在当今快速变化的商业环境中，服装零售企业正面临着前所未有的挑战。企业要如何保持竞争力？面对订单碎片化、供应链成本上升和消费降级的三重挑战，企业如何应对？如何在市场需求与生产效率之间找到平衡点？ 本文将深入探讨服装行业在供应链管理上的现状与挑战，并分析供应链数字化转型的价值与实现路径，介绍帆软如何通过其解决方案助力企业实现这一转型，构建面向未来的高效、灵活、智能的供应链体系。 服装行业的现状与挑战 目前服装行业的现状和对供应链的挑战可以总结为三个方面。 1、订单碎片化 首先，订单呈现碎片化趋势，导致整体处理效率较低，难以与市场需求相匹配，容易产生生产过剩或供不应求的情况。随着小批量快速返单模式的增加，传统的大批量订货生产方式已难以适应当前企业的需求。 目前，服装行业普遍面临库存压力大的问题，季节性强导致市场调整迅速，企业若积压大量库存，将占用大量资金，增加成本。 2、供应链成本上升 其次，小批量市场需求的增加导致供应链成本上升，因为需要快速投入生产，各方面成本随之增加。为了实现生产和快速响应能力，服装行业迫切需要将供应链转变为高效、快速和智能化的系统。 3、消费降级 最后，当前消费降级现象普遍，人们即使有钱也不愿花费，特别是在经济不景气的情况下。消费者更倾向于性价比高的服装，企业需要依靠销量来扩大规模，导致利润空间缩小，同时还需保证产品质量和服务水平的提升，这对整个行业造成了不小的冲击。 面对这些挑战，服装零售企业不仅要精准定位品牌策略与市场定位，更需要积极探索数字化转型，尤其是供应链的数字化。企业需要建立一套完整的供应链体系，因为市场要求快，那就必须能够建立一套柔性的、高效运作的一整个供应链体系。 在这样的背景下，各类服装企业，包括大型中心企业和零售行业，都在寻求构建一个完善的供应链体系。 总结完服饰行业现状，先送大家一份《服饰行业解决方案》，扫描下方二维码即可下载完整PDF！ 供应链数字化转型有哪些核心价值？ 事实上，供应链数字化转型有许多价值：提高市场响应速度、优化库存管理、提升供应链透明度和协同效率、增强客户体验和满意度等等。接下来，让我们一起基于供应链数字化转型的典型业务场景，进一步探讨这些核心价值如何体现在实际运营中。 场景一：生产进度跟踪 在服装行业，生产进度的可视化尤为重要，因为它涉及到众多的环节，如面料的印染、裁剪、缝制以及最终的包装和物流。数字化供应链系统能够提供实时的数据更新，包括每个订单的详细状态、生产线的运行情况、以及潜在的瓶颈和延迟。 在这一场景中，企业实现了生产进度的全面可视化。不仅通过手机移动端实现，还在工业总监办公室配备了大屏幕，用于展示整个供应链管理（SCM）系统。该系统详细显示了每款产品及其每种颜色的进度，包括面料的准备情况、裁剪状态、印花进度以及何时开始基胎生产等各个环节。 此外，任何延误或质量问题都会在系统上显示并触发报警。例如，如果某个面料事件延迟，系统会发出红色预警；其他情况则可能触发黄色预警。这使得供应链的每个环节都能得到有效监控，即使在办公室内也能实时查看每条流水线和每个款式的生产状况。对于外协工厂，可以要求他们每天上报进度，包括质量进度、生产进度等，所有信息均需录入系统。 这样的数字化管理不仅提高了透明度，还增强了对生产进度的控制能力，确保了供应链的高效运作。 场景二：自助结算与对账 在传统的结算与对账过程中，服装零售企业往往需要投入大量的人力和时间来处理发票核对、付款安排和账目调整等事务。这些工作不仅繁琐，而且容易出错，导致财务数据的不准确和支付延迟。例如，在这一场景中，原先的结算流程极为繁琐，涉及500家供应商，包括原料和成衣加工。这一过程完全依赖人工操作，效率低下。 现在，通过匹配采购订单、入库单和发票，系统能够自动勾选并执行交易和付款，显著提高了付款效率，并增强了付款流程的透明度。过去，需要通过电话确认付款情况，耗费大量时间。现在，在线化处理后，效率大幅提升。 以一家经营多个品牌的公司为例，该公司拥有数千家经销商。通过自动化对账系统，该公司在半年内完成了4,383份对账工作。这一变革使得财务人员从传统的记账和对账工作中解放出来，转而专注于管理会计、分析和预测等工作，从而优化了整个结算场景。 场景三：供应商的协同与监控 针对供应商的协同与监控，企业可以通过在线看板监控整个供应链，从原材料打样到样衣成品的全过程。一旦检测到订单延误，系统会自动报警，企业随即评估是否需要将订单转移到其他工厂或自行生产，以确保按时交货，避免因延迟而遭受客户拒收或要求折扣的情况。 通过实施原料供应商、生产厂家和企业三方协同管理策略，企业能够全面管理商品、供应链准入、动态产能以及供应商预留产能等信息。所有数据均可共享，使得企业能够清晰地了解供应商的产能预留情况、接下来的生产任务以及所下达的订单，从而避免了以往通过微信、电话等方式沟通所浪费的时间。通过整合供应链，实现了可视化管理，显著提升了整体效率。 在服装行业，齐套管理是一个关键问题。例如，即使面料已到位，但如果扣子或拉链等配件未到，就会影响生产效率。通过系统管理，企业可以清晰地了解每个款式所需的组件和材料，以及它们的到货时间，从而及时提醒供应商确保配件按时到达，避免影响交货。 此外，还能够在此系统上协同管理整个质量控制流程，包括产前、产中、产后的抽检以及仓库检验，确保成品的进度和质量交接符合标准。 如何实现供应链数字化转型？ 1、服装零售行业整体解决方案 帆软作为国内领先的数据软件服务商，凭借十八年的数字行业深耕经验，能够为各行业企业提供全面的数字化转型解决方案。针对服装零售行业的供应链数字化转型需求，帆软推出了服装零售行业整体解决方案。 通过整合产品生命周期管理、商品管理、零售分析、供应商协同等多个关键环节，为企业提供了一个全面的数字化转型路径。将传统的数据转化为对消费者行为的深入洞察，指导企业制定精准的商品计划和选品策略，同时优化库存管理，提升库存周转率，并确保及时补货到店。 此外，解决方案还强化了与供应商的协同合作，提高供应链效率，并通过移动门店技术增强了门店管理的灵活性和客户体验。 2、供应链数字化转型路径 针对供应链，帆软也提出了一条数字化转型路径，具体包括以下几个层面： 顶层设计：在服装行业供应链转型的顶层设计阶段，企业需要明确自身的需求和痛点，并制定出一套全面的数字化转型蓝图。这包括确定企业的集团管控结构、商业智能的应用，以及如何利用数据驱动业务发展。 业务优化提升层：在业务优化提升层面，服装企业应重点关注全产业链的供应链协同，涉及到供应商管理、采购协同、产销平衡和成本控制。这包括集团管控的强化，以确保供应链各环节的一致性和协同；供应商管理与采购协同的优化，通过供应商评估和战略寻源提升效率；设计研发流程的整合，包括产品BOM和工艺工时，以提高产品开发效率；以及商务智能的应用，利用数据分析支持决策，增强供应链的决策质量。 执行与后台支持：在执行层面，企业需要建立强大的后台支持系统，包括研发、工艺、智能工厂和财务管理。这要求企业实现业财一体化，通过财务数据分析来指导业务决策，确保盈利性和成本控制。技术支持方面，企业需要构建创新平台、主数据平台和数据库，以及利用RPA技术和数据清洗工具来支持业务流程的自动化和数据管理。 数据可视化：数据可视化是供应链转型的关键步骤，它使企业能够将复杂的业务流程和数据直观化，从而快速识别问题和市场趋势。通过数据可视化，企业可以更好地理解消费者需求，优化库存管理，提升供应链效率，并做出更精准的业务预测和决策。这不仅增强了企业对市场变化的响应能力，也为持续改进和创新提供了数据支持。 总结 随着技术的不断进步和市场环境的演变，供应链数字化转型已成为服装零售企业实现可持续发展的必由之路。通过帆软提供的服装零售行业解决方案和供应链数字化转型路径，企业能够构建一个更加智能、高效和弹性的供应链体系。 从顶层设计到业务流程的优化，从执行与后台支持到数据的可视化，每一步都是企业数字化转型的关键。这不仅能提升企业的内部运作效率，还能增强对市场变化的适应能力，提高客户服务水平，为企业带来竞争优势。 直播预告 12月3日19：00行业大讲堂供应链专场第4期 👨‍🏫直播嘉宾： 宋志英 为何供应链传统分析难以洞悉业务全貌？ 供应链如何用数字化帮助企业降本增效？ 供应链体系数字化转型有哪些常见业务场景？ 如何打破传统业务模式，实现供应链数字化升级？ 🔥直播主题：《让“产品+业务”成为供应链数字化的“双轮驱动器 》 扫码下方海报二维码，即可预约观看直播！

对于企业的信息化建设来说，万变不离其宗的是“业务数据化”，也就是先让业务活动能被数据记录下来。通俗点说，就是对企业的生产、采购、销售过程，以及客户服务、现金流动等业务过程进行数据的记录。 信息化的核心和本质是运用网络、计算机、数据库等信息技术，实现企业的业务流程管理和业务数据记录，其重点关注的是业务流程优化，典型的工具是信息化系统，例如：报表工具、OA、ERP、CRM、SRM、PLM、MES、BI等。 在企业信息化建设前期阶段，必不可少的工具是ERP，通过整合企业各个部门的信息资源，实现信息化协同和业务流程的优化。 在初期，不要急于求成，先仔细梳理复杂的业务流程，让这些业务流程全都标准化，并用数据记录下来。这里要提一下，制造企业大多会用到MES系统，ERP和MES的区别可以看这篇文章：《一文教你看懂MES与ERP的区别与联系，以及为什么说ERP一定需要MES？》 在企业的信息化建设开展一段时间之后，企业逐渐会出现数据孤岛的情况，这时候就需要进行基础数据建设，越早开始越好，越往后，数据治理也会成为大问题。进行基础数据建设需用到一些数据管理平台，像帆软的FineReport这类，主要解决的问题有下面三个： 1）基础数据建设：光上ERP、OA等依旧会出现数据缺失的情况，这类数据管理平台则可以通过数据填报→数据处理→数据展示→导出打印，把一整套数据基础建设流程都打通。 2）打破数据孤岛：这里说的数据孤岛有两种。一种是不同业务系统数据不通，用FineReport连接多个数据源就能解决；另一种是因为指标不统一导致的数据不通，这类要巧用工具进行数据治理，统一各个业务部门的数据标准。 3）提高制表效率：信息化初期，固定报表像经营分析报表、月报等的制作太繁琐了，每次做都是写sql去数据库取数，然后再导出做表。利用FineReport直接形成自动化制表。 复杂报表： 可视化大屏： 到信息化建设中后期，企业已经产生了大量的数据，并且这些数据会有简单的分类，而不像初期那样零散。当然，这个时期，企业已经不满足单纯“看数据”了，会希望通过对已有数据的分析，怎么去找到反向推动业务优化的动作，这个阶段就需要上BI了。 到这个阶段，几乎已经算是到了信息化和数字化的交叉点，企业不再满足于“业务数据化”，而希望将数据用于数据分析和决策支持，实现“数据业务化”。 BI工具最重要的功能，在我看来就是优化了IT和业务配合的流程以及激发业务人员数据分析能力的价值。这两个功能中都提到了业务部门，所以在上BI之前，先思考清楚企业的业务部门是否需要BI以及是否有能力用BI。 BI能做的但不限于： 1）优化IT业务数据配合流程：通过BI平台，IT部门只需把数据准备好，给各部门账号分配好权限，各业务部门就可对自己权限内的数据进行数据分析，配合效率大大提高，解放IT的人力。 2）满足业务多且杂的分析需求：举个例子，业务人员由于紧急活动想要临时加一个报表分析，但是要排队走流程，不能快速响应分析需求，往往拿到手的数据都已经过时了，分析了也没用，从而耽误了决策时机。 但通过BI，业务人员就拥有了绝对的自主分析权，想要看哪些数据之间的联系，自己就可以去公共数据中取数分析，且常用的指标计算和模型（RFM、复购分析等）都被封装，还有数据解释、数据预警等功能可直接用BI软件来实现。 关于怎么从0-1搭建BI系统，可以看这篇文章：《如何从0-1完成一个BI项目，这篇方法论你一定要收藏！》 本文介绍了怎样才算是真正的企业信息化建设，更多资料可以扫描下方二维码获取！

开始之前给大家分享一份《数据仓库建设解决方案》，包含了数仓的技术架构、数仓建设关键动作、数仓载体/工具、配置参考、大数据场景支撑案例等内容。感兴趣的小伙伴，扫描下方二维码下载完整PDF！ 为了解决多数据源导致的口径不一致、数据无关联、数据质量差、缺少历史数据、开发效率低等问题，企业需要构建企业级数据仓库，对数据进行规整和高效利用。除此以外，由于直连业务系统支撑多方报表导致读写交叉性能降低，影响正常业务系统使用的问题也可解决。 构建企业级数据仓库的步骤分为调研、数仓设计、数仓实施和测试上线四个主要环节。 需求调研 调研前期，需要明确本次项目在此阶段成功的要素，其次是划分责任矩阵，收集相关资料并制定合适的调研策略。与用户需求相关的信息应该足够的详细。最终要交付给最终用户项目计划及需求说明，需要的情况下需要制定灾备计划，以便数据仓库可以从事故中恢复。 调研责任矩阵🔺 调研执行分为四步骤： 第一步对本次项目的目标，整体平台的范围和当前IT的技术架构进行调研与整理； 第二步针对本期项目涉及业务部门进行单独访谈，明确指标，确认口径，梳理前端样式与功能并确定相应的数据标准； 第三步可根据上一轮调研结果所设计的蓝图进行确认和修改并在数据侧对底层数据进行探源； 最后将调研结果与方案蓝图进行最终的多方确认并审核签字。 这一阶段的交付物为系统蓝图框架与当前数据基础和质量情况表等，具体的执行过程见下图： 指标确认框架🔺 数仓设计  数仓构建的核心工作是分层及建模，分层架构设计是为应用数据资源采集、存储、处理和交换提供建设性依据，而数据模型将决定数据仓库系统的增长性和性能，数仓一般分为 ODS（贴源层）层、DW 层（数据仓储层）、DM 层（数据集市层）三层架构，依据企业实际情况会有所调整，而数仓模型大多采用维度建模和范式建模。 数据分层： 每一个数据层都有它的作用域，在使用表的时候能更方便地定位和理解，因此需要针对数据进行分层建设，且数据分层也利于数据血缘追踪、屏蔽原始数据的异常，通过开发一些中间层，还可以起到减少重复开发的作用。 数仓通用技术框架🔺 数仓建模的流程： 数仓模型的设计，按照概念模型（主题域模型）——逻辑模型——物理模型的流程进行，逻辑模型和物理模型通常采用维度建模的办法，以星型和雪花型模型来组织数据，维度建模的两个基本元素是事实表和维度表。而维度建模也分为确定业务主题、定义粒度、确定维度和确认事实表四个步骤。该阶段的交付物为针对数据源的概念模型、逻辑模型和物理模型。 数仓建模一般流程🔺 DWD层维度建模步骤🔺 数仓实施开发——ETL ETL过程常常需要最长的项目时长，可能会占用数仓开发的50%及以上，因为获取源数据、理解业务规则、逻辑和物理数据模型需要花费大量时间。ETL 通过从源系统数据库实时同步数据至数据仓库贴源层，基础层、通用层、应用层基于贴源层的增量数据以实时指标加工的规则进行定时（T+1 天）加工处理。 ETL过程🔺 测试上线及规范建设 测试上线 测试上线的主要目的是为了测试当前数仓开发完毕后数据是否准确，数据相应的速度是否及时，包括 ETL 任务的各环节是否出现异常等，测试完毕通过业务确认后即可上线。 数据规范 数仓建设的规范是为了后续开发人员可以遵从规范，培养良好的习惯，也可以提升数仓开发的可维护性，便于用户的沟通及交流。数据规范的内容包括数仓设计规范、命名规范、ETL 规范、报表规范等，数据规范建设为后续的数据治理及数据资产的管理建立了良好的基础。 数仓规范文档🔺 帆软软件深耕数字行业，能够基于强大的底层数据仓库与数据集成技术，为企业梳理指标体系，建立全面、便捷、直观的经营、财务、绩效、风险和监管一体化的报表系统与数据分析平台，并为各业务部门人员及领导提供PC端、移动端等可视化大屏查看方式，有效提高工作效率与需求响应速度。

