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以指标为中心的ABI平台,重塑企业数字化经营|爱分析报告

  • 2023-08-23 19:18:31 来源:面包芯语

迈向数字化经营,企业指标管理能力亟待提升

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构建“以指标为中心”的新一代ABI平台


(资料图片)

图3:指标管理的能力闭环

图4:指标开发与应用融合

图5:“以指标为中心”的技术实现

图6:基于创建订单类事件的数据模型示例

图7:“以指标为中心”释放数据价值

最后,自增长指标体系能够不断结合经营管理方法与经验,帮助企业快速沉淀数据资产。指标体系通常随着企业经营管理发展而不断变化,通过一站式的能力实现,使得指标管理与指标应用二者相互作用、相辅相成。通过指标管理功能,业务人员不仅能基于业务场景自助构建新指标,留存企业数据资产,还能在分析与应用中找到当前不足,反向训练优化指标管理,帮助企业不断完身自身数字化经营能力。

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以指标为中心的ABI平台代表厂商:思迈特软件

图8:思迈特软件的建设思路

图9:Smartbi以指标为中心的ABI平台

通过批量指标录入,方便快捷地批量创建指标;

通过简单勾选,将指标和维度建立关联关系;

系统根据关联关系,自动在指标存储库生成物理表,将指标存储落地。

血缘分析,是指标的上游分析,可以查看到该指标引用了哪些指标,即“被什么影响”;

影响性分析,是指标的下游分析,从索引中找出引用当前指标的所有资源,即“影响什么”;

版本管理,是指标在发生变更之后,提供一个可查的渠道,记录历史版本,保障数据治理的有效与完整。

图10:指标计算与存储落地

图11:指标审核与权限控制

图12:Smartbi能够满足不同行业需求

Smartbi 指标平台功能完整,适用不同场景。除了指标体系建设中的各功能亮点,如数据采集填报、自助ETL等、全局视图管理,Smartbi 产品基于自身能力,提供各种指标应用,如自助分析、仪表盘、电子表格(中国式报表)、移动BI 应用、Office 分析报告、自然语言分析与挖掘等功能模块,适用于领导驾驶舱、KPI 监控看板、财务分析、销售分析、市场分析、生产分析、供应链分析、风险分析、质量分析、客户细分、精准营销等多个通用ABI场景。

Smartbi 指标平台设计具备前瞻性,符合业务发展趋势。在应用系统架构、技术实现上,Smartbi 指标管理在设计上充分考虑系统以及业务发展趋势,支持灵活扩展。在技术架构上,指标管理采用分层次的模块化设计,以此降低业务系统、数据平台和主题应用的耦合度,便于后期的系统的扩充和调整。在数据模型设计上,Smartbi 指标管理在满足现有业务系统的需求之上,考虑后续可能上线的新业务需求,设计合理规范的数据模型,使得新上线的业务系统数据模型能很方便地扩展到系统中。

Smartbi 指标平台产品稳定可靠。Smartbi 指标管理的核心功能是在Smartbi 平台上,而Smartbi 产品,历经数十年的锤炼,拥有超过5000 家的用户实践。产品由千万行代码构成,拥有2 万以上的自动化测试案例。它凝聚了本土客户的最佳实践经验,整合了各行业的数据分析和决策支持需求,提供一整套包含企业级报表、可视化分析、挖掘建模、AI 智能分析等在内的解决方案,以此增强企业数字化经营能力,塑造可持续的竞争优势。

Smartbi 指标平台具备高性能。Smartbi 的动态数据建模能力,实现了指标应用层与数据模型层的高效协同,能够满足不同场景的数据准备需求,有效提升数据准备效率。此外,Smartbi 具备先进成熟的技术手段,内置有多种性能保障机制,如数据缓存技术、页面缓存技术、静态离线技术,在桌面电脑的配置下能达到亿级数据秒级响应的能力,能够及时高效地为用户提供服务。

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以指标为中心的ABI平台标杆实践

将分散于多个业务系统的数据汇集。西藏药业内部已经完成的信息化建设,主要是基于业务的单点需求建设系统,而不同系统间暂未打通,导致数据无法汇集,而且从各个系统中取数、加工的流程也十分繁琐。对此,西藏药业希望通过多个系统的数据集成,简化数据准备工作。

统一数据口径,增强数据质量。烟囱式的信息化建设,导致不同系统间的数据不互通。某次领导层想访问营收数据时,财务部门给一个报表,业务部门又给一个报表,每个部门的统计口径不一样,导致数据对不上,领导不知道该以哪个结果为准。对此,西藏药业希望通过一定的治理手段,制定统一的数据标准,改善数据口径不一致的问题。

业务人员能够高效自助用数。西藏药业当前的数字化经营主要依赖于固定报表,数据报表的制作流程是自上而下进行需求传达,通过各个业务部门从相应业务系统中导出数据,再进行报表加工与制作。整体链路长,报表数据时效性低。西藏药业希望通过高效自主用数的方式,来满足企业各级人员对数据分析的需求。

