2019帆软第二届“数据生产力”大赛

11. 【沈阳腾越】创新BI建设方案,推动腾越数据管理变革

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创新BI建设方案,推动腾越数据管理变革

一、项目基本信息

1、项目信息

        公司全称:沈阳腾越建筑工程有限公司

        项目名称:沈腾BI展示

        团队成员与岗位:信息管理中心BI团队及各职能中心关键用户

2、平台运行状况:

平台报表总量:80+

平台月访问量:700+

 

二、项目背景

企业介绍:我司为碧桂园集团全资子公司,于2009年成立。目前项目遍布全国东南沿海,项目数155个。13个部门,21个中心组,30+个业务细分版块。7家分公司,11家子公司,下设24个区域级别。年产值70+亿元;


项目背景:目前我司使用的应用软件12+套,均为各部门独立运维。ERP类软件5款,业务类5款,集采类1款。分别服务于各业务版块,如电子合同管理、集中采购,劳务信息收集、进度监控等等。其中部分系统软件的服务器有的存储在云平台、有的使用第三方平台存储在对方公有云平台中,有的部署在我司超融合服务器中。因为数据存储的位置不同又没有主数据系统或数据总线,并且我司对数据库的控制权亦不同,所以数据提取和使用均存在各种难点。

另外,我司调整了大数据时代的发展战略,于2018年要求信息管理中心建立沈腾的数据中心,要求将企业产生的全部数据信息集中收集、保存,建立资源库、信息库、价格库等。根据业务需要和管理需求进行多维度的展示,提供给决策层作为决策依据,最大限度的发挥数据的价值和意义,以数据作为驱动引导我司走向科技化数据转型的道路;

基于以上要求,我司于2018年底根据现有条件发出邀标函,主要集中在数据挖掘、钻取、报表体系建立和基本的BI展示上。根据我司的复杂条件最终选择了帆软的产品,因为其异构性、兼容性、强大的报表体系功能均能在短期内完成报表的整理,其BI展示功能支持自由配置,操作便捷,能短期展示成果。

 

三、应用场景与价值

我司处于建筑行业,组织级管理层非盈收部门。全部收入来源于基层项目。项目的一切生产活动均以时间为轴,进行各项计划和执行。所以数据产生的规律也随着项目和时间而有序发生,并且其间存在较高的逻辑关系。所以我司在BI建设前将整个BI建设划分为两部分:独立于项目生产数据的驾驶舱;关联于项目生产数据的驾驶舱;

独立于项目生产的驾驶舱:比如我司的法务部门的咨询事件、纠纷事件,HR部门的证照管理等。虽与项目生产行为有关,会对项目的生产数据产生影响,但是相对拥有一定独立性。产生的批量数据无需与项目数据进行合并。这样的需求我们独立来进行设计、实施。

关联于项目生产数据的驾驶舱:比如招投标信息、采购信息、成本信息、扣费信息、收付款信息等等,围绕着项目生产行为产生的数据,无法独立存在而且又分布在各个业务版块之内。

为了保证这样数据在实施时能够数据连续,结构合理,逻辑清晰,我们创造出主需求和辅助需求概念。主需求既我们想解决什么样的问题,辅助需求是解决这个问题的同时能给对应管辖部门带来什么样的管理维度和满足其对单项指标的管理。

这种策略会优先满足宏观需求,随着时间的推进各业务部门的驾驶舱同时会逐步丰满完善。这样避免了传统的先建立各业务部门驾驶舱,后汇总合并相关数据信息,因为这种做法会导致后期实施人员无法在海量的数据信息里挖掘到需要的数据信息,如果人员发生变动,管理发生变化,将会花费更多的时间和人力来梳理系统逻辑。增加难度和用时。相当于二次数据挖掘钻取。


应用场景一:项目经营管控

业务痛点:项目成本组成复杂,支出复杂,管理模式多样,想做到动态成本收集,三算(合同-计划-实际)对比数据来源复杂,想要出具详细的核算数据最少时长为20个工作日,一般会在一个月左右,计算量大,周期长;