在当今数字化时代，企业运营的复杂性日益增加，为了有效应对这一挑战，"一企一屏"的概念应运而生。它通过将企业的关键数据和信息集成在一个直观的界面上，使得企业决策者能够迅速把握核心业务动态，优化决策过程。 正文开始前，给大家送一份资料包，扫描下方二维码即可下载！ 什么是”一企一屏”？ “一企一屏”是一个信息化管理平台的概念，它主要是通过为每家企业设置一个独立的显示屏或数据展示界面，来实现对企业运营数据的可视化管理。这种系统可以将企业的概况、产业发展、经营指标、生产数据、重点项目等信息以直观、生动的方式展现出来，帮助企业管理者和决策者更有效地监控和分析企业的运营状况。 此外，“一企一屏”系统还采用了全新的技术平台和开发工具，结合丰富的UI设计、三维模型、动态图表等元素，全面提升展示品质和系统性能。这样的系统不仅能够及时获取经营动态各项指标信息，还能为加强分析研判、精准决策部署提供可靠的数据支撑。 企业为什么需要”一企一屏”？ 1、大屏即时监控，能快速识别问题做出反馈 可视化大屏通过集中展示关键性能指标（KPIs）和实时数据，使决策者能够迅速理解企业的运营状况。这种即时的数据洞察有助于快速识别问题和机遇，从而做出更加及时和精准的决策。 例如，企业可以通过可视化大屏监控销售数据、库存水平、客户反馈等关键指标，一旦发现销售额的突然下降或库存积压，决策者可以立即采取措施，调整策略以应对市场变化。 2、图表直观展现，能增强数据的可理解性 数据可视化将复杂的数据集转换为直观的图表和图形，提高了数据的可理解性，使得非技术背景的员工也能快速把握数据含义。这种直观的展示方式不仅提高了数据的可访问性，还促进了跨部门之间的沟通和协作。例如，通过可视化大屏，营销团队可以清晰地展示广告投放的效果，与销售团队共享数据，共同分析市场趋势，制定更加有效的营销策略。 3、大屏对外展示，能树立企业数字化形象 在数字化时代，企业需要展示其技术先进性和创新能力。可视化大屏不仅是一个实用的工具，也是企业数字化转型的象征。通过展示动态的数据和先进的分析技术，企业可以向客户、合作伙伴和投资者展示其数字化能力，增强品牌形象，提升市场竞争力。这种展示有助于建立企业的行业领导地位，吸引更多的业务机会和人才。 一企一屏”工具推荐-FineVis 市面上的大屏制作工具有很多，对比之后给大家推荐一款叫做FineVis的软件，它能够快速进行可视化大屏开发，并且内置丰富图表和模板，还支持三维模型，兼具组件复用、离屏控制等功能，是非常出色的可视化大屏制作工具。它的主要优点如下： 1、操作简便，门槛低，开发效率高 FineVis致力于简化数据可视化的制作流程，它以用户友好和专业化的产品理念，提供高效的数据应用解决方案。该平台的直观操作界面免除了用户编写繁琐代码的需要，使得构建大屏幕展示变得迅速而简单。用户仅需通过在画布上拖放所需的元素，例如图形、文字、图像等，就能轻松打造出大屏幕的布局。这种直观的开发模式显著提升了工作效率，让用户能够快速实现数据可视化的创意。 FineVis的核心优势在于其直观的用户界面和拖放功能，这使得用户无需深入编程知识就能迅速搭建起数据展示的大屏。通过简单地在画布上移动各种组件，如图表、文字框、图像等，用户可以轻松地设计出自己的数据展示屏幕。这种直观的设计方法不仅降低了技术门槛，还大幅提升了从概念到实现的速度。 2、内置丰富模板，开发速度快 FineVis拥有一个包含60多种不同图表选项的库，如条形图、线图、圆饼图、点图等，这些图表足以满足广泛的视觉展示要求。用户能够依据数据的特性和展示目标，挑选最适宜的图表样式来呈现信息。此外，FineVis还配备了多样化的用户界面元素和预设模板，用户可以一键下载并应用，这大大缩短了从设计到实现的周期。 3、支持三维模型，数据展示更直观生动 FineVis不仅能够处理常规的二维数据展示，还拥有先进的三维模型支持功能。用户可以轻松导入3D模型文件，例如OBJ、STL等格式，从而构建出立体的场景。这种三维展示技术让数据呈现更为直观和形象，帮助用户更深入地洞察数据所蕴含的信息。 以酒店管理为例，FineVis能够通过导入酒店的三维模型，并结合实时数据流，实现酒店运营的三维可视化管理。用户可以在大屏幕上直观地查看酒店的各个区域，实时掌握客房入住率、会员年龄分布、地域分布、预算达成率等关键运营数据。例如，通过下图，我们可以看到酒店的入住率、会员年龄分布、地域分布等信息被清晰地展示出来，包括不同年龄段的入住人数、会员的地域来源、以及各种房型的单价和销量。这样的三维可视化大屏不仅提升了数据的展示效果，还增强了酒店管理的效率和决策的精准度。 4、智能适应设备，支持离屏控制，数据查看展示更方便 FineVis展现了卓越的跨设备兼容性，确保了数据在各种尺寸和分辨率的显示设备上均能清晰展示。无论用户是在个人电脑、大型显示屏还是移动设备上查看，FineVis都能提供一致且清晰的数据展示体验。这一特性使得FineVis能够灵活适应多种展示环境，满足多样化的数据呈现需求。 除此之外，FineVis还提供了离屏控制功能。用户可以利用智能手机或平板电脑等移动终端，对大屏幕上的内容进行远程管理和调整。这种灵活的控制方式极大地提升了用户的便利性，允许他们在任何时间、任何地点都能轻松访问和操控大屏幕数据，从而增强了数据的易用性和管理的便捷性。 FineVis大屏Demo展示 地产营销战图 销售年终总结 项目年终总结 集团监控指挥控制中心 集团销售业务分析大屏 总结 FineVis操作简便，内置模板丰富，支持三维模型并且自适应智能设备，是实现“一企一屏”项目的理想选择。它降低了可视化制作的门槛，提高了开发效率，并通过直观生动的数据展示，增强了数据的可读性和吸引力。 “一企一屏”项目结合FineVis这样的先进工具，不仅提高了企业的数据理解和决策效率，还通过展示企业的数字化能力，增强了企业的市场形象和竞争力。它是企业数字化转型的重要组成部分，有助于企业在激烈的市场竞争中保持领先地位。随着技术的不断进步和应用的不断深入，我们期待“一企一屏”项目在未来能够带来更多的创新和价值。 最后若大家想了解更多关于FineVis的相关功能，可以扫描下方二维码抢先体验！

本文摘自帆软供应链高级顾问 许俊，在帆软行业大讲堂中的直播分享，完整内容请点击点击此处链接观看直播回放！ 引言 供应链数字化有其必要性。在实践中，供应链常面临囚徒困境，即各部门往往基于自身利益做出最优决策，导致供应链需求难以预测和控制。例如，销售部门可能为了提升业绩接受大量订单，但未充分考虑生产产能和采购需求，造成生产部门的紧急任务和采购部门的紧急采购需求，仓库中关键物料未能及时到货，非关键物料库存积压或过剩。这种困境使得供应链协同变得极为困难，频繁更改采购订单会显著增加企业供应链的库存成本，导致订单交付的质量、成本和交货期无法得到有效控制，给各业务部门带来沉重的工作负担。 鉴于上述问题，帆软基于IBP的理念，通过数据分析确定供应链运行的多重的解耦点（Decouplingpoint）与多层循环计划，协助企业了解自己供应链的韧性与柔性区间；在SCP层面规划相应的物料和产能等约束；在SCE层面了解通过可视化工具了解原材料、半成品、成品的相关约束和齐套性计划；同时通过流程和算法层面进行长期监控和回归优化，实现企业最大化的经济效益。 帆软应对方案拆解 针对供应链面临的各种痛点，帆软提出了全面的应对策略 首先，针对供应链可视化不足的问题，企业可以借助帆软的BI工具及基于SCOR的指标体系，清晰地看到从订单到交付的整体供应链指标，从而更准确地评估供应链的当前状况。 在需求预测和库存优化方面，帆软提供了内置的算法和优化模型，利用数据挖掘技术进行长期需求预测和短期需求计划。同时，基于标准数据模型，企业可以进行单级和多级库存优化，确保库存水平既不过剩也不短缺。 对于供应链协同的挑战，帆软通过流程改进实现了计划与执行的协同。企业可以基于MRP和TOC齐套约束进行短期高效协作和计划反馈，确保供应链计划编排和执行的一致性，减少线下排产的频繁变动，快速响应短期供需波动。 此外，帆软还紧跟当前技术发展趋势，积极探索利用超级自动化的方式，将基于数据的算法和计算结果与业务系统相结合，实现自动执行。这不仅减少了不必要的人工劳动，还提高了供应链的效率和准确性。 供应链数字化整体业务逻辑梳理 在梳理供应链数字化整体业务逻辑时，帆软将其分为战略规划、智慧中枢、高效运营、精准执行和全面保障五个层次。 从战略规划层面开始，企业基于供应链需求驱动，构建端到端的供应链运营体系。 智慧中枢层面则对供应链的业务流程进行拆解，涵盖从客户需求到经销市场分仓、物流供应、生产原材料供应以及供应商交付等各个环节。 高效运营层面则关注订单的端到端交付，包括生产排程、核心物料的调拨和供应等。 精准执行层面则关注产前、产中和产后的物流管理，确保供应链的顺畅运行。 为确保业务逻辑的全面实施，帆软还提供了数字人才服务和业务流程优化支持。 帆软供应链场景地图描绘 帆软构建涵盖供应链业务流、信息流、数据流，以及不同业务模块的供应链数字化场景地图，方案包括SRM采购云平台、供应链控制塔、采购闭环分析、供应商画像、品类优化、风险诊断等等。 在数据应用方面，帆软将供应链的数据应用分为结构可见、分析预警、结果模拟和优化预言四个层级。 结构可见层将供应链端到端的数据以可视化的方式呈现，帮助企业评估供应链执行的现状。 分析预警层则基于行业和业务经验为数据指标设定阈值，实现业务的自动提醒和预警。 结果模拟层和优化预言层则基于供应链的数据模型或算法，为供应链执行提供算法侧的建议和优化方案。 这些层级共同构成了帆软在供应链数字化方面的完整解决方案。 帆软将十八年年间服务过的26000家客户经验与近十几年的优秀企业供应链数字化建设实践进行深入解析，首次打造了供应链专属的《企业供应链数字化图谱》。 这份图谱从【业务痛点→数字化策略→场景解决方案→数据指标体系→数据分析】这一思路切入，全面梳理了供应链数字化建设的全流程，涵盖5大模块知识、26个体系框架和173个细分知识点，真正做到了“一图在手，知识全有” 。 我们希望它能为国内企业供应链数字化提供理论与落地相结合的全方位参考，成为企业在供应链数字化转型道路上的得力助手。 扫描下方二维码即可下载完整图谱 直播预告 11月28日19：00行业大讲堂供应链专场第3期 👨‍🏫直播嘉宾： 邓海军 供应链数字化战略计划顾问。拥有超过20年的供应链管理咨询和系统研发的专业经验，SCOR架构师，曾就职于华为和惠普。参与过的项目工作遍布全球，并完成多个咨询项目、系统实施项目以及业务平台的设计和研发。 服务企业包括： 海信电器、美的集团、沛顿科技、西门子、中国电子科技集团 韩国浦项制铁、厦顺铝箔、神钢建机、爱柯迪、广汽 汉高、新安化工、大成食品、顾家家居 英国电信、中国建设银行等客户 🔥直播主题：《供应链管理解决方案生态和数字化战略计划 》 扫码下方海报二维码，即可预约观看直播！

制造业数据建设行动方案分为四个阶段 传统阶段—起步阶段 : 夯实基础，部署业务系统 起步阶段—加速阶段 : 拓展业务应用，发展商业智能 加速阶段—成熟阶段 : 全局规划，合理统筹，平台化发展 成熟阶段—智慧阶段 : 智能化发展与数据边界的全新定义 本文主要讲解传统起步阶段，剩下的三个阶段将在后期发布，感兴趣的伙伴，可以点击上方商业智能研究所，关注公众号，发布后将第一时间推送给你！ 正文开始前，给大家推荐一个《制造业数据应用建设方案》，本方案深度剖析制造业企业数字化进程中的业务痛点问题并给出应对策略，提出制造业数字化建设的破题点—数据应用分析平台建设，为制造业数字化建设提供专业的建设路径。 扫描下方二维码即可下载完整PDF！ 传统阶段—起步阶段 : 夯实基础，部署业务系统 关键词：基础设施、业务管理、规范体系 对于传统阶段的企业来说，手工记录业务信息、利用Excel/Word建立电子台账、通过纸质表单推动流程运转等是很常见的现象。当公司的业务体量很小时，这种传统管理方式尚且能够有效支持企业运行。但是随着业务体量扩大，企业的数据量会随之剧增、业务运营会愈加复杂、需要统筹协调的内容明显变多，传统管理模式将不再适用。一方面，由于缺乏系统支持，业务处理速度慢、效率低；另一方面，需要额外招聘人员收集数据、管理文档，人力成本高昂。 因此，传统阶段的企业若想降本增效，适应信息时代的发展节奏，就需要从搭建基础业务系统开始进行数据建设，以实现业务流程数字化为首要目标，推动企业逐步由粗放型管理向精细化管理蜕变。 行动项1：初构业务数字化 我们可以引用华为对业务数字化的观点，将业务流程数字化的核心工作分解为以下三点：业务对象数字化、业务过程数字化和业务规则数字化。 业务对象数字化 业务对象数字化的目标是实现物理对象在数字世界的全量映射。在传统的业务模式下，企业在进行销售、生产、采购等业务工作中，基于工作任务形成大量数据记录，例如销售订单、生产报工、采购物料单等，这些数据记录存储在企业的数据库中，作为业务信息的数字化实体，我们把这称为业务对象数字化，这也是数字化的初级阶段。 业务过程数字化 业务过程的数据线上化，作业过程的自记录，如物流运输过程的记录，称为业务过程数字化，是未来基于BPM与SOA架构实现业务过程建模与自动化的基础。 例如物流中通过AGV设备定位采集物料和设备的路线，并结合路障信息、运输时间信息等进行建模，构建出路障热力图，解决AGV设备运输上线由于路障导致的延迟等问题。包括对人员访问BI系统的日志数据，查看哪些部门的数据氛围较强，从而推进企业数字化、组织人才培养的进度。 业务规则数字化 业务规则是企业内部运行及业务执行过程中的约束和控制条件，往往由已发布的规则文件和声明进行管理，这些业务规则规范了业务人员的操作、企业的管理方式及提升了协作效率。通过解构业务规则逻辑，将其以数字化的方式进行定义，并借助算法实现自动判定和组合，提升流程自动化水平。如仓库的先进先出、AGV运输的路线选择、生产现场的故障自检等，都是可以通过业务规则数字化从而实现对业务逻辑的合理化控制和管理效率的提升。所有的关键业务规则数据要实现可配置，能够根据业务的变化灵活调整。 总结 综上，通过业务系统、流程系统、基础设施的构建，企业实现对业务对象、业务过程和业务规则的数字化，构建起良好的数字化基础，这也是业务运作模式重构的起点。在具体操作时，根据行业特性和需求，制造企业在有限的资源中可以优先选择ERP、OA等系统，而WMS、SRM、MES、QMS、TPM、HR、APS等系统则依据当前影响业务的紧急重要程度通过逐步实施的方式进行上线。多个系统可以同时推进，由各业务部门牵头，信息部门辅助，同时进行数据标准规范建设，尤其是主要业务的数据标准及流程，以便后期的管理和维护。 行动项2：重塑业务管理模式 企业引入业务系统后，数据的准确度和可信度得到了一定程度的保证；而且业务系统往往自带一些汇总报表和分析看板，数据不再需要人为收集统计，可以从系统直接导出。接下来，企业便需要从充分利用这些报表开始，学会通过数据进行业务洞察，改变以往依赖经验进行决策的工作模式，逐渐以数据驱动决策，从而重塑业务管理模式。 实践案例-某汽车零部件厂商 企业背景 自2017年以来，某汽配企业产品销量快速增长,但公司还处于业务系统0部署的状态，人为收集、统计、分析各业务数据的方式已无法迅速响应管理需要。很明显，传统的管理模式无法适用于业务急剧扩张的企业，因此公司管理层开始思考应该如何构建企业内部能力以跟上快速增长的市场需求，从而实现供应链的稳定供应、订单的有序管理以及产能的高速高效提升等。 实施方案 该汽配企业从核心业务入手，梳理仓储业务流程和系统逻辑架构，部署了仓库管理系统（WMS）。系统上线后，实现了货品扫码入库、出库管理，出入库数据被实时采集至系统中，货物存储情况一目了然。借助系统，企业实现了对库存的即时盘点和预警管理，确保了账货一致性以及对库存量的有效管控，增强了对仓储空间的规划能力和利用水平。系统上线一年内，公司达到产量翻番的同时，存货下降了50%。 此外，该汽配企业还通过WMS系统整合了采购、配送、生产等流程管理，促进了整体生产效率和业务配合速度的提升。通过应用信息系统，此汽车零部件制造厂商实现了部分业务流程数字化，重构管理模式；解决了以往传统阶段效率低下、人员管理无数可依、流程推进缓慢等问题，以更好地迎接新时代下市场增长的考验。 最后，给大家推荐一场供应链专场直播。 11月28日19：00行业大讲堂供应链专场第3期 👨‍🏫直播嘉宾： 邓海军 供应链数字化战略计划顾问。拥有超过20年的供应链管理咨询和系统研发的专业经验，SCOR架构师，曾就职于华为和惠普。参与过的项目工作遍布全球，并完成多个咨询项目、系统实施项目以及业务平台的设计和研发。 服务企业包括： 海信电器、美的集团、沛顿科技、西门子、中国电子科技集团 韩国浦项制铁、厦顺铝箔、神钢建机、爱柯迪、广汽 汉高、新安化工、大成食品、顾家家居 英国电信、中国建设银行等客户 🔥直播主题：《供应链管理解决方案生态和数字化战略计划 》 扫码下方海报二维码即可预约观看直播！

正文开始前，给大家分享三张制造行业指标体系参考图 本节摘自《企业指标体系白皮书》，文末点击阅读原文即可下载完整高清图册！ 指标体系搭建的4大原则 企业在设计指标体系时，必须遵照以下4大原则 用户第一原则 指标体系核心是为实际业务服务的，所以首先要考虑用户的业务目标是什么，再考虑要实现这些目标需要怎么做、哪些做法能够支撑目标，最后找出相关的指标来支撑数据指标体系的构建。因此，指标不是越多越好，更不需要“虚荣指标”。 典型性原则 尽量选择比较典型、具备代表性的指标，确保这些指标能够反映业务的真实情况。 系统性原则 指标体系需要强调系统性，常见的就是找到核心原子指标，然后延伸，最终形成类似二叉树一样的树状结构指标体系，让每个指标有根可循。 动态性原则 数据指标体系是随着业务发展变化、随着数据分析需求变化的，因此需要不断地去做指标体系的维护与迭代更新。 总结下来就是：需要选取能反映实际业务、有代表性、有根可寻、不断更新的指标。 指标体系搭建的整体思路——指标金字塔 在搭建指标体系前，我们可以利用“指标金字塔”的指标分层概念来拆解指标，梳理搭建指标体系的整体思路。 核心指标 位于最顶端的指标是核心指标，通常与整体业务的年度目标一致。这个指标要服务于业务发展需要，能反映整个业务的走向。一段时期内只有一个工作重心，所以核心指标最好是1个，也就是所谓的北极星指标（唯一关键指标），能够体现公司业务完成情况、进展情况，简单来说就是公司制定的发展目标，最多不要超过3个。 制定核心指标的6条标准： 你的产品的核心价值是什么？这个指标可以让你知道你的用户体验到了这种价值吗？ 核心指标要具备典型性，能够看出长期一段时间的变化情况与表现情况的好坏 如果这个指标变好了，是不是能说明整个公司是在向好的方向发展？ 这个指标是不是很容易被整个团队理解和交流呢？ 这个指标是一个先导指标，还是一个滞后指标？ 这个指标是不是一个可操作的指标？ 业务指标 第二级指标对应的是支撑核心目标完成的关键动作，通常要完成核心目标就要从多个业务角度考虑，所以第二层的指标就是用来衡量这多个重点业务的业务指标。 这时候就要对核心指标进行拆解，根据业务拆出过程性关键指标，也就是业务指标。有了业务指标，相当于每个业务方向也就有了核心指标。 操作指标 业务指标能否完成，最终还是要看各个动作下的事项执行的怎么样，那就是要和最基础的岗位、业务关联起来。 所以第三级指标是由业务指标拆解而来，这类操作指标可以跟踪常规的业务结果，一般都会落实到基础岗位和具体的执行人员，可以衡量基础业务人员日常工作的效果。 搭建指标体系的4大关键步骤 根据“指标金字塔”概念，我们可以将搭建指标体系的过程分成以下4个步骤： 步骤一：确立指引方向的核心指标 核心指标要能指引业务发展，对齐业务发展方向和业务目标，有牵引性，最好不要超过三个，一般选用北极星指标。所以这个阶段，我们的最终产物就是确定1-3个最上层的关键指标。 步骤二：基于业务拆解核心指标 拆解核心指标，一般从业务角度考虑，根据业务来拆出过程性关键指标。 找出哪些能让核心目标达成的动作，然后再定义出衡量这些动作效果的指标，就完成了拆分过程。因为还要进行再次拆分，所以在这个阶段，不必要拆分的太过零碎，每个业务方向1个指标即可，不要多于3个。 这个阶段的最终产物是几大过程性关键业务指标。 步骤三：拆解业务落实到操作指标 操作指标最终会落实到具体的业务执行人员，对他们日常的工作做牵引。将业务指标拆解成操作指标，拆解时注意不要有重复，同一个指标不要对应多个负责人，尽可能做到相互独立、各自负责。 这个阶段的最终产物是所有的操作性指标和对应的业务负责任人。 步骤四：进行系统性梳理和整合 经过前面3步，我们已经从顶层拆分到了底层，如果你的业务比较复杂，也可以再做拆分，但其实一般3层就比较合适，容易溯源和追踪。 最后，我们需要进行梳理、整合、排查、演练，完成这个过程后，我们就可以输出完整的指标体系结果了。这个过程中，最终将会输出指标思维导图，如下图所示： 本文摘录于帆软最新《企业指标体系白皮书》 本白皮书通过指标体系搭建方法论，手把手指导企业如何从经营战略出发，分解关键业务动作，形成公司级指标体系，在对标行业业务经验，最终形成指标字典，指导数据报表和分析。 扫描下方二维码即可下载完整PDF资料

客户介绍 中国电建市政建设集团有限公司（以下简称“中国电建市政集团”），是世界500强企业-中国电力建设集团有限公司旗下特级企业、中国电力建设股份有限公司控股子公司，具备大型基础设施投资建设、工程承包与运营管理能力。 背景和主要驱动力 随着数字技术全面融入经济社会发展的方方面面，数字经济的重要性愈发凸显。2022年初，国务院发布数字经济领域首部国家级专项规划《“十四五”数字经济发展规划》，数字经济在我国经济发展中被放在了重要的战略地位。作为央企建筑集团的中国电建市政集团，自觉扛起探索数字化转型的国企担当，携手帆软，培育落实数字应用场景，推动数字化与传统业务深度融合，积极打造建筑行业数字化转型样本。 近些年，中国电建市政集团大力开展信息化系统建设，但建筑行业以项目制为主，区域分子公司繁多且项目庞杂，导致数据之间相互割裂，难以形成有效的数据决策依据，发挥不出数据的价值。鉴于此，集团通过FineReport数据决策平台，对数据进行汇总和分析，为生产经营精细化管理赋能。 战略规划和行动路线 以打造建筑行业数字化转型样本为目标，推动数字化与传统业务深度融合，实现生产经营精细化管理，提升集团整体管理效率和决策科学性，为国有资产保值增值创造条件。 通过FineReport搭建数据决策平台，打通多个业务系统，整合工程、设备采购和财务等各类数据。接着，开发集团及分子公司的管理驾驶舱，集中展示核心指标。然后，从业务结构、经营管控、成本管控等不同阶段深入，进行精细化数字化管理。同时，在工程项目一线，对设备资产和材料用量及价格走势等进行重点监控，并利用HSE看板辅助决策。最后，持续优化数据决策平台，依据实际情况调整策略，以适应不断变化的业务需求和市场环境。 典型落地场景 掌控全局，一目了然 团业务众多，因此需要一块可以随时监控集团核心指标的管理驾驶舱。决策平台打通了多个业务系统，将工程类相关数据、设备采购类数据和财务类数据集成在一起，包含了工程建设类客户比较关注的营业收入、新签合同、合同存量、设备资产等经营性指标，同时还包含视频模块，丰富大屏展示效果。 分子公司的管理驾驶舱，由分子公司自有信息化力量进行开发，结合本单位数据展示需要，重点指标一目了然。 经营管理，细致入微 推动企业经营精细化数字化管理，是实现国有资产保值增值的应有之义。在企业的整体经营管控上，电建市政从业务的不同的四个阶段来支撑整体的数据分析诉求，将数据分析的焦点集中在“业务结构”、“经济分析”、“成本管控”模块上。 业务结构模块：重点监督业务的新增和存续，监督毛利情况 经营管控模块：重点监督工程的执行和经济指标，包括集团监控的重点项目，和各个二级单位的应收款项监督； 成本管控模块：主要依托于业务系统上的成本数据和各个成本管控的会议生成的会议纪要进行重点监督。 落地一线，提高效能 工程项目一线涉及到许多设备与材料，在设备方面，平台统计设备的资产价值和时间，针对具有一定年限的设备进行重点监控，实现有效管理。 在材料方面，则重点监控钢筋、水泥、砂、石料等材料的用量和消耗金额；对于近期发生的价格变动，也呈现其长时间的走势；从专业的外部网站获取材料上游的原材料的价格走势，比如布伦特原油等进行对比，辅助管理层决策。 价值总结 通过帆软数据驾驶舱丰富的可视化图表，集团经营情况各维度一目了然，进一步提升管理效率。通过数字化赋能，中国电建市政集团项目管理水平得到快速提升，项目承揽、履约监管、项目闭合等环节的管理效率与便利性均有明显改善。 本节选自数字国资案例集2.0 本案例集分为 “智造强国”、“智建先锋”、“能源化工”和“智慧民祉” 四个板块，每个板块包含了多个相关行业的国资企业数字化转型案例。 扫描下方二维码或点击文末阅读原文链接即可下载完整PDF！

企业介绍 中国第一汽车集团有限公司是国有特大型汽车企业集团，是国家“一五”计划重点建设项目之一。中国一汽经过七十年的发展，建立了五大生产基地，构建了全球化研发布局，拥有红旗、解放、奔腾等自主品牌和大众（奥迪）、丰田等合资品牌，累计产销汽车超过5700万辆，销量规模位列中国汽车行业第一阵营。 在开始介绍项目前，给大家推荐一个《制造业数据应用建设方案》，本方案深度剖析制造业企业数字化进程中的业务痛点问题并给出应对策略，提出制造业数字化建设的破题点—数据应用分析平台建设，为制造业数字化建设提供专业的建设路径。 扫描下方二维码即可下载完整PDF！ 项目亮点与需求痛点 项目亮点 支撑顶层会议报告，以及Easy头条驾驶舱35份报告215个指标服务的订阅。 为14顶层会议提供了强有力的支持，77家汇报单位参与。 数据分析平台拥有活跃用户4590名。 需求痛点 传统汇报方式耗时耗力，缺乏便捷可视化手段 缺乏可视化工具的支持，不仅影响了汇报工作的效率与效果，也限制了团队在数据分析方面的潜力。引入高效便捷的可视化解决方案，已成为提升集团汇报质量和决策效率的关键需求。 如何呈现企业真实的运营状态，不同人对指标的理解并不一致 在集团数智化转型的大背景下，业务人员在筹备汇报内容时，面临着将业务现状具体化为数字语言的重大挑战。如何巧妙运用数字化的思维方式，精确量化复杂的业务场景，构建起一套既科学又贴合实际的指标体系，进而高效地执行数据分析任务，成了一个难题。 多数据源、多加工链路难以保证数据准确性 企业内部各部门独立运作，各自拥有专属的数据源，形成了数据孤岛。这些分散的数据源缺乏统一的接入与管理机制，导致数据采集和整合过程复杂低效，难以确保数据的完整性和时效性，从而影响了数据的准确性和可用性。 顶层会议决策难、效率低、运维工作量大 集团顶层会议场景是集团内BI看板最为重要的应用场景之一，看板从制作到审核到应用涉及业务部门、报告行管、集团高管等多个角色。诸多问题导致顶层会议决策难、效率低、运维工作量大。 自助分析成本高，找数据、理解数据困难重重 用户在实践过程中频繁遭遇两个核心挑战：数据从哪里来与各字段都是什么含义，这一难题在跨领域数据分析课题中表现得尤为明显。 解决方案 数据工作台 为了解决上述各项问题与挑战，中国一汽踏上了数智化转型之路，其中一项重要的工作内容就是建设了基于云原生理念的数据工作台，数据工作台覆盖了数据采集、数据治理、数据建模、数据服务等数据应用全流程，服务于各领域数据消费者、数据管理者、开发者以及数据行管，以“智能工作流”方式驱动核心数据业务开展，打通八大作业平台，涵盖统一数据资产查询、自助BI定制、工作流程管理、实现数据能力复用、数据资产高质沉淀，支撑数据服务消费、指标治理、信息架构治理等核心业务孪生。 指标治理 中国一汽结合指标数据治理实践，形成一套完善的指标治理工作方法。由业务单元产生指标，保证指标的业务来源可追溯，在数据探源过程中调用信息架构治理能力和数据质量管理能力，保证指标的数据源可信可靠，最终交付数据服务支撑BI驾驶舱及自助分析数据消费。 数据中台 中国一汽搭建底层核心存算能力和顶层数据开发管理工作台，实现数据中台各层功能。依托数据中台，建立对应的平台运营，数据管理，数据队伍。建设包括数据集成、服务、治理、安全、运营在内的功能中心并设计对应的流程规范。搭建并部署低代码全流程可视化数据开发管理工作台。应用平台资产管理，数据治理，数据安全等功能，打造集团统一数据中台运营体系。 数据分析平台 数据资产查询 构建统一的数据资产查询门户，作为数据探索的首发站，用户可由此直接跳转至资产目录，深入了解数据详情并便捷地提交使用申请。 资产目录构建 建立一套全面的数据资产目录，涵盖集团下所有主题域分组。通过埋点及数据开发作业平台采集与开发，数据分析作业平台自助分析，自助BI配置数据资产视图，支撑数据行管、数据管理者识别数据资产问题，优化提升数据资产的价值。 自助BI开发 为了促进更高效的数据洞察，我们将打通数据分析作业平台和帆软系统，允许用户直接将申请过的数据使用在帆软报表中，并支持将多个仪表板配置成为“场景“，实现仪表板复用和定制化的汇报视图。 典型场景 顶层会议 中国一汽自研基于云原生的数智化会议平台，通过集成帆软页面，实现了会议管理、议题提报、报告浏览等会议全流程。顶层会议的汇报单位，需要按要求介绍业务全景，重点指标完成情况，本月总结及下月计划，专题汇报，这几大板块来汇报，用到的所有指标，需要是直连的。 数智化会议平台作为驱动一汽集团决策效能升级的核心引擎，已经成功为14个顶层会议提供了强有力的支持，共有77家汇报单位的参与。平台成功统筹安排了300次会议日程，确保了每一场会议议程的紧密衔接与高效推进。在此基础上，平台还细致管理了208个指标，1054个会议议题，涵盖了集团业务的方方面面，实现了会议内容的全面覆盖与深度挖掘。 平台通过集成14786个数据分析页面，极大地丰富了会议的数据支撑能力，在这方面帆软工具提供了非常重要的支持。这些页面不仅实时展现了集团运营的关键指标，还通过直观的数据可视化手段，加速了信息的理解与决策的形成，为参会者提供了深入洞察市场动态与内部运营状况的窗口。 这一系列的创新实践和技术应用，不仅显著提升了会议的运行效率与稳定性，更是在促进集团内部沟通协作、优化决策流程、增强数据驱动能力等方面发挥了不可估量的作用。 营销中心分析订单流转状态 中国一汽运用工作台+BI模式，打通APP定车锁单数据、代理商跟进数据、生产与在途数据、终端交付数据4大平台数据，实现数据与流程的无缝衔接，构建总览全流程数据看板以及各分项的穿透业务清单。实现从客户预订锁单到发货交付的全流程车辆流转信息。 其中包含主要的结果性节点包括客户节点（包括支付定金、客户锁单两个关键动作）、代理商（代理商锁单、资源审批）、厂家（已生产、已发运）、代理商（已到店、已交付AAK），过程性节点包括定金后未锁单、客户锁单后代理商未确认、代理商资源未确认及未匹配、生产进行中、物流进行中、待交付过程要按照订单状态进行全流程追踪。 全员自助分析 集团高层深知在当今数据驱动的时代背景下，精准高效的数据分析是推动业务发展、优化决策流程的关键所在。因此，特向全集团各领域业务人员发出积极号召，鼓励大家充分利用帆软工具强大的可视化及分析功能，开展深度的数据挖掘与分析工作。 首先，集团着手提升分析技能与帆软工具应用能力。开展定制化培训计划，组织系列数据分析培训课程，内容涵盖基础数据分析理论、帆软工具操作实践，以及行业最佳实践分享。培训课程结合实际业务场景，设计实操练习，确保业务人员能在指导下亲手操作，从理论到实践全方位提升。 接下来，构建集团级资产目录，实现与信息架构平台、指标资产平台以及数据中台的无缝对接，从而将集团范围内的源系统资产、指标资产，以及各类分析资产深度融合，汇聚成详尽且易于检索的数据资产网络。资产目录还配备了详尽的资产元数据浏览功能，用户在决定是否选用某项数据之前，可以预先查看其字段构成、数据类型、更新频率等关键信息，这一设计极大地增强了数据选择的准确性。 项目总结 对于中国一汽来说，当下处于百年未有之大变局，新能源智能网联给汽车产业带来巨大冲击，传统汽车企业在尝试拥抱互联网，去感知客户创造体验，而互联网人在进军制造和供应链，去试图掌握百年的工业积淀。数字化正是战略转型需要去拥抱去学习去淬炼的能力，数字化转型的根本是业务生态和作业方式的全面变革。 中国一汽以TOGAF架构理论为底层逻辑，自主构建指标数据治理“五阶十六步法”和信息架构治理“六阶十八步法”，为数据治理工作提供科学的方法指引； 以业务价值为起点，以业务流程为主线，以业务单元为核心，通过信息架构进行数据业务的数字孪生，构建基于云原生架构的数据工作台和能力中心； 以《数据基本法》为引领，以数据治理方法为指引，以数据治理机制为驱动力，以数据工作台和能力中心为载体，实现数据治理效能翻倍的同时，驱动八大领域业务效能翻倍；穷尽核心业务指标，沉淀关键数据能力，探索大模型技术与数据治理业务的深度融合模式，促进数据治理效能和八大领域业务效能跃迁式增长。若想了解更多关于制造业数字化转型的解决方案，扫描下方二维码或点击阅读原文链接下载案例集！

在当今复杂多变的商业环境中，供应链管理已成为企业获取竞争优势的关键。有效的供应链策略不仅能提升企业的响应速度和市场适应性，还能显著降低成本、提高效率。 本文将深入探讨几种主流的供应链管理方法，包括快速反应、有效客户反应、基于活动的ABC成本控制法以及价值链分析，分析它们的核心原理、实施步骤和潜在效益。 正文开始前，给大家推荐一场制造供应链专场直播。 直播预告 ！行业数字风暴-供应链专场第二期 ！⏰11月19日明晚19:00 帆软直播间🧑‍🏫直播嘉宾：制造业产品专家 孙韦老师🔥直播主题：《供应链数据应用转型实践-从制造到智造》 本次直播将介绍决策应用的行业与技术发展趋势 以及供应链应用从咨询到交付的最佳实践路径。 👊更多制造业数据决策应用策略，尽在帆软小程序  快速反映 快速反应（Quick Response，简称QR）这一概念，最初由美国零售商、服装制造商和纺织品供应商共同提出，旨在构建一个全面的业务策略。QR的核心目标是通过缩短从原材料获取到产品最终销售的整个流程时间，来减少供应链各环节的库存量，从而极大提升整个供应链的运作效率。 它减少了以往基于预测需求而大量储备存货的传统做法，转而强调供应链应以一种从一端装运到另一端的连续方式，灵活响应市场的实际需求。下图展示了实施QR的六个关键步骤。 要成功实施QR，需要满足以下五个条件，它们构成了QR成功的基石： 企业需要转变其经营模式，并刷新其商业意识与组织结构，以适应快速反应的要求。 必须采纳并利用现代信息处理技术，以保证信息的快速流通和处理。 与供应链上的所有合作伙伴建立稳固的战略伙伴关系，共同应对市场变化。 打破传统的商业信息保密观念，推动信息在供应链中的透明共享。 供应商需要优化生产流程，缩短生产周期，同时减少库存水平，以提高对市场变化的响应速度。  有效客户反应 有效客户反应（Efficient Consumer Response，ECR）起源于美国食品行业，是一种创新的供应链管理策略。ECR倡导供应商与零售商之间建立紧密的合作关系，利用先进的信息技术，同步协调双方的生产、管理和物流活动，以便迅速适应客户需求的波动。 ECR主要应用于超级市场行业，其核心目标是剔除供应链中不增加客户价值的环节，将传统的推式供应链转变为以客户需求为中心的高效拉式系统。下面ECR结构示意图清晰地展示了这一系统的设计： 1、ECR的主要目的 ECR系统旨在满足客户日益增长和多样化的需求，要求供应链各环节的企业像业务伙伴一样紧密协作，共享需求信息，共同构建一个基于客户需求、快速响应的系统。这不仅能够提升客户价值，还能提高整个供应链的运作效率，同时降低系统性成本。 2、ECR应用的技术 在技术应用方面，ECR系统广泛采用先进的信息技术，如在供应链的上下游企业间实施基于计算机的自动订货系统，并与销售点信息系统（POS）相结合。POS系统能自动将销售数据传输至配送中心，实现自动补货，从而最小化零售企业的库存水平，缩短订货周期，并降低产品损耗。 3、ECR关键要素 ECR系统包含四大关键要素： 有效产品引进（Efficient Product Introductions）：注重新产品的高效开发和生产计划的制定。 有效产品组合（Efficient Store Assortment）：通过优化产品包装等方式，提升产品分销效率。 有效促销（Efficient Promotion）：通过精心策划的促销活动，提高整个供应链的运作效率。 有效补充（Efficient Replenishment）：采用需求驱动的自动补货系统和计算机辅助订货系统，优化补货的时间和成本。 4、实施ECR的作用 实施ECR能够显著减少冗余活动，节约成本。具体来说，ECR可以： 节约直接成本：通过减少不必要的活动和相关费用，直接降低成本。 节约间接成本：由于单位销售额所需的库存量减少，从而节约成本。 ABC控制法 基于活动的ABC（Activity Based Costing）成本控制法是一种细分成本计算和管理的方法。 1、ABC控制法执行阶段 它分为三个连续的阶段来执行： 间接成本首先被累积并汇集到一个共同的间接成本池中，这包括劳动力成本或设备成本；与此同时，直接成本则直接累积并计入作业成本池，无需经过任何中间环节。 接下来，将间接成本池中的资源分配映射到供应链的各个作业成本池，确保成本的准确归属。 最后，将作业成本映射到成本目标上，这样可以清晰地展示各个作业活动对整体成本的具体贡献。 ABC成本控制法的优势在于，它不仅能提供精确的产品成本信息，还能追踪所有作业活动，并动态地反映这些活动对成本的影响。 2、ABC控制法实施步骤 实施ABC成本控制法的步骤可以概括为： 确保获得企业高层的支持和批准 ABC成本控制法需要跨部门团队的协作，这需要高层的支持来推动团队成员之间的有效合作。由于这种方法可能会挑战企业的传统观念，并可能引发必要的改革，没有高层的支持，ABC成本控制法的实施将难以进行。 跨部门团队必须收集必要的信息，以确定资源、活动成本指示器和成本对象 团队可以从企业的会计记录中提取财务数据，这些数据包括了资源种类、活动类型、生产或销售的产品或服务等结构数据，以及资源成本、消耗量和产量等定期数据。结构数据相对稳定，而定期数据会根据评估周期的变化而变化。 利用收集的财务数据，跨部门团队将为每个成本对象分配相应的活动，为各项活动分配资源，并探索改进活动的方法。 价值链分析 价值链分析（Value Chain Analysis，VCA）是企业对一系列活动进行审视的方法，这些活动从输入到转换，再到输出，构成了企业的操作流程。在这个流程中，每一个环节都有机会为产品增加价值，进而提升企业的市场竞争力。信息技术的优化和关键业务流程的改进，对于实现企业的战略目标至关重要。通过在价值链中有效运用信息技术，企业可以发挥其杠杆作用，增强竞争优势。、 1、价值链分析基于哪几个方面 价值链分析通常基于以下五个方面： 价值链分析的核心在于价值活动 价值活动是价值链的基石。价值体现在客户愿意为企业提供的产品支付的价格上，而价值活动则是企业在物质和技术层面上明确区分的各项活动。 价值活动可以细分为基本活动和辅助活动。 基本活动直接涉及产品的创造、销售和售后服务，而辅助活动则提供必要的支持，如外购投入、技术和人力资源等。 价值链展示了包括利润在内的总价值 利润是总价值与执行价值活动的总成本之间的差额。 价值链具有整体性 企业的价值链是更广泛价值系统的一部分。供应商的上游价值链、渠道价值链以及买方价值链都对企业的价值链产生影响，因此企业需要了解并把握自身在更大价值系统中的位置。 价值链具有异质性 不同产业和企业的价值链各有特点，这不仅反映了它们各自的历史、战略和实施途径，也是企业竞争优势的潜在来源。 2、区分“价值增值时间”和“非价值增值时间” 在开展价值链分析时，企业需仔细辨别供应链中价值增值时间和非价值增值时间，哪些则不然。 价值增值时间 “价值增值”时间是指那些投入到能够直接为客户带来益处的活动中的时间，例如产品配送、交易处理、制造过程等，都属于此类增值活动。简而言之，任何能够确保”在适当的时间、地点，将适当的产品送达正确客户”的活动，都可被视为”价值增值”活动。 非价值增值时间 “非价值增值”时间则花在那些即便取消也不会对客户需求或利益造成损失的活动上。虽然某些”非价值增值”活动在当前供应链流程中可能不可或缺，但它们只会增加成本，因此应当努力寻求消除或减少，例如产品存储就是这类活动的代表。 如下图所示的价值增值流程，我们可以看到，在许多情况下，”价值增值”时间在整个供应链的端到端时间中所占的比例其实是相当小的。这提示企业在审视供应链时，应专注于那些真正为客户创造价值的环节，同时审视并优化那些未能直接贡献于客户价值的时间投入。通过这样的分析，企业可以更有效地优化流程，减少浪费，提升供应链的整体效率和响应速度。 既然有多种供应链管理方法，企业该如何选择适合自身情况的管理方案呢？帆软软件有限公司为广大客户提供了包括供应链管理解决方案以及大数据分析平台在内的等多种工具，为制造企业加强供应链管理、提高利润提供多种选择。 帆软是国内领先的数据软件服务商，深耕数字行业十八年，能够依托于自身数字化产品，为各行业企业提供数字化转型解决方案。为协助制造企业迈向数字化转型，帆软成立了数字制造事业部，专注于制造业领域的数据分析与数据规划。 帆软制定的供应链控制塔建解决方案集成所有供应链相关业务系统数据，打造两个中心、三个模块的综合供应链管理平台，实现全链路信息的储存、分析和可视化，对关键指标阈值进行监控，合理分配资源，控制成本。 帆软设计了供应链控制塔综合管理平台架构，该控制塔包含两个控制管理中心，同时从集团管理视角和供应链业务视角管理；三个供应链核心业务控制模块，并行多线程管理。 供应链控制塔管理中心包含四大模块： 供应链数据总控平台 该模块从采购、生产、物流、营销、客户等方面，打造全供应链关键指标监控；从资产到应收应付款项风险波动，做到全面展示监控。 实现供应链管理平台全供应链关键指标监控、供应链管理平台感知资金风险波动、供应链管理平台3D视角钻取、模型透视等。 采购数据控制平台 该模块按照采购流程，监控每个节点的实施情况，获得从初始订单到交付信息的透明信息流，实时掌握供应链财务信息，确保商品品质。 从而实现采购管理、采购流程节点监控、采购分析采购金额实时分析、供应商管理、供应商协作及质量管理等。 库存数据控制平台 模块通过地图色彩渐变和数据轮播进行可视化，呈现集团仓库分布、运营管理、库存安全等相关细节。实现仓库可视化管理看板集团仓库分布情况可视化、仓储HSE安全管控、仓库实际容积情况管控等 销售数据控制平台 该模块关注核心产品的销售和利润：从销量价格、市场热度等角度，分析产品综合市场表现；从门店数量、分布和集中度等角度，分析下游渠道在全国分布情况。实现销售核心指标分析、产品综合市场表现分析、下游渠道全国分布分析等。  总结   随着对供应链管理方法的深入了解，企业现在拥有了比以往更多的选择来强化自身的物流管理。面对多样化的策略和工具，企业应根据自身的特定需求和市场条件，审慎选择最适合自己的供应链管理模式。 帆软软件深耕数字行业，能够基于强大的底层数据仓库与数据集成技术，为企业梳理指标体系，建立全面、便捷、直观的经营、财务、绩效、风险和监管一体化的报表系统与数据分析平台，并 为各业务部门人员及领导提供PC端、移动端等可视化大屏查看方式，有效提高工作效率与需求响应速度。若想了解更多关于制造业数字化转型的解决方案，可以扫描下方二维码或点击阅读原文链接下载案例集！

许多企业在迈向智慧仓储的征途中遇到了重重困难。技术集成的复杂性、数据管理的挑战、高昂的成本和员工培训的需求，这些都让智慧仓储的实现显得遥不可及。 本文将探讨智慧仓储的定义与价值，并揭示可视化大屏如何为智慧仓储建设提供一个简单而有效的起点，助力实现智慧仓储升级的。 正文开始前，给大家送一份《可视化大屏资料包》，扫描下方二维码即可下载！ 什么是智慧仓储？ 1.智慧仓储定义 智慧仓储是一种集成了先进的信息技术、自动化设备和智能算法的仓储管理系统，旨在提高仓储效率、降低成本、增强透明度和提升客户满意度。它通过实时数据收集、分析和应用，实现对仓储操作的自动化和智能化管理。 2.智慧仓储有什么价值 提高作业效率：通过自动化设备减少人工操作，提高作业速度和准确性。通过智能监控和预警系统，提高仓库的安全性，减少损失。 降低运营成本：减少人工依赖，优化库存管理，减少过剩库存和缺货情况。通过智能算法优化资源分配，提高空间、设备和人力资源的利用效率。 增强客户体验：通过实时追踪和快速响应，提高订单处理速度和准确性。 提升透明度：实时数据监控和分析，提高供应链的透明度，快速响应市场变化和客户需求。 智慧仓储建设有哪些难点？ 1.技术集成的复杂性 智慧仓储需要将多种技术如自动化设备、物联网、大数据分析、云计算和人工智能等集成到一个统一的系统中。这种集成不仅技术上具有挑战性，还需要确保不同系统和设备之间的兼容性和协同工作。 2.可视化系统的实施 可视化是智慧仓储的一个重要组成部分，其实施也面临许多挑战。例如，如何设计直观、易于理解的可视化界面，以及如何确保可视化系统能够实时准确地反映仓储运营的实际情况。 3.数据管理和安全 智慧仓储依赖于大量的数据收集和分析。如何确保数据的准确性、完整性和安全性，以及遵守数据保护法规，是建设过程中的一个难点。 4.成本和投资回报 智慧仓储的初期投资可能很高，包括硬件设备、软件系统和人员培训等。企业需要评估这些投资的回报率，并制定合理的成本控制策略。智慧仓储的实施需要员工具备相应的技术知识和操作技能。培训员工并确保他们接受新技术可能是一个挑战。 为什么要建设可视化大屏？ 1.可视化大屏在智慧仓储中的价值 直观展示 通过实时数据可视化，管理人员能够迅速把握库存水平、货物流动、设备状态等关键数据，掌握仓库的运营状况。此外，通过突出显示关键性能指标（KPIs），如订单履行时间、库存周转率等，管理人员可以迅速识别出需要改进的领域。 实时监控 实时监控是智慧仓储中可视化大屏的另一个重要功能。可视化大屏可以设置异常阈值，实现异常预警，帮助管理人员及时发现并处理问题。此外，通过集成传感器数据，可视化大屏可以监控仓库内自动化设备的状态，预测维护需求，减少停机时间。 决策支持 可视化大屏提供的数据可以帮助管理人员基于实际数据做出更加科学的决策，如调整库存策略或优化物流路线，提高作业效率。此外，通过实时显示工作人员的位置和任务状态，可视化大屏可以帮助管理人员进行规划和资源配置，进行流程优化。可视化大屏还可以模拟不同的运营场景，帮助管理人员评估不同决策的影响。 客户体验 客户可以通过可视化大屏跟踪订单的实时状态，可视化大屏可以提供供应链的透明度，让客户对订单处理的进度和预计到达时间有更准确的预期。通过展示订单处理的实时数据，可视化大屏可以增强客户对企业的信任感，提升品牌形象。 2.可视化大屏对企业还有哪些益处？ 易于实施 相比于需要大规模硬件改造的自动化系统，可视化大屏可以快速部署，不需要大规模的基础设施投资。这使得企业能够迅速启动智慧仓储项目，而不必等待长时间的设备安装和调试。此外，可视化大屏可以采用模块化设计，根据企业的具体需求进行定制和扩展。这种灵活性允许企业逐步增加新功能，而不必一次性投入大量资源。 提升成本效益 相比于自动化设备，可视化大屏的初期投资成本较低，且易于维护。这意味着企业可以在不增加过多财务负担的情况下，开始智慧仓储的转型。同时，通过提高作业效率和减少错误，可视化大屏可以在短时间内带来明显的成本节约。这种快速的回报可以帮助企业更快地回收投资，并为未来的技术升级提供资金。 助力培训和教育 可视化大屏还可以作为直观的学习工具，帮助新员工快速理解仓库的布局、流程和操作要求。这种直观性使得员工能够更快地掌握必要的技能，减少培训时间，确保员工的技能与企业的发展保持同步，减少因技术变革带来的阻力。 提升品牌形象 可视化大屏可以展示企业对最新技术的采纳和应用，提升企业在客户和合作伙伴心目中的形象。这种展示有助于建立企业作为行业领导者的地位，吸引更多的客户和合作伙伴，提升企业的市场竞争力。 促进后续投资 可视化大屏的成功实施可以作为智慧仓储的示范，为后续更大规模的技术投资提供有力的案例支持，促进更多的投资，推动企业持续技术创新和升级。 FineVis智慧仓储大屏 FineVis是一款功能强大的数据可视化设计工具，它通过用户友好的界面和多样的组件库，显著降低了创建复杂数据展示的难度。在智慧仓储领域，FineVis能够将复杂的仓储数据转化为清晰、易于理解的图形和表格，从而辅助管理者更有效地掌握仓库的运营情况，并做出更加明智的决策。 利用FineVis的三维可视化组件，用户可以构建仓库的三维模型，并将实时库存数据映射到模型上，实现对高密度存储的直观展示。这种方法不仅提升了仓库空间的利用效率，还使得库存状态清晰可见，有效减少了库存管理和核对的时间成本。 FineVis还提供了丰富的图表和媒体组件，用于展示仓库的关键运营指标，例如货物的入库和出库量、库存周转率、设备运行状态等。用户可以通过数据绑定和交互功能，轻松定制和更新这些图表，以满足特定的展示需求。 FineVis的离屏控制功能为需要远程访问和操作的场景提供了便利。管理员可以通过扫描二维码，使用移动设备如手机或平板电脑远程访问FineVis模板，进行实时查看和控制。这种灵活性极大地提高了工作效率，尤其是在需要在仓库现场快速做出决策和指导的情况下。 按看板来说，它包括以下几个主要看板，可以实现仓储管理效率和透明度的提升： 1.库存数据控制平台 FineVis智慧仓储大屏提供全面的库存数据控制，涵盖绿色仓储、仓储基地、运行和安全，确保仓储环境的可持续性与高效性。 2.仓储物流管理中心看板 这个看板提供了全面的物流管理视角，包括货架存储率、日吞吐量、月吞吐量等关键指标。它还整合了库存管理、运营管理和故障原因分析的信息，以及今日物流进出统计、今日预约单状态和今日货物类型分析，为管理人员提供决策支持。 3.仓库内部信息 仓库内部信息板块专注于内部运营的可视化，实时更新货架存储率、吞吐量、库存管理、运营和故障分析，提升内部管理效率和透明度，帮助优化仓库内部作业流程，提高作业效率。 4.物流、人流监控 通过物流、人流监控看板，管理人员可以实时查看业务人员与物流车的动态信息，实时监控业务人员与物流车辆动态，统计车流量、人流量，记录入园人员信息，保障仓储区域的安全与流畅运作，同时也有助于优化物流车辆的调度和管理。 总结 通过FineVis智慧仓储大屏的实施，企业不仅能够提升仓储管理的效率和透明度，还能够在不增加过多财务负担的情况下，逐步实现智慧仓储的转型。从库存数据控制到物流人流监控，可以说，FineVis能够为企业提供一个全面的解决方案，帮助企业在智慧仓储的道路上迈出坚实的步伐。 值得一提的是，FineVis整合了数据源、超强模板编辑器、丰富的模板素材资源，最重要的是，它支持低门槛搭建3D场景，快速简单上手，提供了强大的数据可视化设计、开发和多终端展示能力，将工厂、园区、产线、产品等业务相关物体映射到数据世界中实现数字孪生，助力企业全方位释放数据可视化的价值。 点击文末阅读原文或扫描下方二维码即可体验FineVis工具！ 扫描二维码即可体验FineVis，获取模板！ 精彩直播推荐 ▼ ❗行业大讲堂-电商第二期马上就要开始啦❗ ⏰ 11月14日晚19:00帆软直播间👨‍🏫直播老师：中国商业联合会CPDA数据分析师、现担任上海某国企数据运营总监 王老师 将与大家一起共同探讨《FineBI业财实践：BI 在业务分析中的典型实践》 🔥直播亮点 1.库存分类：通过ABC-XYZ模型科学补货 2.库龄分析：倒推库存法对库龄进行分析 3.上升品识别：模型识别上升品种，挖掘潜力品 4.滞销品识别：识别滞销品，有效降低库存风险 👊电商人的狂欢，尽在帆软小程序！ 点击下方小程序，即可预约直播观看！

