数据支持。
生产-销售-库存
3、 工程项目、研发模块
工程项目与研发项目的重点在于研发进度以及研发费用的使用情况。所要做的是工程项目和研发项目整体进度的把握,直观地展示给领导,进展到哪一步?哪一步影响了整个进度?领导通过分析给出一个直观的判断。
4、人力资源模
人力资源考虑的是人员效率和人员成本方面的问题。通过抽取HR系统、ERP系统自己一部分MES系统的数据,制作一个人员成本和效率分析,能够让我们知道比如这个生产车间,生产一线员工的投资回报率是多少。
最终目的是为其他模块提供人员因素的数据支持,通过人与事的展现组合,能够起到有效利用人力资源的目的;另一方面,通过人资本身的数据整合,直观的展现出集团整个年龄结构、学历结构、职能结构和岗位结构,为集团人事组成合理性提供理论支持。
人才分析
5、采购物流模块
采购物流模块的建设有几大突破口:供应商付款周期、采购单趋势、原料库存预警、运输费用。通过建立这四大模块的报表来进行数据渗透. 通过FineReport制作的报表,每张报表都可进行明细的钻取,一张报表就能深度展现数据。
纵观整个集团的大数据运营体系,以数据驱动的方式,明确了整个的战略方向、战略目标。从整个战略开始、运维服务一直到组织架构管控,整个流程制度的管理,每一个BI报表都紧跟人员的绩效,与KPI管理绑定,在BI中建立明晰的考核体系,包括据录入是否及时这些都由人力资源和运营部来考核。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29