利用数据分析降低企业成本

文 | 帆软数据应用研究院 2018-07-31 15:51:38

1.客户介绍

杨国防,成都西科微波通讯有限公司管理人员。参与课程前有一定的技术基础,所在公司开展数据分析类的工作已有很长一段时间,但一直没有形成规范、成熟的体系。选择参与该课程是因为在观看了课程的试看视频后,对视频中提到的一些数据分析工作中的问题感同身受,自己在实际工作中也确实遇到了如“有了需求以后不知道分析什么”,“不知道有什么更好的方法着手进行分析”等的难题。所以报名参加了该课程,希望能从课程中找到解决方案。

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2.参与课程的最大收获

决策菁英课程很有帮助,经过学习,很好地改善了之前遇到的数据分析难题,有了解决问题的清晰思路,但还需继续摸索,将所学到的知识更好地与实践结合。同时,这门课程就像打开了数据分析的一扇大门,帮助更好地了解了数据分析这一工作,认识到这一工作是能够创造巨大价值的,并且会在大数据浪潮中发挥越来越重要的作用。因此,未来还会继续深入学习,不断提高自己这一方面的能力。

3.对课程中的哪些内容印象深刻

对指标、数据需求这两方面的内容印象比较深刻。在参与课程之前,对指标方面的知识并不是很了解,以往的数据分析中也不会引入指标的相关思想来开展工作。但在学习了课程后,深刻感受到提取关键指标在业务问题分析中的有用性,以及指标的构建对整个数据分析过程的重要性。因此,在后续的数据分析工作中,会考虑引入指标的思想,让业务问题更好地落地,并最终提高数据分析工作的效率。

4.应用实践

在学习了课程后,培养了大数据思维,遇到问题时会先考虑是否能用大数据的方法提高解决问题的效率。掌握了数据分析的整体流程,按照流程开发了一个大数据分析平台项目,主要用于解决原材料成本进价审核控制问题。

存在的问题:以往,公司每一笔采购合同都需要先从ERP打印出采购订单信息,由人工填写各采购项的历史进价信息后交由各级领导审批。审批过程中往往缺乏相应的辅助决策信息,而只能凭个人经验来进行判断。由于公司采购的原材料种类太多,凭借个人经验往往难以为继。

解决方法:受RFM模型描述客户价值状况的功能的启发,利用此模型对原材料进行画像分析,将原材料分成核心、重要、常用、一般或临时等几种级别。FineBI业务包建模后,自动定时从ERP抽取待审核信息,用醒目颜色标示出重要种类原材料以及价格出现偏差的的原材料,提供开窗功能展示该原材料的历史采购信息,通过图标+明细表的形式为审批人提供更翔实的决策辅助信息。

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效益:该项目能够减少人工制作报表的时间,同时聚焦审批过程,提高审核效率。平台仍处于试运行当中,经过测算(以去年采购项中采购单价-最低单价和采购单价-平均单价测算)预期直接的采购降本额是200万+。

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5.其他场景分享

场景1:业务人员自主多维分析:业务人员可以对仪表板进行自主选择多维度分析,按照不同维度对数据进行切片,从而获取更精准的数据。

场景2:OA+FR打造个人培训管理平台,费用管理平台,节省软件购买费用20万+。

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6.项目心得

1.聚焦业务需求

助力业务是第一要务,熟悉业务操作过程,理解业务要义,真诚的沟通并识别、挖掘业务的真实需求,打造让业务想用,并觉得好用实用的数据分析产品,从而支撑业务更好的发展。

2.重视数据产品生命周期管理

将报表当作数据产品来管理,需求调研时做好需求梳理确认工作,拟制BRD文档,统一数据口径、术语以及计算逻辑,避免因数据口径或逻辑规则的理解不一致导致业务不认可,不理解。将报表变更过程流程化,及时更新BRD文档,把报表开发的工作经验固化下来,达到团队成长的目的。

3.科学规划,关注数据标准化

做好数据平台的总体规划,划分主题,找到突破口,步步为营,同时关注数据标准,建立数据标准体系,用数据标准养标准数据,从而逐步促进数据的标准化和规范化。为更好的开展数据分析夯实基础。

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