直播预告 ❗产品大讲堂开课了-教你系统数据集成与分析❗ ⏰ 11月15号16:00帆软小程序直播间 👨‍🏫直播主题：《系统数据集成与分析——基于简道云的数据集成方案分享》 🔥直播亮点： 思路：简道云数据如何更好发挥价值 方法：真实高效的数据对接场景和方案 案例：简道云深度使用企业数据集成经验   👊更多精彩，尽在帆软小程序！点击链接右下角即可预约观看 01 什么是结构化、半结构化和非结构化数据？ ①结构化数据：指关系模型数据，即以关系数据库表形式管理的数据，结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、OA、HR里的数据。 ②非结构化数据：指数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。如word、pdf、ppt及各种格式的图片、视频等。 ③半结构化数据：指非关系模型的、有基本固定结构模式的数据，例如日志文件、XML文档、JSON文档、E-mail等； 02 延伸问题：要如何处理这三种异构数据？ 1、针对多元结构化数据的融合，主要关注在数据的ETL处理以及时效性上： ①表结构不同，需要做到不同类型的字段映射 ②假如要新增表字段的时候，需要新增列 ③若有表字段需要进行二次处理规范，需要支持字段转换，比如公式或其他 ④新增表设计时，需要保证三大范式，这里就不展开讲了，可参考：数据库三大范式 ⑤数据同步的时效性，例如实时同步、半小时一次、或者一天一次、或者说是需要实时同步融合，这个要根据具体业务场景来确认。 2、针对半结构化、非结构化数据，因为数据分散，缺乏统一管理，需要借用专业工具 目前有两种方式来处理半结构、非结构化数据： ①提取半结构、非结构化数据中的关键信息，到结构化数据中进行二次利用，比较好处理的是半结构化（json、xml）、excel、csv，因为这种数据的结构比较统一。 ②向word、PDF这种文件提取关键信息，假如是单个文本的话，市面上有些工具可能可以实现，但假如是大批量的话，可能就需要通过程序，去自定义一些正则表达式，去进行关键信息的提取。这种一般来说，因为格式不一致，以及用途不一致，所以程序自定义的比较多。 针对这种的话，会综合考虑数据价值和投入产出比，因为这部分的数据处理较为复杂。 若想提高投入产出比，可以使用例如FineDataLink这类专业工具，去支持结构化/半结构化数据的融合集成，面向ETL数据处理场景，也可以让数据编排更简单一些，提高数据的使用价值。 另外，如若这部分历史文件需要做到备份的话，会通过FTP或者SFTP将文件进行备份存储到文件服务器，进行文件业务分类、文件名、路径的统一管理，提供统一入口，通过权限管理的方式给到大家下载使用。

现如今，越来越多的企业意识到，数字化已经成为了企业发展的驱动力。数字化转型不再是选答题，而是企业战略发展的必答题。 作为数字化转型工作的推动者，IT部门不仅需要同步转型，以满足企业数字化建设的需要，还需要发挥带头作用，将数字化观念逐步灌输给整个企业。这其中，IT管理者必须站出来，对上争取高层的支持，对下培养数字化技术人才，建立数字化技术体系，中间做好技术和业务的衔接，跨部门获取支持和资源。 为了辅助IT管理者进行IT建设，我们邀请了数十位企业CIO层级的人物，在研究了数百家龙头、腰部企业的IT建设后，耗时2个月，最终总结出了这份超大的《企业数字化IT建设地图》。 地图围绕技术和管理，共梳理了基础设施建设、数据底层建设、数据中台建设、企业BI建设四大模块知识，同时包括三大技术模块知识及六大管理模块知识。 地图展开尺寸970mm*630mm 希望这份《企业数字化IT建设地图》，能够帮助IT管理者搭建起完整的数字化IT从业者知识体系，帮助IT部门成功完成数字化时代的转型蜕变！ 本次活动一共印刷了600份送给大家，包邮到家，只送不卖，先到先得！活动还加送人称“行走的BI作战兵书”的《企业BI建设宝典》书籍一本！ （等不及的朋友可以直接拉到文末领取）👇👇👇 如果你想知道这份《企业数字化IT建设地图》具体讲了什么，不妨继续往下看👇👇👇 为什么你必须拥有这份地图？ 理由一： 342个细分知识， 构建数字化IT从业者知识体系 数字化转型涉及到的技术非常广泛，包括云计算、大数据、人工智能等等。并且数字化技术更新迭代很快，各种新概念层出不穷。 因此，作为IT管理者，必须时刻关注数字化新趋势和新技术，在团队内建立起数字化技术和知识体系，培养数字化人才，把技术这个最大优势不断强化扩大。毕竟，没有数字化技术就无法进行数字化转型。 这份地图围绕数字化技术和应用实践，全面搭建了数字化IT从业者知识体系，涵盖了从云计算、数据仓库到数据中台、数据治理等三大技术模块和六大管理模块，总计约342个细分知识点。 既有准确的技术梳理，又有精湛的理论概括，更有扎实的具体方法。通过这份地图，IT部门可以更好地了解数字化技术的发展趋势和应用方法，从而推动数字化转型。 理由二：  51个落地框架， 覆盖企业IT建设规划全流程 数字化转型的必然性要求IT部门承担起新的使命，并对IT进行了重新定义。IT部门需要从传统的IT角色中跳出来，从运维中心转变为赋能中心。 IT管理者需要承担起数字化转型赋能者的责任，把数据作为重要抓手，确保IT战略规划对齐企业业务战略规划，从而进行企业数字化IT建设，做好业务赋能，让业务真正认可数字化的价值，重视起来，并用起来！ 这份地图围绕“数据底层建设→数据中台建设→企业BI建设”这一核心路径，共总结了51个落地框架，覆盖了包括数据集成建设、数据治理建设、数据仓库建设、大数据平台建设、数据中台建设、企业BI建设在内的企业IT建设全流程。 每个环节都有相应的指导和方法，帮助IT管理者系统地推进数据赋能业务，从而提升企业整体的数字化能力。 看到这里，你是不是心动了？既然如此，就赶快参加我们的活动吧！ 领取方式 💣二重福利一起送！！ 首先，这份地图包邮送到家！仅制作了600份，领完为止，先到先得！ 另外，参加活动还可额外领取只送不卖的《企业BI建设宝典》实物一本！本书人称“行走的BI作战兵书”，围绕企业BI建设成功，共梳理了“顶层明确数据化价值、BI全周期项目规划、数仓技术盘点、业务价值应用、团队数据文化培养”5大模块知识，覆盖BI项目的各个阶段， 是CIO、CDO的不二之选！ 具体请看活动规则。 扫描下方二维码关注商业智能研究公众号，后台发送关键词【IT】即可参加活动领取！

前言 潮宏基的业务数字化，采取了“成熟产品+定制化+自主研发”的多元化模式。其中，自主研发部分占据了相当大的比重，超过了日常工作的百分之七八十。云店供应链、用户运营、导购端、培训系统以及数据助手等，都是我们自主研发的成果。至于BI（商业智能）方面，我们自2018年起便与帆软合作，目前用户反馈相当不错。 现在，我们特别聚焦于数据这一要素，因为它与帆软紧密相连。在AI应用中，企业往往拥有大量的数据，如销售数据、浏览数据、行为数据、商品数据等。然而，这些数据并不能直接用于AI模型的训练。它们需要经过严格的整理、清洗和预处理，以符合AI模型的需求。 对于AI的应用，我们主要有推荐系统和销售预测这两个方面，它们与零售经营息息相关。 AI推荐系统 AI在CV（计算机视觉）和NLP（自然语言处理）领域的应用也非常广泛，推荐算法对于零售销售人员来说尤为重要，因为它能够带来潜在用户的转化和销售增长。 那么，AI是如何实现推荐的呢？一般来说，推荐算法会利用商品的相似性和用户的相似性来工作。为了了解这些相似性，算法需要依赖企业的数据和基础条件。比如，云店的日活用户数、用户的购买行为（购买数量、浏览次数、加购次数、支付情况等）都是重要的数据来源。这些数据能够反映出用户对商品的喜好程度。 在推荐算法中，协同过滤是一种常用的方法。它通过计算用户之间或商品之间的相似性来预测用户可能感兴趣的商品。例如，如果两个用户购买过相同的商品，那么算法会认为这两个用户有相似的兴趣，进而推荐其中一个用户购买过的其他商品给另一个用户。 AI销售预测 再来看销售预测，这是零售行业的核心问题之一。销售预测的准确性直接影响到供应链的效率和库存管理的水平。理想情况下，我们希望销售预测能够非常准确，以便实现供应链的快速响应和库存的最优管理。然而，由于市场变化的不确定性，销售预测往往具有一定的挑战性。 为了提高销售预测的准确性，我们需要找到数据中的规律性。有些数据在某些维度或范围内可能呈现出明显的规律性，比如春节期间的销售波动。而有些数据则可能看起来比较稀疏，没有明显的规律。对于这类数据，即使使用AI进行预测，也可能难以得到令人满意的结果。 因此，我们需要从多个维度去分析数据，寻找其中的规律性。比如，某个门店的销量可能没有明显的规律，但如果从全国范围或总仓的角度来看，可能会发现一些规律。同样地，某个商品层面的销量可能没有规律，但如果从门店、品类或时间周期等维度来分析，可能会发现一些有用的信息。只要数据中存在规律性，AI算法就有可能帮助企业做出更准确的销售预测。 在这个领域，通常讲得最多的就是时间序列算法。这类算法听起来非常强大，因为它们能够基于过往的销量数据、周期性规律以及节假日等参数，对未来的销售情况做出很好的预测。理论上说，如果促销活动较少或者数据更为真实，这类算法的表现会更好。因此，如果时间序列算法能够充分发挥其作用，那么在优化供应链、销售和库存管理等方面，它将能够表现出色。 零售可关注的AI其他应用 关于NLP，特别是GPT-4，虽然发布至今并未带来革命性的巨变，但当GPT-4刚出现时，微软的研究团队深入分析了它，并发布了长达150多页的白皮书。 除了GPT-4之外，还有一些开源模型如清华大学提供的Child GLM等，也对NLP研究起到了重要作用。然而，在零售企业中，我更期待NLP的应用不仅仅局限于智能客服的应答。我更希望NLP能够辅助我们进行数据查询和分析，比如通过对话方式与AI交流，快速获取所需数据并进行分析。然而，这一过程并不简单，因为自然语言与数据库之间的映射需要精确的算法和大量的训练数据。特别是一些特殊术语和简称（如“华南”与“华南大区”、“新开店”与“30790”），对于AI来说更是挑战。但我相信随着技术的发展，这些难题将逐渐得到解决。 对于IT从业者来说，查看和理解AI代码可能是一项挑战。由于技术栈的多样性，我们可能会遇到不熟悉的语言或框架。但正是这种多样性促使我们不断学习和进步。比如销售预测中的某些算法可能采用了不常见的编程语言（如阿语），但其表现却非常出色。这提醒我们要保持对新技术和新语言的开放态度。 那你让Java的人去看一个阿里云，其实它是很困难的，很难看懂，但是你让GPT4帮你去解析一下，为了这段语音是什么？它其实可以极大地提高我们去解析，就是这个代码解释的这个效率，这一块GPT四代就可以做一下尝试，并且可以不断的折磨它，他会不断地帮你去优化。 以上内容来自潮宏基CIO奉光亲在2024年帆软零售数字化转型峰会上的分享 本文摘录于帆软最新《消费零售行业数据建设白皮书2.0》 该书汇集了行业大咖的洞见，深入分析了消费零售行业的痛点与思考，并通过精品案例展示了数据建设在优化用户体验、营销策略和提升业务效率方面的巨大潜力。 扫描下方二维码即可下载完整PDF资料 直播预告 ❗行业大讲堂-电商专场第二期❗ ⏰ 11月14号19:00帆软小程序直播间 👨‍🏫直播嘉宾： 王老师，中国商业联合会CPDA数据分析师，帆软签约讲师，上海交通大学终身教育学院课程讲师。就职于外资世界五百强企业、现担任上海某国企数据运营总监。 🔥直播亮点： 库存分类：通过ABC-XYZ模型科学补货 库龄分析：倒推库存法对库龄进行分析。 上升品识别：模型识别上升品种，挖掘潜力品。 滞销品识别：识别滞销品，有效降低库存风险。 👊更多精彩，尽在帆软小程序！点击链接右下角即可预约观看

要说IT圈儿的“顶流”是什么，大家必然在第一时间想到数据中台，毕竟这些年，IT圈儿的一半人在大力吹捧中台，另一半人在到处唱衰中台。 然而无论是吹捧还是唱衰中台的，都很少有人提及上中台前所必需的数据底层建设。 但一个完备的数据底层建设可以为企业提供坚实的基础，确保数据中台的成功实施和运营。换句话说，就是没有数据底层建设就根本上不了数据中台。所以，今天就来跟大家唠唠什么是数据底层建设。 简单来说，数据底层建设包括数据采集、数据集成和数据治理三部分。 一、什么是数据采集? 企业的日常经营过程中会产生大量的数据，这些数据来源广泛，比如企业的销售数据、用户的行为数据、社交媒体的曝光数据等等。而数据采集就是把这些不同来源和渠道的数据收集并存储起来，方便企业进行后续的分析。 举个例子，企业要分析产品的的销售情况，就需要收集来自各个销售渠道的订单信息、客户的购买记录、产品库存等相关数据。这些数据可以来自电子表格、数据库、传感器、网站或其他系统。通过数据采集，企业将这些散落的数据收集到一个地方（一般就是业务系统），形成一个数据集合，方进行后续的分析和利用。 数据采集的方式有很多种，例如手动采集、自动采集、爬虫采集等等： 手动采集可以说是企业获取数据方式的鼻祖，具体是指通过人工的方式手动录入数据，以往是用笔和纸，现在是用excel和视频。虽然这种方式比较简单，但是耗时久、效率低下且容易出错。因此，企业会考虑用自动化工具代替人工，这就是自动采集。 自动采集是指通过一些自动化工具来采集数据，它可以显著提高采集效率，减少出错率，但是企业需要相应的技术支持和工具投入， 爬虫采集是指通过编写程序自动访问网站，并从中抓取所需的数据。这种方式非常灵活、适用范围广泛，但企业需要注意法律法规的限制，以确保合法、合规的数据采集行为。 总而言之，数据采集是收集来自不同来源的数据，并将其集中存储以备后续处理和分析的过程。它是获取数据的第一步，是企业底层建设的第一步，只有做好了这一步，后面种种才能更加顺利地进行下去。 二、什么是数据集成？ 在企业通过数据采集，完成了各业务系统原始数据的收集后，下一步就需要对这些分散的数据进行集中化的管理，这就是数据集成。 数据集成将不同来源的数据整合在一起，形成一个统一的数据视图，就像把零散的拼图碎片拼接在一起，完成一幅完整的图画。 但与拼图不同的是，数据集成还会涉及到解决不同数据源之间的差异和不兼容性问题，具体包括数据格式的转换、字段映射、数据清洗和数据重复的处理等等。 所以，通过数据集成平台，企业可以消除数据孤岛，确保数据的一致性和准确性，提高数据的可用性和可信度。最终让企业人员能够更全面地了解自身的业务情况，做出更准确和有依据的决策。 想象一下，你的企业里有多个部门在不同地方存储着数据，每个系统都可能使用不同的数据格式、命名约定和存储方式，比如销售系统存储了销售订单的详细信息，CRM系统存储了客户的个人资料和交互历史。 以往你想查看客户购买了什么产品以及他们对于产品有什么服务请求等，你就需要下载两个系统中的数据，通过一系列的数据处理操作把数据整合在一起再搜索具体的客户信息。步骤繁琐，一旦数据有所变更，还需要重复操作，不能更麻烦了。 而现在通过数据集成就可以将这些散乱的数据整合到一起，形成一个统一的数据集，你不需要任何数据整合的操作，就可以在一个地方查看客户的完整信息，包括他们的购买记录、联系方式和服务请求等等，极为方便。 三、什么是数据治理？ 在前面，我们了解了数据采集的过程，知晓了数据集成的重要性，然而，仅仅采集和集成数据还不足以确保数据的高质量和有效使用，这就需要引入数据治理的概念。 数据治理可以简单地定义为企业在数据管理方面所采取的一系列规则和措施，它就像企业的数据管家，管理着数据的质量、安全性和合规性，使数据成为组织的有价值资产。这就像国家制定一系列法律条规来规范我们的行为以确保社会是安全稳定的。 在数据的底层建设中，企业通过数据治理，制定数据管理规范、建立数据质量控制措施和监督机制，保证数据的准确性、一致性、完整性。数据治理还涉及定义数据标准、数据安全策略和合规措施，以确保数据在整个数据中台生命周期中得到妥善管理和保护。 具体来说，数据治理包括以下四个方面： 数据质量：数据治理致力于确保数据的质量。这包括数据的准确性、完整性、一致性和时效性。通过制定数据质量标准、建立数据验证和清洗流程，组织可以识别和纠正数据质量问题，确保数据可靠可信。 数据安全性：数据治理确保数据的安全性，防止未经授权的访问、数据泄露和恶意攻击。这包括制定访问控制策略、加密数据传输、建立安全审计和监控机制等，以保护数据的保密性和完整性。 数据合规性：数据治理确保组织遵守适用的法规、法律和行业标准。这可能涉及到数据隐私法规、数据保护法规和行业规范等方面。通过建立合规策略、数据使用政策和合规审计，组织可以确保数据的合规性，减少法律和合规风险。 数据管理：数据治理涉及数据的管理和规划，包括数据分类、数据识别和数据标准化。这有助于建立一致的数据词汇、数据模型和数据分类体系，提高数据的可管理性和可理解性。 四、结语 简而言之，数据底层建设包括数据采集、数据集成和数据治理三个主要部分。数据采集是获取来自不同渠道的数据，为后续的分析提供基础。数据集成将分散的数据整合成一个统一的数据视图，确保数据的一致性和准确性。而数据治理则是确保数据的高质量和有效使用，如同企业的数据管家，制定规则和措施，管理数据的质量、安全性和合规性。 通过深入了解数据底层建设的三个方面，我们意识到这是实现数据中台成功的不可或缺的基石。只有在这个坚实的基础上，企业才能更加顺利地进行数据中台的建设和发展。让我们共同努力，为企业数据的高效管理和充分利用搭建起坚实的桥梁，推动整个IT领域的不断创新与发展。 帆软FineDataLink——中国领先的低代码/高时效数据集成产品，能够为企业提供一站式的数据服务，通过快速连接、高时效融合多种数据，提供低代码Data API敏捷发布平台，帮助企业解决数据孤岛难题，有效提升企业数据价值。

前段时间跟几位IT界的朋友聊天，谈到了IT人员用业务语言阐述技术概念的重要性，感同身受。回来梳理思路，撰万字长文一篇。 正文开始前，先给大家推荐一个《企业数字化人才实践研究报告》，资料中重点提到的数字人才“育、引、留、用”等专项行动，以及提出“规划人才 -培育人才 - 善用人才 - 保留人才”的数字人才建设框架。感兴趣的小伙伴千万不要错过！扫描下方二维码或点击阅读原文链接即可下载完整PDF！ 引言 想象这样一个场景 周五下午，公司季度会议室。张工，一位才华横溢的高级软件工程师，正在向公司高层汇报他团队最新开发的人工智能算法。他滔滔不绝地讲述着"深度学习模型"、"神经网络架构"和"数据优化流程"。然而，随着他深入技术细节，他注意到CEO的眼神逐渐变得茫然，CFO开始频繁查看手表，而CMO则完全低头专注于她的笔记本。 张工困惑不已。他花了几个月时间开发的这个突破性算法，为什么似乎没有人感兴趣？直到会议结束后，他的直属领导把他拉到一边，语重心长地说："张工，你的技术实力毋庸置疑。但是，你有没有想过用业务的语言来讲述你的工作？" 这个场景让我也深有感触。如何让非技术背景的决策者理解IT的工作价值，的确是我们常常面对的挑战。 业务语言的内涵 业务语言是一种将技术成果转化为商业价值的表达方式。它围绕企业目标和成果,让非技术决策者理解技术工作的价值。与技术语言相比,业务语言有以下特点: 关注点 技术语言侧重细节和过程 业务语言强调结果和价值 用词 技术语言多用专业术语 业务语言倾向通用词汇 表达重点 技术语言解释"如何做" 业务语言阐明"为什么做"和"带来什么好处" 举个例子，记得很多年前有一次，我们做了个易被策反用户模型，向领导汇报：“我们优化了模型，准确率从70%提升到90%。”领导若有所思，然后问我们市场部用了什么口径。 我回答：“市场部是这么提的，引入模型后，易策反用户的流失率从X%下降到了Y%......”这次领导眼前一亮，说就用这个口径。 为什么领导更青睐业务语言 设想你是公司高管,每天面临诸多决策。你会更愿意听到哪种汇报？ "我们用了React前端框架,配合SpringBoot后端,实现了高性能微服务架构。" "我们开发的新平台支持10万用户同时在线,预计能帮助下季度营业额增长20%,同时降低30%运营成本。" 第二种表达更能抓住领导注意力,原因如下 决策导向: 直接关联公司目标,助力明智决策。 时间效率: 让领导快速抓住要点。 跨部门沟通: 为不同部门提供共同语言。 价值体现: 清晰展示技术投资如何转化为商业价值。 使用业务语言并非完全抛弃技术细节,关键在于平衡,用业务价值框定技术内容,增强工作成果的说服力。 IT人员使用业务语言的重要性 增强理解与沟通 舒拉姆的"共同经验领域"理论为我们描绘了沟通的地图，如下所示。使用业务语言,就是在扩大这个重叠区域,为双方搭建沟通的桥梁。 那么，如何创造"共同语言"呢？以下是一些我的实践心得 学习"他方词典" 记得有一次，我在与市场部门合作时，听到他们谈论"降8"这个术语。起初我并不理解，后来才知道他们在讨论用户套餐档次降低到18,28,58该如何应对的事情，而不是某种技术指标。他们的意思是我们的模型必需去追踪这些套餐用户的变化才能评估市场的竞争形势情况。这让我意识到，花时间了解其他部门的专业术语，就像学习一门新语言，对于我们开展支撑工作非常重要。 建立语义桥梁 我曾经尝试将一些复杂的数据术语转化为更易理解的表达方式。例如，某次跟公司领导汇报，我就把"主数据"描述为"公司的核心业务对象"，这样不仅保留了技术本质，也能让领导知道我说的到底是啥。这种转换很有效，领导能更快地理解我想表达的意思。 主动解释术语 在使用技术术语时，我现在会主动提供尽量通俗易懂的解释。例如，当我提到"元数据"时，我会补充说："元数据就是描述数据的数据，比如业务口径，技术口径，大家的数据字典也是元数据。"这样一来，大家对元数据的理解就变得更加直观了。 运用类比和比喻 将复杂的技术概念比作日常生活中的事物也很有效。我常常将数据治理比作乐队的指挥，将数据管理比作演奏者。记得有一次，我跟领导汇报数据治理工作，开头就跟领导解释清楚概念："数据治理就像一个乐队的指挥，让大家演奏能步调一致，而演奏者干的是数据管理的事情，就是演奏出美妙的音乐。" 这样领导就很快明白了数据治理的内涵。 可视化沟通 一图胜千言。使用图表、流程图等直观地展示你的想法。例如，我习惯于用架构图来向同事表达我对系统的理解，大家一看图，就能立刻明白我的意思。 案例演示 "全球连接"科技公司决定升级核心业务系统,IT部门提出了涉及微服务架构、容器化和DevOps的方案。然而，当他们向其他部门介绍时，却遭遇了意想不到的冷遇。 市场部门一头雾水，人力资源部门担心新系统会增加员工负担，项目陷入僵局。IT部门主管张丽意识到问题所在，她组织团队重新包装了整个提案： （1）"微服务架构"被描述为"模块化业务功能"，强调这将使公司能更快响应市场变化。  （2）"容器化"被解释为"标准化业务流程的打包"，突出这将提高跨部门协作效率。 （3）"DevOps"被形容为"无缝业务功能交付"，强调这将加快新功能上线速度，提升客户满意度。 结果？演示获得热烈反响,项目很快获批,比原计划提前20%完成。公司整体运营效率在随后一年提高了15%。 要知道我们的"共同语言"策略是否有效，可以关注以下指标 跨部门会议的效率提升（例如，会议时间减少，但达成共识的速度加快） 项目误解和返工的减少比例 非IT部门对IT项目的满意度提升 IT项目按时完成率的提高 提高决策效率 经济学家乔治·阿克洛夫的信息不对称理论告诉我们，当交易双方拥有的信息不同时，可能导致决策效率低下，甚至市场失灵。 在公司中，IT门和管理层之间就存在这样的信息鸿沟 IT部门精通技术细节和可能性 管理层擅长整体业务战略和市场需求 使用业务语言，就像在这道鸿沟上搭建一座桥梁，让决策者能够快速理解技术项目的价值，从而做出明智而迅速的决策。 那么，如何用业务语言加速决策过程 聚焦关键业务指标（KPI） 不要让自己陷入技术细节的汪洋大海，而是要直指决策者最关心的问题。 记得有一次，我们讨论是否要引入一种新的数据管理平台。与其说"我们要引入新的数据稽核平台"，我更倾向于说："这个平台将使数据核对时间减少一半，XX等业务的数据一致性提升95%以上，跑冒漏滴的业务风险大幅降低。" 这样一说，大家立刻对这个管理平台的必要性有了更直观的理解。 构建"if-then"场景 帮助决策者清晰地看到不同选择的后果。 这让我想起以前考虑投资的数据地图，我们汇报时说："如果现在投资这个，那么在1年后，我们可以将端到端数据开放时间减少80%，从而提高数据流通效率；如果不投资，根据当前趋势，我们跨域数据开放的周期仍然要按周计，影响三域数据融合价值的发挥。" 这种对比让决策者更容易做出明智的选择。 量化风险与回报 用具体数字说话，但要确保这些数字与业务直接相关。 记得有次要决策是否投资城市实验室这个数据变现产品，然后下属跟我这么讲："城市实验室当前需要投资X万元，成功后，每年可为公司新增Y万收入，投资回报期为6个月，3年投资回报率预计为XX%。" 提供清晰的时间线 决策者需要知道何时能看到结果。 我习惯将项目分阶段描述，以数据一致性工作为例，当时这么汇报："数据一致性工作将分三个阶段实施： 3个月内完成3个业务专题的一致性治理，数据一致性率达到99.9%以上； 1年内完成将数据一致性范围拓展到四大业务领域，建立常态化运营机制； 3年内拓展至全业务范围，通过一致性治理进一步挖掘业务价值，改进业务流程，提升运营效率，降低经营风险。” 这样，领导对项目的推进有了明确的预期。 联系战略目标 展示你的项目如何支持公司的长期战略。 我看到公司滚规经常是这种措辞："这个XX平台不仅能解决我们当前的XX效率问题，更是支持公司'数据驱动决策'战略的关键一步，为我们在未来3-5年内成为行业领导者奠定基础。" 案例演示 随着用户激增，"未来金融"公司的后台系统开始力不从心。IT部门提出了一个大规模的系统重构计划，涉及微服务架构、容器化和自动化部署。 第一次汇报时，IT主管王强详细解释了Kubernetes、服务网格和CI/CD流水线。半小时过去，管理层一脸茫然，CFO直言不讳："听起来很厉害，但值得花这么多钱吗？" 项目陷入僵局。王强意识到需要改变策略，花了一周重新准备，这次从业务角度重新包装了提案： 1.首先点明当前痛点 高峰期交易延迟导致每月流失5%的潜在客户，年损失达1000万元。 2.用业务语言解释技术方案 "这就像把我们的'厨房'分成多个工作站。即使一个站出问题，其他站仍能正常工作，大大减少系统全面崩溃的风险。" "我们可以更快地'烹饪'新功能，将上线时间从月缩短到周，迅速响应市场需求。" 3.量化项目收益 系统响应速度提升70%，预计挽回90%的流失客户； 新功能上线时间从2个月缩短到2周； 系统维护成本降低40%； 3年内投资回报率(ROI)为200%。 4.提供清晰时间线 3个月：完成核心支付系统迁移，高峰期交易延迟降低50%； 6个月：全面系统迁移，新功能上线速度提升3倍； 1年：实现全面自动化，维护成本降低40%； 5.用一张简洁的商业价值流图，直观展示项目如何影响核心业务指标 结果如何？CEO称赞这是提升核心竞争力的关键举措，CFO对清晰的成本效益分析表示赞赏，市场部门看到了快速推出新功能的机会。 要评估业务语言在提高决策效率方面的效果，可以关注以下指标 IT项目审批时间的减少 获批项目的比例提升 决策会议的数量减少，但达成的决策质量提高 项目实施后的实际收益与预期的匹配度 明确IT的业务价值 迈克尔·波特的价值链分析理论，就像企业的"财富地图"。这个理论指出，企业的每个活动都应为最终的价值创造做出贡献。想象一条生产线： 原材料 → 加工 → 包装 → 营销 → 销售 → 客户服务 在这条链上，每个环节都应增加产品的价值。IT就像这条链上的"魔法润滑剂"，能让整个过程更快、更顺畅、更有效率。使用业务语言，就是要清晰地展示IT如何在这条价值链上创造和增加价值。 那么，如何量化IT的业务价值 绘制"价值地图" 首先，识别公司的关键业务流程和价值链。然后，明确展示IT项目如何优化这些流程或强化价值链的某个环节。 例如，我们曾引入了一个新的库存管理系统，减少了库存成本，同时提高产品可用性，最终增加销售额。 建立因果链 创建一个清晰的逻辑链，展示技术改进如何最终转化为业务价值。 例如：比如数据处理速度提升50% → 客户标签生成时间减少90% → 市场团队获得更及时的客户群 → 营销活动的及时性提升20%。 又比如服务器响应速度提升20% → 网页加载时间减少1秒 → 用户停留时间增加30秒 → 购物车转化率提高5% → 销售额增加100万元/月。 设计"价值仪表盘" 为每个IT项目创建一个简单的仪表盘，实时显示其对关键业务指标(KPI)的影响。这可以包括数据处理成本节省、收入增长、客户满意度提升等。 比如，我们为流程效能分析项目设计了一个仪表盘，实时显示流程改进对各部门业务指标的影响。 进行"前后对比" 通过对比项目实施前后的业务指标，直观地展示IT带来的变化。 例如，"新的数据地图实施后，我们的开放流程节点缩减了80%，O域数据平均开放时长从1个月缩短到2天。" 计算"技术投资回报率(ROI)" 不要只关注技术指标，要计算并展示IT投资的财务回报。 例如，"这个数据资源管理系统的投资是XX万元，但它每年可以节省XX万元的人力成本，投资回报率为150%。" 展示"战略协同" 说明IT项目如何支持公司的长期战略目标。 例如，"这个大数据分析平台不仅能提高我们的营销效率，更是支持公司'个性化客户服务'战略的关键基础设施，有助于我们在未来3年内将市场份额提升XX%。" 案例演示 "全球速递"是一家国际物流公司，在激烈的市场竞争中苦苦挣扎。IT部门提出了升级公司路径优化系统的计划。然而，在连续三年预算缩减的背景下，CFO对任何大额投资都持谨慎态度。 IT部门主管李敏决定用业务语言重新包装这个项目： 1.明确业务痛点 当前的配送延误率高达10%，导致客户满意度下降和大量赔偿支出。 2.量化当前损失 每年因延误的直接赔偿：500万元； 客户流失造成的收入损失：2000万元； 低效路径导致的额外燃料成本：1000万元。 3.技术方案与业务KPI的关联 机器学习算法将配送延误率从10%降低到3%； 实时交通数据集成使平均配送时间缩短15%； 智能路径规划减少20%的燃料消耗。 4.量化业务价值 赔偿金额减少80%，年节省400万元； 服务质量提升挽回60%流失客户，增加1200万元收入； 燃料成本下降20%，年节省200万元； 总体而言，项目每年为公司创造1800万元价值。 5.投资回报分析 项目总投资：500万元； 预计18个月内收回成本； 3年内总体投资回报率(ROI)为360%。 6.战略价值 为未来与电商平台集成奠定基础，开辟新的业务增长点； 提高公司的技术壁垒，增强市场竞争力； 数据分析能力的提升将帮助公司做出更明智的战略决策。 李敏的演示获得了管理层的热烈响应。CFO认为："这不仅仅是一个IT项目，而是一个提升公司核心竞争力的战略举措。"CEO决定将项目预算提高到700万元，以确保能够购买最佳设备。 要评估是否成功地展示了IT的业务价值，可以关注以下指标 IT预算增长率 IT项目与公司战略目标的一致性评分 高管对IT部门贡献的认可度 IT驱动的业务创新数量 IT项目产生的直接财务影响 促进跨部门协作 彼得·德鲁克曾说："未来的组织是由知识专家组成的交响乐团，每个人都在演奏自己的乐器，但音乐是共同的。" IT部门就像这个乐团中的"编曲师"，不仅要演奏好自己的部分，还要确保技术的"旋律"能与其他部门的"乐章"和谐共鸣。使用业务语言，就是IT部门打破隔阂、促进协作的关键工具。 那么，如何用业务语言架设跨部门协作的桥梁？ 创建"共同词典" 建立一个包含IT术语和对应业务解释的词典。 例如，我们构建了一本智典，将所有的数据目录和数据资源用业务化语言来表述，这样在数据地图开放数据数据时，每个用户都能快速找到自己所需的数据。这个智典是动态的，随着运营的进行不断更新。 建立"跨部门大使"计划 选派IT团队成员定期轮岗到其他部门，同时邀请其他部门人员来IT部门短期工作。这种"浸入式"体验可以大大增进相互理解。 比如，我们公司有到一线轮岗的人才站计划，每年省公司数据团队都会安排员工到地市市场、政企岗位去交流，回来后对市场需求的理解大大加深，开发的工具更容易贴合业务需求。 一位曾经的人才站交流员工回来就跟我讲，地市自建的业务模型更加有效，但需要省公司快速的数据响应，这让我深受启发。 组织"技术品酒会" 定期举办轻松愉快的跨部门聚会，IT部门在这里用通俗易懂的方式介绍新技术，就像品酒师介绍不同葡萄酒的特点一样。 比如，最近几年我在数据团队建立了每季度数据团队人员轮流下地市培训和调研的机制，有利于解决省市信息不对称的问题。 实施"共同KPI" 设立跨部门的共同绩效指标。 例如，公司信息安全部门和IT部门共同为"通过技术手段提高数据安全"负责，这样可以自然而然地促进协作。 以前做大数据变现的时候，IT部门和业务部门共担收入指标，这样大家合作的积极性就会高不少。 创造"虚拟项目空间" 使用协作工具创建虚拟的跨部门项目空间，让所有相关人员都能实时了解项目进展，分享想法，这里使用的语言应该是所有人都能理解的"通用语"。 案例演示 GIT是一家跨国科技公司，业务遍布20个国家。尽管拥有顶尖的IT团队，但长期以来，IT部门一直被视为"神秘而遥远的存在"。跨部门会议常常变成"鸡同鸭讲"的尴尬场面。 新上任的IT总监张丽决定彻底改变这种状况： 1."翻译官"团队：组建了一个由懂技术又懂业务的人才组成的"翻译官"团队，专门负责将技术语言转化为各部门都能理解的业务语言。 2."IT开放日"：每月举办"IT开放日"，邀请其他部门参观IT工作环境，用通俗易懂的方式介绍正在进行的项目。 3.跨部门创新工作坊：定期组织跨部门创新工作坊，让不同部门一起头脑风暴，探讨如何用技术解决业务问题。 4.改造项目沟通方式：在项目汇报中，不再只关注技术指标，而是强调业务价值。例如，"这个系统升级将使客户服务部门的响应速度提高30%，预计可以提升15%的客户满意度。" 5."IT大使"制度：选派IT团队成员作为"大使"嵌入到各个业务部门中工作一段时间，深入了解业务需求。 6.可视化数据看板：为每个部门开发直观的数据看板，用可视化方式展示IT项目如何影响他们的关键业绩指标(KPI)。 这些措施带来了显著变化 项目按时交付率从60%跃升到95%； 用户满意度提升了40%； IT部门收到的跨部门合作提议增加了300%； 公司整体运营效率提升了20%。 评估业务语言在促进跨部门协作方面的效果，可以关注以下指标 跨部门项目的数量和成功率 来自其他部门的IT项目满意度评分 IT部门参与的创新项目数量 跨部门会议的效率提升（如会议时间减少） 提升个人影响力 社会心理学家法国和拉文提出的"权力基础理论"中，有一种特殊的权力被称为"专家权力"。简而言之，当一个人被认为拥有特殊知识或技能时，他在组织中的影响力就会增加。 那么，如何用业务语言打造个人影响力 成为"双语专家" 不仅精通技术语言，还要熟练掌握业务语言。 例如，不要说"我们实现了XX%的数据准确性提升"，而要说"我们的数据准确性提升减少了业务决策的风险，预计每年可以避免约XX万元的潜在损失。"这样更能引起业务部门的共鸣。 讲述"技术故事" 将复杂的技术概念包装成引人入胜的故事。 例如，可以将数据安全系统比作城堡的防御系统，生动描述它如何抵御各种"入侵者"（黑客攻击）。 又比如我在公众号写了很多诠释数据专业概念的文章，目的就是降低大家学习数据管理和数据治理的门槛，其实也是在讲述自己的“技术故事”，如果文章总是曲高和寡，估计就没人看了。 展示"全局视野" 不要局限于技术细节，要展示你对公司整体战略的理解。 例如，"企业级数据治理体系不仅能提高我们的数据质量和流通效率，更是支撑我们'数据驱动决策'战略的关键一步，可以有效提升客户体验和企业运营效率，持续推动业务创新。" 这种全局视野能让决策者看到技术项目对公司的长远影响。 成为"问题终结者" 不要只指出问题，要主动提供解决方案。更重要的是，要用业务语言阐述解决方案的价值。 "这个安全漏洞如果不处理，可能导致数据泄露，造成高达XX万元的损失和严重的声誉危机。我们的解决方案只需投入XX万元，就能将风险降低XX%"。 建立"跨界联盟" 主动与其他部门建立联系，理解他们的需求和挑战。用他们的语言描述IT如何能帮助他们实现目标。这样你就从"IT人"变成了"业务伙伴"。 最近我们跟市场正在合作开发一款模型来应对市场竞争，我们会主动参与到市场关于业务策略讨论，提供对应的模型优化建议，而不仅仅是被动获取需求。 每周我会主动听取下属关于市场模型效果情况的回报，一起讨论如何根据市场的建议优化模型，我认为只有这样的数据合作方式才有资格叫作数据驱动业务。 最近自己团队两位成员被调去市场部负责标签，虽然舍不得，但还是觉得这种流动有利于与市场更深入紧密的合作。 创造"价值证明" 定期创建简洁的报告，用数据和图表展示你的工作为公司创造的实际价值。 例如，”我们创建了一个数据地图的可视化大屏，每次领导来参观，就会现场演示数据是如何高效流通的”。这种直观的展示形式让大家更容易看到我们的工作价值“。 案例演示 李明是"未来星"科技公司的一名系统工程师，负责公司的核心交易平台。虽然技术能力出众，但在公司工作五年来，他一直被视为"默默无闻的技术大牛"。 转机出现在公司的年度战略会议上。CEO提到公司面临的一个重大挑战：在保持系统稳定的同时，如何应对即将到来的"双11"购物节的流量高峰。 李明意识到这是一个展示自己的机会。他采取了一种全新的汇报方式： 1.展示业务洞察 "根据去年的数据分析，我们预计今年'双11'的峰值流量将比去年增加50%，可能达到每秒10万笔交易。如果系统无法承受，我们可能面临5000万元的潜在损失。" 2.提供全面解决方案 "我们的团队制定了一个三步走的策略来应对这个挑战： 短期：在现有架构上进行优化，将系统承载能力提升30%； 中期：引入云弹性伸缩技术，可以在峰值时刻自动增加200%的处理能力； 长期：重构整个架构，采用微服务设计，不仅能应对'双11'，还能支持未来5年的业务增长"。 3.量化投资回报 "这个方案的总投资是500万元。但它能帮我们避免5000万元的潜在损失，同时为未来5年的业务增长打下基础。投资回报率超过900%。" 4.展示跨部门价值 "这个方案不仅解决了技术挑战，还将给各个部门带来实际好处： 市场部门可以放心地投放更多广告，不用担心系统崩溃； 客服部门的工作量将减少50%，因为大多数问题都能被系统自动处理； 财务部门可以实时获取准确的销售数据，优化现金流管理"。 5.展现战略思维 "从长远来看，这个系统升级不仅是为了应对'双11'，更是在为公司向全球化、全渠道零售转型做准备。它将成为我们未来三年战略实施的技术基础。" 李明的汇报引起了高层的极大兴趣，不仅获得了项目的全权负责，还在项目成功后被提拔为公司的技术总监。更重要的是，他开始定期参与公司的战略决策会议，成为连接技术和业务的关键人物。 要评估你的个人影响力是否提升，可以关注以下指标 你的建议被采纳的频率 被邀请参与高层决策会议的次数 跨部门项目中的领导角色数量 其他部门主动寻求你意见的频率 职业发展速度（如晋升、加薪等） 如何提升使用业务语言的能力 1、培养深度技术理解 认知科学中的"专家-新手差异"理论指出，专家不仅知道"是什么"和"怎么做"，更理解"为什么"。这种深层次的理解使专家能够灵活运用知识，并用多种方式解释复杂概念。 用自己的语言把技术概念诠释清楚，体现了对技术本质的深刻认识。 实施步骤： 构建技术知识图谱，明确不同技术概念之间的关联。 深入研究核心技术领域的底层原理和设计思想。 参与具有挑战性的项目，将理论知识应用到实际问题中。 制定个人学习计划，定期学习新技术和更新已有知识。 实践技巧：尝试用简单的语言向非技术人员解释复杂的技术概念（"费曼技巧"），这有助于深化自己的理解，教是学习的高级阶段。 2、提升换位思考能力 心理学中的"心智理论"解释了人类理解和预测他人思维、情感和意图的能力。研究表明，高水平的心智理论与更好的沟通能力、社交技能和领导力相关。 换位思考是技术人员成长为管理者的第一隐藏技能。 实施步骤： 练习主动倾听，真正理解他人的观点和感受。 参与跨部门项目，深入了解其他部门的工作流程和挑战。 在表达技术方案前，尝试从不同角色（如CEO、CFO）的角度思考问题。  阅读商业、管理、心理学等跨领域的书籍和文章。 实践技巧：使用"三问法"：在表达想法前，问自己三个问题  听众最关心什么？ 这个信息对他们有什么价值？ 如何用他们的语言表达？ 3、学习公司的业务模式和战略目标 根据组织学习理论的创始人彼得·圣吉的研究,理解组织的整体运作对个人在组织中的成功至关重要。 当你不再对公司老板的工作报告置若罔闻，反而要去咬文嚼字的时候，我觉得你就走在了理解业务正确的道路上。 实施步骤： 仔细阅读公司的年度报告,关注CEO的战略陈述。 参加公司的全体会议,注意管理层强调的关键点。 研究公司的商业模式画布(Business Model Canvas),理解各个业务环节如何协同运作。 定期阅读行业报告,了解公司在市场中的定位。 实践技巧：每周花30分钟总结你了解到的公司战略信息,并思考IT如何支持这些战略。 4、培养商业敏锐度 哈佛商学院教授克莱顿·克里斯滕森(Clayton Christensen)的研究表明,具备商业敏锐度的员工更容易识别创新机会,为公司创造价值。 很多技术人员只有技术敏感度，缺乏商业敏感度，比如对于业务不感兴趣，对财务报表更加不屑一顾，这限制了其进步的空间。 实施步骤： 订阅并阅读行业报告、专业书籍和商业杂志，比如《哈佛商业评论》。 参加公司的各类商业案例分析讨论,学习如何从商业角度思考问题。 关注公司的财务报表,学会解读关键财务指标。 分析竞争对手的动向,思考技术如何影响市场竞争。 实践技巧：尝试每月写一篇短文,分析一个技术趋势对你所在行业的潜在影响。 5、参与跨部门项目 科学依据：社会学习理论的创始人阿尔伯特·班杜拉指出,通过观察和互动,人们可以有效地学习新的行为和技能。 我们永远无法获知认知以外的知识，不知道自己不知道是很残酷的，因此，只有多进行跨领域的沟通才能打破这个魔咒。 实施步骤： 主动请缨参与需要与其他部门合作的项目。 在项目中,注意观察其他部门如何描述他们的需求和目标。 尝试用非技术语言向项目成员解释IT解决方案。 积极参与项目会议,倾听并学习其他部门的工作方式。 实践技巧：在每个跨部门项目中,挑战自己学习5个新接触的业务流程或业务术语，并在日常工作中使用它们。 6、寻找导师指导 科学依据：研究表明,有效的导师关系可以显著提高职业技能和晋升机会。 我现在每次开周会都迫不及待的向大家“兜售”最近几年领悟的道理，比如抓管理到底是在抓什么。虽然说教大多时候没啥卵用，但一定对正在寻求进步的人有用。 实施步骤 寻找公司中既懂技术又擅长业务沟通的高级管理者作为导师。 定期与导师会面,请教如何更好地将技术价值转化为业务语言。 请导师点评你的项目报告,学习如何更有效地表达。 与导师讨论你对公司战略的理解,获取更深入的洞察。 实践技巧：每次与导师会面后,写下三个关键学习点并在下次会面前付诸实践。 7、实践与反馈循环 科学依据：心理学家安德斯·艾利克森的研究表明,"刻意练习"是提高任何技能的最有效方法。 当我第一次对着镜子演讲PPT的时候，我才知道自己是多么的丑陋和不知所措，这就是缺乏刻意练习的后果。 实施步骤： 在每次技术汇报前,先用业务语言概括你的主要观点。 主动向非技术背景的同事解释你的项目,并请他们提供反馈。 录制你的汇报视频,分析你使用业务语言的效果。 参加演讲俱乐部,练习用简洁有力的语言表达复杂概念。 实践技巧：建立一个"业务语言日记",记录你每天学到的新术语和表达方式,每周回顾并在工作中有意识地使用。 潜在的挑战和解决方案 当然IT专业人士在使用业务语言时也常常面临这样的困境:如何在保持技术准确性的同时，有效传达业务价值? 因为技术细节过多可能会让非技术听众感到困惑或失去兴趣，而过于简化可能会让技术听众质疑方案的可行性。 这里有四个方法供大家参考 分层次沟通 采用"金字塔原理",先说结论和业务影响,再逐层深入技术细节。 准备不同深度的说明,根据听众反应灵活调整。比如为每个技术点准备三个版本:高层概述,中层解释,和深入细节。 使用类比和可视化 将复杂的技术概念比喻为日常生活中的事物。 使用图表、流程图等视觉帮助来展示技术方案和业务影响。 数据驱动的价值展示 用具体的数字量化技术方案的业务影响。 展示关键性能指标(KPI)的预期改善。 情境化技术信息 将技术方案与具体的业务场景或挑战联系起来。 解释技术如何解决实际的业务问题。 总结 在IT世界中，代码可能是我们的母语，但业务语言才是我们与整个公司对话的桥梁。在企业的生态系统中，最终脱颖而出的大多不是技术最强的"专家"，而是能够与各个部门有效沟通的"全能选手"。这不仅是技能的提升，更是思维方式的转变。

