引言
大型傳統企業,通常都面臨業務系統數據孤島、各板塊專業化程度高、多流程銜接交叉、數據不統一不完整不開放等問題。在搭建好物理層面hadoop數據平臺的基礎上,如何以業務流程爲導向梳理數據走向,達成數據價值轉化輸出?
這個問題,是所有傳統企業在數字化轉型過程中都會面臨的,帆軟也是做了數千家企業的數字化轉型方案,其中大多是傳統企業,深諳其道。所以也是借這個問題,系統的理一下。
在講如何做之前,先來分析一下背景:
問題一:業務系統數據孤島、各板塊專業化程度高
這是典型數據孤島問題:業務系統很多,系統之間的數據不連通,造成信息壁壘。
這樣的問題要着重主數據管理,制定標準規則。
問題二:數據不統一不完整不開放
數據來源渠道多,責任不明確,數據填報缺失這些都是質量差的問題。
這樣的問題要着重數據治理,性能優化上可以採取分佈式數據庫。
問題三:以業務流程爲導向梳理數據走向
這背後暗藏的現實可能是:
- 業務部門需求轟炸,IT部門成爲一個取數機;
- 指標零散,業務和IT都不知道分析什麼;
- 報表不成體系,有些報表冗餘。
這也是很多企業的共性問題。
問題四:希望達成數據價值轉化輸出
因爲問題三的原因,IT疲於業務需求,應付各種報表,數據沒有很好形式展現,也無法對業務決策產生幫助。相應的,IT部門也無法對業務產生顯性價值。
要讓數據服務於業務,落地產生價值,具體該怎麼做?
基於hadoop數據平臺,先拋架構!
第一步:構建一個完善的數據環境
主數據管理
1、 定標準
所需標準有編碼規則,命名原則、劃分原則、共享原則。
- 標準規劃:根據企業實際情況確定實施範圍,並根據優先級和難易度制定計劃。可以通過調查問卷、現場訪談、收集文檔等手段進行調研標準的內容:數據分佈、數據流向、服務規則等,形成調研報告。
- 標準設計:在方法論的指導下,完成數據標準設計和定義工作,如數據業務描述定義、類型長度定義、其他信息定義。
- 實施映射:將已定義的數據標準與業務系統、業務應用進行映射,註明兩者的關係及影響的應用。
- 標準執行:藉助專業的工具實現標準落地檢查。
- 維護增強:隨着業務發展,數據標準需要不斷的修訂和完善,並有效的持續維護改進。
2、 搭平臺
將各業務中可能流通共享的主數據的名稱和標準統一起來
3、 控制關鍵環節流轉
包括主數據管理的關鍵環節、合理排布關鍵環節處理順序、安排責任崗位或部門對應關鍵環節。
數據質量
第二步:開展業務分析
指標梳理
分析什麼數據,如何反饋給業務,這些都已轉化成指標來解決
指標梳理需要和業務部門一同進行。可以通過訪談和調研梳理各業務層級關注的指標,從基層到高層。也可以將企業已有的SCOR、計分卡等績效體系或者已有的業務分析體系,轉化成可說明情況的指標。
建立全指標體系
指標梳理清楚後,從每一條業務線出發。這塊業務對企業目標負責的關鍵成果是什麼(KPA)——每一個KPA又可以用什麼維度來衡量(KRA)——最後落實到基層的關鍵行動指標是什麼(KPI)
最後所有業務彙總,形成一個全指標體系。
梳理報表體系
梳理完指標體系後,大致也就知道每個業務部門需要分析什麼數據了。數據通常以報表的形式呈現,報表就都相當與數據落地的產品,有主題有規劃的分析。
基礎查詢類報表:來自於基層業務和日常工作,功能作用於某一項具體的工作,比如銷售業績查詢、商品庫存查詢、在途庫存查詢、採購訂單查詢等。用戶在工作需要時,會通過查詢此類報表,來得到自己想要的數據,以支撐自己的工作。
經營報表:用於日常管理,其功能不單作用於某項具體的工作,而是覆蓋相關部門或某部門管理的一個工作模塊。例如店長業績管理看板、庫存管理、異常店鋪管理等。這類報表基於日常管理工作,通過查看這類報表來監控所負責業務的當前狀態,發現問題,這類報表就屬於決策輔助了。(如下方財務部門的數據監控)
戰略報表:這個就用於高層集團事物的管理,比如boss們關注的每日盈利狀況,項目進度監控等等。這類報表通常以駕駛艙的形式展現,用於企業全局監控。
建立分析體系
到這裏就是數據分析的範疇了,不同於日常管理經營類報表單方面的展現,這裏更注重某一塊業務問題,通過分析數據比如來縮減供應鏈成本、通過分析市場環境制定市場策略等。通常在傳統企業的應用有智能製造、大數據營銷、供應鏈優化、市場活動ROI分析、新零售業務提升、用戶畫像和客戶標籤等等。
這需要數據部門主動找活幹,去爲業務創造價值,因此更具針對性和主動性。
小總結
至此,關於原問題,我覺得可以從第二步開始展開,先以當下業務流程爲導向,梳理指標體系,進而梳理報表體系。
工具上,需要一個具有開放性的報表/BI系統來支撐,需要滿足的需求:
① 要能連接各系統數據,打通數據壁壘
② 能支撐底層的hadoop大數據平臺架構,具有良好的數據處理性能
③ 前端可視化美觀,做報表方便,具有一定分析功能。(看臉的世界,美而有用,業務才認同)
如果需要數據管理及分析工具,可以瞭解一下帆軟的finereport,BI工具FineBI等。
至於,傳統企業裏如何讓老闆、業務領導們覺得數據分析很重要?
至於要想快速的數據價值轉化輸出,說白了是讓老闆、業務領導們覺得數據分析很重要,最好是業務部門、管理層能夠主動配合開展數據分析工作,也是大家爭議比較多的,這個問題可以參考以下鏈接中的內容,希望能提供一些思路: