元年

数智化浪潮来袭,大型企业如何实现经营管理创新?

数据应用· 发布时间:2021-03-19

随着零售、地产、汽车、制造等行业的品牌竞争愈演愈烈,获客成本不断增长,大型企业在经历了高速增长之后,逐渐进入了发展倦怠期。尤其今年,随着疫情突然爆发和不断蔓延,一些集团化企业更是负重前行,一些老牌公司开始不堪重负逐渐退出了市场。无论是巨头还是中小企业的经营管理,新的巨大挑战随之而来。

对于企业来说,外部因素不可控,要想提升经营管理水平,首先要从内部发力。古往今来,创新是经济发展与社会进步的源动力,也是企业得以生存发展并保持竞争力的关键要素。这几年,在大数据、云计算、人工智能等新技术的加持下,企业开始构建数据赋能体系,充分挖掘数据价值,提升数字化能力,试图为经营管理赋能。

根据埃森哲近期发布的调研报告显示,在九大行业的近四百家中国企业中,11%企业的数字化投入已转化为出色的经营绩效,其数字能力既为企业在危机中的运营提供了韧性,又为企业创新业务在危机后开辟了新的增长空间。

那么,大型企业、发展中的成熟企业应该如何构建数据赋能体系,大幅度提升数字化能力?通威股份的案例或许能给我们一些启发。

通威股份是一家集“农业+新能源”双主业发展的大型科技型上市公司。目前已发展为全球主要的水产饲料生产企业及我国重要的畜禽饲料生产企业。

通威股份基于数据中台的数据赋能体系构建

通威股份数据赋能体系的构建主要经历了数字化、标准化和服务化三个阶段,其中数字化是基础,标准化是保障,服务化是最终目的。具体内容如下:

数字化

通威股份很早之前就基本取消了所有的纸质报告。特别是通过信息化3.0的建设,通威股份数据系统化率得到大幅提升。目前,通威股份IT系统基本覆盖了所有的业务和数据:如企业资源的信息数据(客户、产品、员工等静态数据)、企业资源活动的记录数据(销售订单、考勤记录等动态数据)、企业经营活动所接触外部资源的记录数据(供应商原料、客户等静态数据)、企业观测到相关资源活动的记录数据(供应商交易数据、经销商销量等动态数据)、企业主动采集或者采购的外部数据(竞品、行业协会等静态和动态数据)、外部开放数据和公共数据资源(政府部门、上市公司等静态和动态数据)等。

标准化

对通威股份而言,数据的标准化主要包含两个层面:

其一,底层数据的标准化和规范化,即要建立统一的数据和业务标准化体系,如产品分类和管理标准、物料及其物料属性和管理、配方管理、折扣管理规则等,都要分别有统一的标准,采购到付款流程、销售到收款流程、制造到交付等相关财务和业务流程要进一步梳理并实现规范化。

其二,建立一套统一的管理报告体系,核心是要解决管理标准的问题。在实际运营过程中,由于职能定位以及公司管理水平的差异,公司不同层级间所关注的指标往往是不一致的,管理层和业务部门,二者评价公司业务和运营往往具有不同的维度。在这种情况下,就必须围绕业务价值重新构建指标体系,将各体系关键专业指标按管理视角归纳汇总形成面向经营管理者的经营结果、运营能力及专项分析指标。

此外,在数据的解读方式上,所有的数字指标都不是单一的绝对数,而是动态的、多元的,这样更方便管理层进行决策。

在信息化3.0阶段,通威股份通过BI及数据仓库实施,数据治理流程得到了较大程度的完善。

服务化

在完成数据治理后,企业要想快速提升IT部门对业务变化的响应能力,实现数据场景化应用,就需要由数据整合进一步向数据中台演进,实现数据的服务化。数据中台的搭建,能推动数据的深入挖掘和应用。在数据中台上,经加工整理后的有用数据将直接输出到具体业务场景的应用端,帮助企业解决业务问题。

通威股份的数据中台体系主要包括数据采集、数据计算、数据服务、数据应用几个层次。如上文所提及,在数据采集层和数据计算层,数据仓库等技术的应用,主要意在对数据进行治理,实现数据的标准化。在数据中台体系下,首先会将存在于企业ERP、SRM、FSSC、BPM、HR等系统中的分散、凌乱、标准不统一的数据收集,通过应用ETL技术、内存计算等新技术,对数据进行抽取、清洗和转换,通过实时的分类、整理、加工,使其成为清晰有序、有条理、有脉络的有用信息,加载到数据仓库中,并经过数据集市/加速,进行数据建模,以此形成服务化的数据应用。

数据应用层主要聚焦于对数据的应用和展现,数据模型可以共享到这个层级中并实现复用,帮助企业展开主题分析,赋能企业业务、赋能产业链发展。企业可将数据融入企业具体的业务经营场景中,基于丰富的数据模型开展场景化应用,如产销协同分析、投资分析、销售分析、采购分析等。从本质上来看,场景化分析是通过从数据采集和计算层级中实时接入的有用数据,基于丰富的业务模型开展数据应用。不是所有的业务场景都需要场景化分析。企业可基于对业务场景的深刻理解和对业务痛点的清晰洞察,选择一个或多个场景开展场景化分析,并随着业务的开展随时调整或拓展场景化分析的领域。