为了辅助IT管理者进行IT建设，我们邀请了数十位企业CIO层级的人物，在研究了数百家龙头、腰部企业的IT建设后，耗时2个月，最终总结出了这份超大的《企业数字化IT建设地图》。 地图围绕技术和管理，共梳理了基础设施建设、数据底层建设、数据中台建设、企业BI建设四大模块知识，同时包括三大技术模块知识及六大管理模块知识。 地图展开尺寸970mm*630mm 希望这份《企业数字化IT建设地图》，能够帮助IT管理者搭建起完整的数字化IT从业者知识体系，帮助IT部门成功完成数字化时代的转型蜕变！ 本次活动一共印刷了600份送给大家，包邮到家，先到先得！活动还加送人称“行走的BI作战兵书”的《企业BI建设地图》书籍一本！ （等不及的朋友可以直接拉到文末领取）👇👇👇 如果你想知道这份《企业数字化IT建设地图》具体讲了什么，不妨继续往下看。 为什么你必须拥有这份地图？ 理由一：342个细分知识，构建数字化IT从业者知识体系 数字化转型涉及到的技术非常广泛，包括云计算、大数据、人工智能等等。并且数字化技术更新迭代很快，各种新概念层出不穷。 因此，作为IT管理者，必须时刻关注数字化新趋势和新技术，在团队内建立起数字化技术和知识体系，培养数字化人才，把技术这个最大优势不断强化扩大。毕竟，没有数字化技术就无法进行数字化转型。 这份地图围绕数字化技术和应用实践，全面搭建了数字化IT从业者知识体系，涵盖了从云计算、数据仓库到数据中台、数据治理等三大技术模块和六大管理模块，总计约342个细分知识点。 既有准确的技术梳理，又有精湛的理论概括，更有扎实的具体方法。通过这份地图，IT部门可以更好地了解数字化技术的发展趋势和应用方法，从而推动数字化转型。 理由二： 51个落地框架，覆盖企业IT建设规划全流程 数字化转型的必然性要求IT部门承担起新的使命，并对IT进行了重新定义。IT部门需要从传统的IT角色中跳出来，从运维中心转变为赋能中心。 IT管理者需要承担起数字化转型赋能者的责任，把数据作为重要抓手，确保IT战略规划对齐企业业务战略规划，从而进行企业数字化IT建设，做好业务赋能，让业务真正认可数字化的价值，重视起来，并用起来！ 这份地图围绕“数据底层建设→数据中台建设→企业BI建设”这一核心路径，共总结了51个落地框架，覆盖了包括数据集成建设、数据治理建设、数据仓库建设、大数据平台建设、数据中台建设、企业BI建设在内的企业IT建设全流程。 每个环节都有相应的指导和方法，帮助IT管理者系统地推进数据赋能业务，从而提升企业整体的数字化能力。 看到这里，你是不是心动了？既然如此，就赶快参加我们的活动吧！ 领取方式 💣双重福利一起送！！ 首先，这份地图包邮送到家！仅制作了600份，领完为止，先到先得！ 另外，参加活动还可额外领取只送不卖的《企业BI建设地图》实物一本！本书人称“行走的BI作战兵书”，围绕企业BI建设成功，共梳理了“顶层明确数据化价值、BI全周期项目规划、数仓技术盘点、业务价值应用、团队数据文化培养”5大模块知识，覆盖BI项目的各个阶段， 是CIO、CDO的不二之选！ 具体请看活动规则 扫描下方二维码关注商业智能研究公众号，后台发送关键词【IT】即可参加活动领取！

1.不同阶段企业数据分析应用特点 当前国内大多数企业都处于 起步企业及发展企业，一个好的BI项目能够释放大量的人力，节约时间成本，促进企业数据落地。 2.BI项目价值链 3.框架设计 这一部分的重点在于业务主体分析，即一个项目的着重点在于能否结合现有的业务，解决业务难点及痛点，让数据可视化，便于各分支进行业务管理。 4.项目核心要素归纳 项目的核心要素有三个： ①过程：各部门梳理各自所需的业务指标，搭建指标库。 ②输入：有BI工程师进行数据治理，包括ETL、数据仓库搭建、数仓建模等。 ③输出：针对现有的数据仓库分层，实现报表输出，只要指标搭建完善，能够实现很好的驾驶舱展示及报表数据展示、数据预警及监控。 5.BI项目调研步骤 项目开展时，业务指标的梳理是一个重点，但各部门的配合也尤为关键，需要分析出各自部门的主题思想，这样企业级驾驶舱才能构成。 6.数据治理思想（数据仓库分层） （离线）数据仓库的数据与原始数据是分离的，（离线）数据仓库的数据变动不会影响原始数据。 在这里需要了解数据仓库的分层目的： 空间换时间。通过建设多层次的数据模型供用户使用，避免用户直接使用操作型数据，可以更高效的访问数据。 把复杂问题简单化。讲一个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层只处理单一的步骤，比较简单和容易理解。而且便于维护数据的准确性，当数据出现问题之后，可以不用修复所有的数据，只需要从有问题的步骤开始修复。 便于处理业务的变化。随着业务的变化，只需要调整底层的数据，对应用层对业务的调整零感知。 7.BI项目金字塔模型 8.分析全景图 体系梳理设计企业业务的方方面面，销售体系和财务体系可能具有相似处。 9.BI项目技术架构 技术实现的架构： 当前主流的架构基于企业已上线的系统数据量，数据量不是特别大的，数据仓库会使用关系型数据库作为数据仓库（oracle、sqlserver等），ETL使用Kettle等开源工具。另一种是数据量大的，会使用MPP架构，Hadoop+hive+sqoop 进行整体实现。 10.项目带来的效益 1. 建设数据仓库 ，推动数据资产共享 打通从数据源到场景应用、数据挖掘的转化通道，以数字化方式解决经营、项目业务开展过程中的诸多难题，并将经营数据资产应用到集团全体。在此过程中，通过积累系统建设方法论、管理流程、人才队伍、项目实施等经验，为未来逐步深化应用到集团的各个业务板块，实现集团各业务的健康发展夯实基础 2. 减少人工统计数据，降本提效 利用数据分析系统，实现绩效KPI和管理方法的全面实时管控与信息传递，增加服务的质量与可控性，同时减少人工处理的工作，缩短信息统计分析周期，快速响应快速分析问题和绩效结果。 3. 提升业务数字化管理能力，建立数据分析能力 提供面向集团管理层、业务领导、业务人员的多层级的数字化信息看板，利用标准的指标描述，统一的数据口径，在发现问题，追溯问题，定位问题，解决问题过程中，各层级始终以数字化描述，提升集团整体业务数字化管理能力，也将提高业务人员数据处理效率和数据多维度分析能力，增强主管部门的数据应用与分析能力，从而为经营决策提供新的手段。 4. 基于数据进行科学决策 通过数据整合、统一口径等手段，将有效提升数据准确度、完善度、标准度，利用各业务系统数据关联后的二次开发，将实现经营状况数字化分析，通过多终端、多场景的数据应用，提升指挥调度、应急响应能力。 同时数据的统一管理，将有效加强集团管控力度，通过建立“用数据说话、用数据管理、用数据决策”的管理机制，有效防范业务运行风险，为推进经营过程、项目管理业务治理能力数字化进程提供有力支撑。