图13:西藏药业以指标为中心的ABI建设

在数据准备环节,Smartbi通过多业务系统数据采集、填报表单等方式,将分散的线下数据转移到线上,然后将数据定期汇总,形成统一的数据汇集入口,解决数据汇总难、时效性差的问题;

在数据加工环节,Smartbi对数据定义流程做了规范化管理,解决指标数据口径不统一的问题。此外,思迈特软件在指标管理方面,还为西藏药业构建了一套指标管理模型说明书,针对指标定义、指标分类、指标加工口径、数据编码规则等进行统一规范管理,为各业务部门提供准确可信的指标数据。

在数据模型层,思迈特软件为每一个业务域的数据都做了相应的汇总。通过数据模型,将许多同类型或者同一业务域下的一些指标进行关联。如此一来,一方面在实际使用中指标呈现的加载效率有所提升;另一方面,在后续的指标模型调整方面,数据模型都能够灵活承载企业需求。

最后,在指标呈现环节,Smartbi提供看板与驾驶舱,实现指标可视化。未来,每个业务域中的报表在项目后期也会开放给业务部门去使用,产品中内置即席查询、透视分析功能,并配合联动下钻、筛选等交互方式,业务人员可以进行自助分析。

图14:西藏药业项目价值

指标体系建设,实现指标可视化能力。在指标体系建设上,思迈特软件通过业务调研,进行指标梳理与指标体系规划,协助西藏药业完成战略发展、业务运营、管理支撑三层指标体系搭建,共计实现400+多个指标及其标准确定、发布。本次项目总共建设一级看板25张,包含财务、人力、生产、营销、内部管理等5个驾驶舱。

数据时效性提升。该项目之前,西藏药业的数据呈现以月度为单位,每次月度会议前需要收集上月本部门的重要业务数据,然后去统一汇报。该项目建设后,西藏药业实现了“T+1”的数据采集和呈现,数据时效性大幅提升。

营销部门工作汇报方式改变。原来,营销部门的工作汇报方式是通过收集汇总数据、制作打印销售分析表,然后进行汇报。而现在,Smartbi以指标为中心的ABI让营销部门可以将看板作为汇报工具,工作效率大幅提升。

该BI平台堆积了众多无效报表,难以提供准确有效的数据。从管理者的视角看,技术人员每天都在不停地制作报表,但是从真正的数据分析来看,每天打开并且会用到的报表其实并不多,甚至有些报表打开了一两次之后就废弃了,这导致BI平台上积累了众多报表。如果一些高管领导想从这个平台去拿一些数据,混乱的报表堆积会阻碍有效数据的获取。

报表制作效率遇到瓶颈,而且灵活度受限。由于企业配备的技术人数有限,所以在报表制作流程中,即使投入了大量人力与时间,技术响应度依然跟不上业务提需求的速度。业务人员提一个需求单,可能需要排在队列里面等两三周,甚至一个月才能得到想要的报表。

报表间口径不一致,导致数据不可信。该企业建设的BI平台,对于线上的300多张报表,还未做到数据口径的统一,导致看板报表、自助分析等不同应用场景看到的指标结果不一致,从而影响了决策管理的效率与成功率。

图15:思迈特软件完整指标体系框架

“自上而下”确定经营管理的核心指标。“自上而下”需要项目需求顾问站在企业经营管理者的角度,解读或了解当前的企业战略,并且要与高层沟通对齐。双方会探讨如何以一个指标来衡量战略目标达成的情况,即首先从最顶层达成的一级指标。然后,围绕这一指标的关键事项,将这些关键事项量化,并且分配到相应部门去承接。

“自下而上”补全业务发展当下所关注的指标。由于企业当前的数字化建设或业务流程还未完全匹配当前战略目标,思迈特软件还配合采用“自下而上”的方法,收集了该企业当前一线正在使用的报表进行分析,从报表里解读当前关注的核心指标,加入到企业指标体系中。

图16:汽车零部件物流企业项目价值

聚焦管理诉求,形成规范化指标体系。通过与思迈特软件需求顾问沟通,该企业践行了管理需求驱动指标建设的理念,将重要的管理行为量化为核心指标,摒弃了计算链路上的过程性指标以及部分非核心指标,企业指标库与报表资源变得更加聚焦与简洁。

指标需求的交付效率与质量提升。自助式定义功能支持业务人员自行配置开发指标,或者基于原子指标进行衍生指标计算,指标加工逻辑清晰,避免了计算口径不一致的问题。技术人员无需执行繁重的报表开发任务,指标开发效率大幅提升。

指标灵活性得到改善。Smartbi以指标为中心的ABI平台具备规范的指标开发能力,替代了以往通过数据集,技术人员手工进行数据清洗、指标加工计算的方式,支持以拖拉拽的形式进行指标分析,并且能够支持跨场景的指标查询。

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