本文為帆軟2021數據生產力大賽參賽案例，未經授權禁止轉載。

企業簡介

四川華西綠舍建材有限公司是華西集團實施一體化及相關多元化戰略，圍繞建筑產業鏈，全力整合集團內資源，重組設立的建材企業。主要業務包括預拌混凝土、裝配式建筑、產業鏈延伸三大業務板塊。

目前華西綠舍旗下控股11家公司，2018年公司產值規模突破30億元，公司系川渝區域首家國家綠色建材三星標識企業，連續多年位于中國預拌混凝土行業十強，是中國建材50強企業。

項目背景

華西綠舍屬于建筑建材行業，行業普遍存在管理模式粗放、信息化智能化落后等情況，公司在2020年之前各類報表均由人工通過EXCEL統計，效率低、出錯率高，各信息系統數據利用率極低。

加工形成的管理層決策支撐報表（如圖1、圖2）同樣為excel 報表，內容繁多擁擠、沒有重點、可視化程度低、數據存在滯后性，導致決策困難而且存在一定的盲目性。

圖1 原管理層決策報表

圖2 原管理層決策報表

隨著業務的增加，發現數據的價值越來越大，不得不進行改革。至于如何做好，華西綠舍也是多方選型，最終選擇了FineReportV10.0，并于2020年7月正式通過驗收，進入項目自主開發階段。

解決方案

由于公司信息化起步晚，各系統未能完全覆蓋所有數據，且存在數據孤島問題，很多數據來源以手工為主。

所以在項目啟動之時，為確定公司數據管理整體架構、內容及指導原則，為公司產業數據化過程中數據管理職能工作的制定提供指導思想，幫助建立健全公司數據管理體系，制定企業數據戰略，促進數據規范化、標準化、集成化，推動企業目標一致性，華西綠舍參考《DAMA數據管理知識體系指南》等多方資料，規劃制定公司數據體系建設指導方案（如圖3），形成公司未來數據的管理指南，便于未來的業務拓展。

圖3 數據體系建設整體規劃

本項目屬于數據體系建設中商務智能部分，架構如圖4。

圖4 商務智能架構

此項目目的在于解決公司管理層決策支撐數據來源與應用問題，在數據來源方面，初步形成數據治理體系，簡化數據采集過程，讓員工愿意填寫，少填寫；在數據應用方面做到事事有數據的狀態。

報表系統與駕駛艙系統分別對應數據來源與數據應用問題，其中報表系統與駕駛艙系統原則上均按主題進行分類，暫分為生產經營、資金、成本、風控，后續類型及其內容類別將根據公司發展及公司相關要求進行適應性修訂。

報表系統架構

組織架構體系：

圖5 報表系統組織架構

報表歸類方法：

報表系統建設及報表開發參照報表系統架構及對應表進行需求分析及數據建模，將企業各類數據按照分析主題進行分類并對應存儲在數據倉庫中。

駕駛艙系統架構

駕駛艙系統是基于報表系統更深層次的應用，不同管理層級其權限、數據展現維度參照表中原則進行制定。

駕駛艙數據源的確認：通過管控指標確定其主題，根據主題通過報表系統架構檢索出包含此指標數據的對應報表類別及對應報表，通過報表確認數據源。對于報表缺失而檢索不到數據源的，應參考對應業務部門意見后進行報表開發或直接抽取數據。

圖6 數據源檢索流程

項目成果

1、成果總結

（1）建設成果

項目名稱：華西綠舍輔助決策系統
平臺報表/分析模板總量：200+
平臺月均訪問量：8000+
（2）整體價值

華西綠舍輔助決策系統將原決策數據整理匯總流程由線下變為線上模式，簡化填報流程，同時對數據進行標準化、規范化，由系統進行統一清洗加工，解決了原紙質（EXCEL）文件數據匯總麻煩且易出錯、數據及時性差等問題，形成了數據管理閉環；優化了企業數據管理體系，明確數據管理層級，為數字化轉型過程中的管理問題提供了解決思路與方法；運用相關數據統計與分析方法，提高了管理決策便捷性、科學性，真正實現了輔助決策功能。