例如,对于通威股份这样的企业而言,原材料成本在成本结构中占据很大的比例。上游原材料价格的波动,会对通威股份的利润带来很大程度影响。因此对原材料行情进行预测并分析其对业务带来的影响至关重要。在“根据行情预测市场行为”的场景中,通威股份市场销售部门能根据数据中台所提供的主要原材料价格行情的涨跌预测以及原材料库存量的分析,及时采取对应的市场策略。如在原材料行情成本上涨而原材料库存量大时,市场销售部门即可通过上调产品价格保持合理利润,也可以比竞品更大的价格优势拓展市场,提升销量。

数据展现则主要聚焦于以多样化的形式展现数据分析应用的结果,如管理驾驶舱、数据大屏、移动APP等,系统可以根据不同用户在不同场景下的需求调整合适的展现方式,实现数据的可视化。如在数据驾驶舱界面,企业管理层可即时掌握销量、收入、利润及人效等相关指标,并能通过考核、经营或财务等多种角度,监控和分析企业经营的健康状况。同时,运用目标管理、对标分析及设计思维等方法,简化数据可视化展示,让经营决策更高效。

为了提高对数据的应用水平,通威股份基于具体的业务场景和角色,强化了部分角色的数据化应用。例如,在移动销售应用中的数据应用场景中,对总经理、市场部经理、业务代表等营销人员而言,他们不仅可以实时了解公司具体某项产品的销售进度,对市场营运进行洞察,而且可以了解销售人员自身销售指标的完成率和增长率、自己在公司内部的绩效排名等。


<嵌入业务应用场景的数据分析>

除上述标准化、场景化的业务形态外,企业在经营过程中,往往会面临一些离散型的数据应用场景,需要系统提供某个离散型信息辅助决策。例如,员工或者管理层在业务开展过程中或许想知道,哪种类型产品今年销量最好、哪位业务员今年业绩最好?在传统模式下,要回答这些问题往往需要查询大量报告或报表,来获取相关数据或结果。为了提升对此类信息的利用效率,提高用户对数据获取的便捷性,通威股份依托数据中台进行了创新性的应用。如员工想要获取某类信息时,可以利用语音或者文字交互,采用类搜索引擎的方式向系统进行提问,系统理解问题并在后台数据库中探索数据,随后以适当的形式呈现给用户。通威股份移动端数据问答界面展示如图所示。

<通威股份移动端数据问答界面展示>

通威股份数据中台体系还可以实现对产业链赋能。对通威股份上游供应商,通过开放API,如原料、合同、发票及电子签名等,打通企业间异构系统的数据,并通过数据的自动化流转,提升供应链效率,实现供应商协同;对于下游客户,通威股份通过移动应用打通与客户线上的连接,实时提供订单、物流、信用及行情价格等信息,为客户经营决策提供有力支撑。同时,客户交易数据和信用数据通过数据中台共享给第三方信贷机构,降低了客户信贷难度,支撑了供应链金融服务。

总的来看,通威股份已构建了一个功能丰富的数据赋能体系,实现了数据分析的敏捷化、自动化、行动化以及所有场景的数据化。

通威股份的数据赋能体系取得了不错的成果,其具体的实现路径给大型企业、发展中的成熟企业提供了有力借鉴,同时也验证了企业数据赋能体系的打造离不开数据中台。

说到数据中台,业内人士都不陌生,作为承载企业核心资产重要载体,数据中台已经从讨论阶段进入实质性落地阶段。今年,很多公司都在半年报中重点提到了数据中台的建设,更有居然之家、贝因美等上市公司在去年便开始积极布局数据中台业务,依靠数据智能重塑业务链条。无论是传统企业、新经济公司还是互联网公司都想利用数据中台实现新的增长。


元年数据中台为企业的经营管理赋能

那么,企业该如何建设高质量、高可用的数据中台?作为具有丰富的财务管理、业务运营和行业服务经验的企业数字化转型软件商和服务商,元年科技倡导从应用角度切入,用技术构建数据中台。日前,元年推出了以“业财融合数据赋能体系”为核心的数据中台解决方案:从业财数据切入,关联映射企业内部的业务数据,给不同的业务场景提供不同的数据能力。

元年数据中台基于成熟的数据采集、数据汇聚、数据资产、离线数据开发、实时数据开发、标签体系、数据服务等核心功能,通过企业精细化运营、智慧营销、用户画像、元年智答、企业百度等数据应用赋能企业经营管理场景,通过合并报表、全面预算、成本管理等财务应用赋能企业财务管理场景。

元年数据中台:

目前,元年数据中台解决方案已经在诸多传统企业内部落地。以中石化旗下某分公司为例,元年科技帮助该客户升级了微服务架构,建立了集数据治理体系、业财融合数据资源池、财务分析应用为一体的财务数据中台,实现了财财数据、业财数据、财经数据的融会贯通,较大程度地推动了企业的管理创新和业务发展。

企业利用数据中台构建数据赋能体系已经是大势所趋,元年数据中台将不断为其经营管理赋能,助力大型企业、发展中的成熟企业不断实现业务增长。

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