实施方案:按照我司的BI建设步骤,先将传统的经营分析表进行收集整理,然后对其进行分析。先进行要素分析,找出需核算的要素,如:直接费组成、间接费组成等。逐个要素再进行拆分,直至拆分至清单项。然后进行维度分析,如:时间维度,组织维度,管理维度等。找出合适的展示图形设计初版DEMO。两版DEMO完成后找到业务部门进行研讨,确定优化方案。逐次讨论直至阶段性定案。最后协助业务部门明确数据采集规则,编制集团管控文件,考核制度,监控执行等。


解决痛点:通过我们的数据展示,能清晰的看清不同指标的三算对比。能及时发现数据指标异常,在过程中及时进行纠偏,并找到问题原因。改变了过去只有在大节点算总账的时候才能发现问题这种亡羊补牢的管理方式。

 

应用场景二:产值管理

业务痛点:公司项目众多,遍布东南沿海,战线长,管理难度大,人员素质不统一,对企业管理理解程度不同等导致上报的数据失真,或者不及时,不同组织层级会因为各自的绩效考核指标而人为修改调整数据,严重影响数据的真实性和准确性。

实施方案:同样从版块报表开始,逐层逐项进行收集、分析。然后根据我们的建设步骤一步一步的将界面呈现出来。同时我们也优化了数据采集的表单,填报规则等。


解决痛点:产值数据原来基层人员需每月查看多张报表,拼凑数据,填写23列数据才能完成数据的填报,并且审核人需逐个审核。现在通过帆软的工具与OA工具结合我们将填报的字段减到10个,填报经审批后数据直接采集出来并形成最终报表,定时发送给各版块的关键用户并同时提供给决策层进行参考。数据及时并且准确,减少人为干预。目前我司根据我司设计的理论模型在帆软产品中搭建产值自动计算的机制,一旦上线后,将大幅度降低基层员工的工作量,极大的提高工作效率和数据的精准程度。

 

应用场景三  混凝土管理

业务痛点:施工现场的混凝土量难以监控,合同量-计划量-实际量无直接对比。现在管理相对粗放,除合同约定的按月计量结算的项目外基本无法做到按月统计对比分析。往往存在事后算账,并极易产生纠纷。

实施方案:同理按照上述步骤,我们深入分析数据源可能存在哪里,并根据分析结果对应建立数据采集的规则和逻辑。将数据动态实时的进行获取,并以BI的形式进行展现。

解决痛点:我们可以通过数据清晰的对比出合同、计划、实际之间的关系。按照楼层、部位、标号等进行专项监控,及时发现出现异常的指标。因为数据获取是实时的,所以可以在第一时间发现异常,及时进行纠偏,避免风险和隐患。

 

四、项目心得

通过此轮信息化建设,我司也逐渐摸索、总结、设计出了针对于我司或者针对于建筑行业的一些管理模型,为未来的AI建设打下实战的基础,总结经验并不断优化完善。通过几版需求和界面的反复和摸索,我们总结出一套自己较为适用的方案,方法。比如:对行业精通的人员来进行需求设计,因为业务部门对于BI的概念,大数据的概念,信息化的意义等不甚了解。所以往往需求模糊,方向不明。所以需求需要引导,这样前期引导需求和整理需求的人必须为对本行业理解极深,并且具备管理理念的人员。然后由该名员工对需求梳理,明确需实现的管理诉求、功能、指标项、统计维度,明确核算要素和核算单元,明确指标定义、取数规则、逻辑规则、样表设计、测试数据等交于实施人员进行实施。形成DOME后与业务部门进行研讨,至此业务部门能直观的看到能实现的功能及其数据所产生的的价值,能为自己的工作带来什么样的改变,这样会产生一种直观的、更精准的需求。从而持续进行优化调整。

我司BI建设,数据建设的道路是信息化与业务互相推动,共同进步的过程。通过痛点找到需求,通过需求寻求改变,通过改变带来管理的提升。没有业务的完善无法做到信息的发展,所以信息化与业务互相促进才能使得我们企业向科技化进行转型。我们再立项的时候调研过很多做BI、做数据的企业,传统的BI企业虽然同样具有其规范性和严谨性,但是建设周期长,资金投入大,平均建设时间都为2-3年,资金投入都是2-3百万级。所以我司很庆幸在这个历史时间节点选择了帆软产品和企业进行合作。同时我司在建筑行业的宝贵经验也希望可以通过帆软搭建的平台进行更广泛的传播,在为我们企业服务的同时,为整个行业变革作出自己的贡献。