2、典型場景

場景一：數據填報&數據標準化&數據治理（填報監督）

（1）問題

公司決策支撐數據統計此前采用線下EXCEL填報方式，根據管控類型由各單位統一發給財務或辦公室等對應負責部門，再次進行匯總后形成管理層決策所用的報表，模式落后，效率低下，歷史數據易丟失；由于不同單位對關鍵數據字段標準（如科目名稱等）或格式不統一，導致數據匯總經常出錯，需要人工再次進行檢查確認，提高了時間成本；

于是我們采用了線上填報的模式，雖然線下轉線上感覺是只是填報的方式不一樣，但是為了促進線上填報的數據準確和滿足預期效果，我們設計了一個數據填報-標準化-治理監督的數據管理閉環。

（2）解決過程

數據填報問題：參照數據原始表，開發對應線上填報表，由線下填報模式轉為線上，匯總報表自動生成，無需人工再次統計。

圖7 源數據線上填報示例

如圖7，線上填報盡可能簡化，一次性填報數據量較多時一定要具備原表導入功能（在數字化轉型前期，很多員工仍習慣于Excel統計數據，這是客觀事實），避免員工產生排斥心理。同時所有表單均記錄填報人與填報時間，為后期數據治理做基礎工作。

數據標準化問題：對關鍵數據如時間、單位名、科目等進行下拉框限制或建立數據字典，并運用數據校驗功能完成數據標準化，確保未來數據管理的可操作性。

圖8 數據字典示例

圖9 利用數據校驗實現數據標準化

如圖8、9，針對企業財務科目、客戶、單位名稱等通用的重要數據，事先建立數據字典，在進行數據上報時直接調用字典數據與之做對比判斷，若與字典不一致則報錯，初步實現數據標準化、規范化。

數據治理（填報監督）問題：建立填報計劃維護表與計劃執行情況查詢表，負責人先對計劃維護表進行維護，對應填報主體填報完成后自動提交填報時間，通過對計劃與實際填報時間比較，進行填報監督，促進全員形成數據治理的意識。

圖10 填報計劃維護表（示例數據）

圖11 填報執行情況查詢表（示例數據）

如圖10，當公司信息系統未能全面覆蓋，大量數據需人工上報匯總時，需對上報的及時性進行監督。由對應負責人先對不同表的填報計劃進行維護（如月報選擇每月幾號，日報選擇每天幾點等），當填報人填報數據后，系統記錄填報人機填報時間，并與計劃時間做比較，自動判斷填報是否正常（圖11）。

（3）價值

解決了原線下填報及報表生成存在的效率低、標準化程度低等問題，數據出錯率降低約50%，匯總報表無需人工再次統計，系統自動生成，也激發了各個部門的積極性，形成一個良好的填報→監督治理→應用→反饋的數據閉環；對公司數據治理提供了解決思路與管理工具，提升了公司數據管理能力。

場景二：管理權限分級及輔助決策

（1）需求

管理權限分級：針對不同的人員，對駕駛艙有著不同的需求，大概率會“千人千面”，但是企業的駕駛艙并非越多越好，而是要精練，讓不同層級、不同業務管理人員的精力集中在自身所負責的業務數據上，所以就提出了管理權限分級的需求，其需求如下：駕駛艙需按照管控主題、業務分類，同一管控主題駕駛艙下，數據權限需體現上下級關系，上級可查看下級所有內容，不同業務分管領導/負責人（平級）不可查看其它業務數據；特殊場景下同一駕駛艙內部分指定內容對個別人員進行隱藏。