随着银行行业数字化转型进入深水区，国有大型银行、股份制银行、城商行、农商行以及互联网银行都在积极探索适合自身的转型路径。银行业务的线上化和现代化已成为银行业的大势所趋。 本文将深入剖析银行行业数字化转型的趋势和面临的挑战，探讨商业银行如何通过组织级敏捷转型，实现数字化成熟度的提升，以应对不断变化的市场环境。 开始之前给大家分享一份《银行数据应用建设方案》，本方案提出了一套农商行数据平台建设方案，通过整合分散的数据来源、统一数据口径、提升数据质量、构建统一报表平台、领导决策平台、移动端工作台以及自助分析平台，来解决数据应用中存在的问题，如数据来源繁杂、数据口径不一致、数据可信度低、时效性差、共享困难和数据分析能力弱等。感兴趣的小伙伴，扫描下方二维码或点击文末阅读原文链接下载完整PDF！ 银行行业数字化转型的趋势 从总体情况来说，早在十年前，国有大型银行便开始了数字化转型工作，目前也已进入2.0阶段。股份制银行实现了从银行视角向客户视角的转变，致力于构建轻型银行。而城商行和农商行等中小银行仍处于起步探索阶段，面对传统地域优势的消失，迫切需要通过数字化转型建立差异化的竞争力。互联网银行作为数字原生银行，是数字化转型的主力军。 我们可以发现，银行业在数字化转型方面的显著特征就是投入持续加大，根据去年的年度报告，国有六大行的金融科技投入总额达到了1200多亿元，平均每家银行超过200亿元。具体来说，可以总结出以下三大转型趋势： 1、企业架构与云技术的深化应用 银行正深化应用企业架构方法，推动云计算技术的全面转型。例如，招商银行实现了全面上云，而工商银行和建设银行在云化方面也取得了显著进展，这标志着银行业务流程和IT架构的现代化。 2、银行场景的全面云化与数字普惠 数字支付和APP模式正逐渐取代传统现金和线下网点，90%以上的银行业务已线上化。同时，数字普惠金融迅速发展，通过用户画像实现信用贷款，为用户提供了更便捷的银行服务。 3、数字货币推广与数据要素探索 数字人民币试点范围不断扩大，数字货币的应用正在推广。同时，银行积极探索数据要素的金融创新，如数据资产抵押贷款，尽管数据资产的确权和评估仍面临挑战，但这标志着银行在数据驱动的金融创新方面迈出了重要步伐。 总的来说，银行数字化转型正通过深化企业架构方法和云计算技术的应用，实现业务流程的优化和效率提升。同时，随着数字支付和APP模式的普及，以及数字普惠金融、数字货币和数据要素的快速发展，业务服务的可及性和便捷性得到了显著增强，为用户带来了更加丰富和便捷的银行体验。这些趋势不仅推动了银行业务的线上化和现代化，也为银行行业的创新和可持续发展奠定了坚实的基础。 银行行业数字化转型面临的挑战 不过，经过多年的数字化转型历程，银行行业目前仍面临着若干挑战。这些挑战主要体现在以下几个方面： 1、战略规划与共识缺失 银行的数字化转型需要从战略层面进行明确规划，确保全行上下对转型的目标和路径有共同的认识和承诺。当前，许多银行的管理层、业务部门和科技部门之间缺乏有效的沟通和协作，导致对数字化转型的认识和实施策略存在分歧。这种分歧不仅阻碍了转型的进程，也影响了转型的效果。因此，银行需要建立一个跨部门的协调机制，确保从高层到基层员工都能理解数字化转型的重要性，并在各自的岗位上为实现这一目标做出贡献。此外，银行还需要定期评估和调整战略规划，以适应不断变化的市场和技术环境。 2、数字化认知与实施不足 数字化转型不仅仅是技术的升级，更是一种全新的业务模式和思维方式。许多银行在数字化转型过程中，仍然停留在表面的层次，如仅仅开发一个手机APP或将传统业务简单地迁移到线上。这种做法往往无法真正提高用户体验和业务效率。银行需要深入理解数字化的内涵，采用互联网思维，从用户需求出发，设计和提供更加个性化、便捷的服务。同时，银行还需要利用大数据、人工智能等先进技术，对产品和服务进行深度创新，以满足市场的新需求和挑战。 3、核心人才与技术挑战 数字化转型需要大量的专业人才，包括数据科学家、产品经理、用户体验设计师等。然而，许多银行特别是中小银行，由于地理位置、薪酬水平等因素，难以吸引和留住这些高端人才。人才的短缺直接影响了银行的技术创新和业务发展。为了解决这一问题，银行需要采取多种措施，如提供有竞争力的薪酬福利、建立良好的职业发展路径、加强与高校和科研机构的合作等，以吸引和培养更多的数字化人才。同时，银行还需要加强内部培训，提高员工的数字技能和创新能力。   4、数据治理与合规风险 数据是数字化转型的核心资源，但许多银行在数据治理方面存在诸多挑战，如数据质量不高、数据孤岛现象严重、数据安全和隐私保护不足等。这些问题不仅影响了银行的业务决策和风险管理，也可能导致合规风险。因此，银行需要建立完善的数据治理体系，包括数据标准、数据质量、数据安全等方面的规范和流程。同时，银行还需要加强与监管机构的沟通和合作，确保数字化转型符合监管要求，防范合规风险。此外，银行还需要关注新兴技术如区块链、人工智能等在数据治理中的应用，以提高数据治理的效率和效果。 数字化转型不仅是技术层面的改革，更是组织文化和制度的全方位转变。银行业需认识到转型的长期性和复杂性，制定清晰的战略规划，建立有效的组织架构和流程，培养支持数字化的企业文化，以实现持续的转型和发展。 数字化转型的成功之道——组织级敏捷 1、什么是组织级敏捷? 商业银行的数字化转型目标是将传统银行转变为数字银行，具有敏捷创新和快速响应市场需求的能力。 但是，要实现业务变革和价值创新，不能仅依赖技术本身，而是需要从全行战略的高度推动整个组织的转型。尤其是在当前这个充满变化和不确定性的时代背景下，商业银行若要实现转型，就必须摒弃过去传统的、职能割裂式的组织结构，向能够适应快速变化的开放式、进化型的敏捷组织演进。 可以说，银行行业数字化转型的成功之道在于让整个组织在业务与科技的深度融合中实现全面的敏捷。全组织的敏捷转型实际上是商业银行组织结构和运作方式的一次根本性变革。敏捷转型与数字化转型其实是数字时代里面商业银行的一体两面，敏捷转型能够助力和加速数字化转型，而数字化转型能更好体现组织敏捷转型的效果。敏捷转型和数字化转型好比是两个飞轮，可以为商业银行带来倍增的效应。 那么，商业银行要如何开展组织的敏捷转型过程呢？ 帆软是国内领先的数据软件服务商，深耕数字行业十八年，能够依托于自身数字化产品，为各行业企业提供数字化转型解决方案。帆软通过行业成熟数据工具+多年消费行业经验沉淀，提出可以从三个方面入手，在商业银行内部形成组织级的敏捷，加速数字化转型。 2、如何实现组织级敏捷？ 建立敏捷型的组织结构 例如，可以构建类似部落制的团队和组织结构。这些敏捷团队由跨职能人员组成，负责产品的业务、科技和数据等相关工作，并对产品的成功与否负责。敏捷团队应具备一定的自主性，能够根据环境变化和业务运行情况快速做出决策。例如，某家互联网银行实施了IT双限制管理，前端业务部门配备相应的科技团队，以支持业务的快速变化，而科技部门本身提供平台性的整体支持，实现敏态和稳态的各自运行和相互配合，从而达到业务的敏捷性。 建立敏捷的企业文化 企业文化的建立必须深入员工的思想和意识之中，并融入他们的日常工作。员工的工作方式也应与企业文化相一致。改变企业文化需要持续的引导和培养。例如，互联网银行倡导简单、激情、高效的企业文化，并推崇”六能”文化，即干部能上能下，人才能进能出，工资能涨能降。这种文化要求员工有很强的危机感，促使他们走出舒适区，实现高绩效的工作方式。 建立与敏捷转型相配套的考核机制 可以借鉴互联网公司的OKR（Objectives and Key Results，目标与关键成果）方法，为每个敏捷团队制定目标（O）和关键成果（KR），确保业务目标的实现。在制定OKR时，还需考虑不同团队间的协作，以推动整个组织朝着更大的目标努力。 3、敏捷转型过程的阶段 敏捷转型在商业银行中通常经历以下几个阶段： 团队敏捷：这是敏捷转型的起始阶段，主要关注科技团队在研发交付方面的能力提升。此阶段通常与DevOps实践相结合，通过采用敏捷方法和工具，提高团队的交付速度和质量。 科技敏捷：在团队敏捷的基础上，科技敏捷阶段扩展到整个科技组织的敏捷性。这包括统一流程、规范和工具，以提高科技效能和响应速度，确保科技团队能够快速适应变化并支持业务需求。 业务敏捷：此阶段强调业务与科技的深度融合，实现业务线和产品线的打通。业务和科技人员组成跨功能团队，共同工作以快速响应市场和业务变化，实现从产品需求到市场推出的整个流程的敏捷性。 组织敏捷：最高阶段的敏捷转型不仅涉及业务和科技层面，还包括战略规划、绩效考核、激励机制和预算管理等组织运营的各个方面。组织敏捷要求全组织范围内的敏捷实践，以全面支持业务和科技的敏捷性，实现组织的灵活适应和持续创新。 通过这些阶段的逐步实施，商业银行能够实现敏捷转型，提高整体的运营效率和市场竞争力，最终达到预期的业务成效和组织目标。 商业银行如何对自身数字化成熟度进行评估？ 1、为什么要进行数字化成熟度评估？ 在商业银行的数字化过程中，需要及时对当前成熟度进行评估，明确短板和差距，然后制定并执行能力提升计划，形成一个闭环的持续评估和改进过程，直至银行完全实现数字化转型。一个专业的数字化成熟度评估模型在这一过程中十分必要。通过这种评估，银行可以从不同角度获得价值： 2、帆软商业银行数字化成熟度评估模型 值得一提的是，帆软将监管机构的指导意见作为重要输入，同时融入百信银行在数字普惠金融方面的实践经验，采用TOGAF企业架构框架，以能力为中心设计评估框架，以业务架构作为评估范围，构建了一个标准、专业的商业银行数字化成熟度评估模型。 评估模型核心理念 评估模型的核心理念是商业银行数字化价值空间，也称为Bank digital Mesh，它由数字化能力、商业银行业务线和价值链三个维度构成，共同形成一个立体交叉纵横的网络。以数字化能力赋能实现业务能力的数字化业务架构就是业务能力框架，数字化能力增长会为业务能力打开数字化的价值空间。数字化能力越强，业务领域能够发挥的数字化的价值也越大。 评估模型体系架构 这个模型中，首先，在评估对象方面，将数字化能力分为一级能力和二级能力，一级能力由多个二级能力构成。其次，在评估手段方面，提供了五级成熟度的定性评估和一些量化指标的定量评估。基于这些评估，可以形成企业的数字化画像，分析银行当前的位置，并进行差距分析，制定相应的改进计划。 具体来说，评估模型从7项一级能力、29项二级能力对商业银行进行评估，并对这些数字化能力进行了5级成熟度的区分，包括初始级、探索级、行程级、优化级和成熟级。 通过利用帆软数字化成熟度评估模型，可以为商业银行进行差距分析并提出改进建议。此模型不仅评估银行整体或特定业务领域的数字化水平，还能比较不同银行的成熟度，揭示如数据和智能能力等关键领域的提升空间，为银行提供定制化的数字化转型策略。 总结 银行行业数字化转型是一场深刻的变革，它不仅关乎技术的升级，更涉及业务模式、组织文化和战略思维的全面革新。通过构建组织级敏捷，商业银行能够更好地适应数字经济的要求，提升服务效率，增强风险管理能力，最终实现数字化转型和高质量发展。 帆软软件深耕数字行业，能够基于强大的底层数据仓库与数据集成技术，为企业梳理指标体系，建立全面、便捷、直观的经营、财务、绩效、风险和监管一体化的报表系统与数据分析平台，并为各业务部门人员及领导提供PC端、移动端等可视化大屏查看方式，有效提高工作效率与需求响应速度。若银行行业感兴趣的小伙伴，可以扫描下方二维码咨询更多银行数据化的方案！ 扫描二维码咨询更多银行数据化方案

在当下数据驱动的商业环境中，企业如何有效地管理和利用数据已成为竞争的关键。选择合适的数据仓库架构是确保企业快速、准确、高效地处理和分析数据的基础，不仅能提高数据分析的效率，还能帮助企业洞察业务趋势，优化运营决策，最终实现数据资产的最大化利用。 然而，面对市场上众多的数据仓库架构，企业如何做出合适的选择，确保其适合自身发展阶段？ 本文将深入探讨不同数据仓库架构之间的异同，提供选择数据仓库架构的实用建议，助力企业搭建强大、可靠的数据支撑平台，让企业在数字化转型的道路上更加稳健前行，发掘数据的无限潜力。 开始之前给大家分享一份《数据仓库建设解决方案》，包含了数仓的技术架构、数仓建设关键动作、数仓载体/工具、配置参考、大数据场景支撑案例等内容。感兴趣的小伙伴，扫描下方二维码或点击文末阅读原文链接下载完整PDF！ 数据仓库是什么？ 数据仓库（Data Warehouse）是一种专门设计用于支持企业决策制定的数据库系统。它能根据企业的特性进行个性化搭建，旨在为企业业务决策提供强大的数据支撑。数据仓库通常由数据库、ETL工具、数据库管理工具和建模工具等部分组成，这些工具协同工作，实现数据的存储、集成、管理和建模等功能。 作为专门用于支持企业决策的数据库，数据仓库具有集成性、时效性、持久性和强分析性。通过集成不同来源的数据，数据仓库能为企业提供信息的全局视图，能够实现数据的统一整合与高效利用，并为企业决策提供强大的数据支撑。它是企业信息化建设的重要一环，在支持企业决策、打破数据孤岛、提高跨部门协作效率等方面发挥着重要作用。 然而，值得注意的是，企业应根据自身的发展阶段和实际需求来制定数据建设策略。接下来，我们就一起来分析常见的几种数据仓库架构的异同，探讨企业如何选择适合自身发展阶段的数据仓库架构。 数据仓库包含哪几种架构？ 目前，常见的数据仓库架构包括数据集市架构、集中式架构、Lambda架构和Kappa架构。 1、数据集市架构 在企业信息化建设的过程中，为了高效支持多样化的业务主题，我们常常会面临选择独立的数据集市架构还是集中式架构的决策。独立的数据集市架构，顾名思义，是根据企业内部的特定业务系统来构建的小型数据仓库。这种架构的优势在于它能够快速响应单一业务系统的数据需求。数据集市的规模较小，建设周期短，易于维护，且通常具有快速查询的特点，它可以提高查询效率，降低成本，并提供更细粒度的数据访问控制 不过，随着企业规模的扩大和业务系统的增多，如OA、PPI、ML、PLM、WS等系统的引入，业务之间的数据交互变得日益复杂，数据孤岛现象逐渐显现，此时，独立的数据集市架构便显得力不从心。 2、集中式架构 为了打破数据孤岛，实现数据的高效共享和统一管理，集中式架构应运而生。集中式架构通过将企业内所有业务系统的数据集中到一个统一的数据仓库中，不仅简化了数据出口，实现了数据的“输出一口”，还统一了不同业务系统的数据口径和标准，为数据治理和管理提供了极大的便利。在集中式架构下，企业可以更容易地进行跨业务的数据分析和关联，为全局业务决策提供强有力的数据支持。 3、Lambda架构 为了进一步满足企业对实时数据的需求，Lambda架构被提出。Lambda架构通过结合离线计算和实时计算两种方式，批处理层负责存储全量数据并进行预查询，而速度层负责处理增量数据以提供实时结果。服务层将批量结果和实时结果合并以响应用户查询。Lambda架构能够实现对实时数据的快速响应的同时，保证数据的准确性和全面性。 4、Kappa架构 Kappa架构则是在Lambda架构的基础上进一步简化，它没有Lambda架构的批处理层，使用单一的流处理层来处理实时和历史数据，也就是通过流式处理系统实现整个流程。将实时和离线计算的代码统一起来，提高了系统的维护性和时效性。Kappa架构简单、易于维护，并且能够提供快速的数据处理能力。 需要注意的是，Lambda架构和Kappa架构对技术的要求较高，成本也相对较高，因此并不是所有企业都适合采用。 了解了上述数据仓库架构的异同，企业又该如何选择呢？ 企业应该如何选择数据仓库架构？ 事实上，企业应根据自身的发展阶段和实际需求来制定数据建设策略，在选择架构时应考虑以下因素： 数据的规模和增长率 实时处理的需求程度 系统的可维护性和扩展性 技术团队的专业能力和资源 成本效益分析 在信息化建设初期，企业可以通过直读数据库的方式快速应用数据资源。随着业务的发展和数据量的增长，企业可以逐步引入中间库等过渡性解决方案来提升数据应用效率。当业务需求进一步增多且数据整合难度加大时，企业可以考虑建设完整的数据仓库来满足更高层次的数据应用需求。 对于大多数企业来说，传统的集中式数仓架构或离线大数据架构仍然是更为实际和可行的选择。这种架构通常由四层组成：异构数据源层、数据采集和计算层、数据中心层、数据应用层。异构数据源层负责汇集企业内各种类型的数据源；数据采集和计算层则提供离线和实时同步机制，将原始数据转化为可应用的数据；数据中心层作为数据存储的核心，提供数据连接服务；而数据应用层则支持各种数据应用，如BI、数据分析等，帮助企业进行业务决策和探索分析。 总结 总的来说，企业在选择数仓架构时，应根据自身的实际情况和业务需求进行综合考虑。不必盲目追求最新的技术或最复杂的架构，而应选择最适合自己的方案，以确保数据的有效管理和高效利用。同时，随着技术的不断发展和业务的不断变化，企业也需要不断调整和优化数仓架构，以适应新的需求和挑战。 帆软软件深耕数字行业，能够基于强大的底层数据仓库与数据集成技术，为企业梳理指标体系，建立全面、便捷、直观的经营、财务、绩效、风险和监管一体化的报表系统与数据分析平台，并为各业务部门人员及领导提供PC端、移动端等可视化大屏查看方式，有效提高工作效率与需求响应速度。