輔助決策：為了讓決策更有方向性，利用了數據挖掘等技術進行輔助決策，實現數據可視化、歷史數據可追溯，嘗試通過一定數據分析方法給出預測或建議值，實現輔助決策。

（2）解決過程

管理權限分級：根據公司數據管理體系中商務智能架構，將駕駛艙按層級→主題→業務進行分類，便于進行權限控制，如圖12、13；特殊場景下部分內容對個別人員進行隱藏通過獲取用戶名或ip、組織結構等進行隱藏，如圖14。

圖13 駕駛艙層級架構示例2（紅框標記）

典型案例：

公司駕駛艙初期建設時，由于未對數據管理體系做深入思考，想讓公司主要管理人員看到全方面的數據。所以在第一版的駕駛艙中，將公司各業務的生產經營、資金、成本、效率等數據全部融合在了一起。駕駛艙正式上線一段時間后，經過調研發現，由于第一版駕駛艙做的大而全，領導很難第一時間找到自己負責的數據，且同期未開展數據治理工作，數據經常缺失，體驗感差。最終反而棄之不用，初期建設情況不理想。

由于初期建設過程中還遇到了：不同類型的數據對不同人開放、相同類型不同業務數據等數據權限問題，初期版本明顯不能滿足需求。于是我們開始認真思考數據管理體系的整體規劃問題，其中針對駕駛艙問題從管理層級、業務等維度對數據進行拆分，讓上級方便對下級進行監督，職責范圍與數據權限匹配，實現“讓專業的人管專業的事”。

優化調整后如圖12、13，公司駕駛艙首先按管理層級分為公司層（宏觀方面）、事業部層（各事業部或各子公司對應數據），各層級下有對應管控主題，如生產經營、成本效率、資金等，不同主題按業務分類，數據責任細分，對應業務主管只需關注自己負責的業務數據，便于集中精力。公司未來數據體系規劃將細分至廠、線，實現數據管理的全員參與，只有全員數據意識提高，企業數字化轉型中的管理問題才能迎刃而解。

圖14 特殊場景下部分內容對個別用戶進行隱藏

如圖14，個別用戶可能無權查看某駕駛艙部分內容，可通過獲取用戶名、IP、組織結構層級等方式進行權限控制。

輔助決策：利用Python、MATLAB等分析工具，通過分類、回歸、聚類等分析方法，對數據集進行訓練，帆軟調用相關系數并將預測值/建議值進行可視化展示在圖表中，實現輔助決策功能（如圖15（紅框處系數值通過對數據集訓練后，系統自動給出對應值）、圖16）。

圖15 輔助決策示例1

圖16 輔助決策示例

如圖15、16，現有數據可視化后可輕易發現部分數據之間互相存在強關聯關系，通過對現有數據集進行訓練，給出預測模型，可輔助決策者發現生產管理問題，通過給出成本降低或效率提升空間參考值，幫助決策者優化企業資源配置，實現降本增效的目的。

駕駛艙是數據可視化后的知識呈現，要讓數據真正產生價值、達到輔助決策的功能，離不開數據分析，需要將數學知識、數據知識與業務知識高度結合，從數據中挖掘潛在價值或規律，否則駕駛艙很可能淪為“面子工程”。

（3）價值

初步實現了公司數據管理體系規劃中——商務智能部分的戰略落地，優化了公司管理模式，打破數據孤島，提高決策效率，解決了決策滯后性問題，以科學的方法降低了決策盲目性，實現了輔助決策功能。

項目總結

1、對于無法從系統中直接抓取，數據來源為人工統計的數據或者內容，在開發對應駕駛艙時，需先對業務部門原所有報表進行整理，找出存在數據冗余、重復的部分，給出優化建議及優化后的模板，與業務部門進行溝通確認后，先將填報表開發完成后再進行駕駛艙對應內容的開發。

2、項目落地前首先要做的工作是全公司范圍或關鍵部門、人員進行宣講，首先從觀念上進行轉變，方便后續工作開展。

總結

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