东北制药：打通各数据系统，实现全平台数据分析
在一个天蓝云白的上午，笔者有幸走进东北制药。当简单的灰白大楼变得越来越近，当“东北制药”四个大字屹立于眼前，这家老牌国企的模样也就变得越来越清晰——肩负国计民生的大型药企，即有历史沉淀感，又兼具现代企业的锐意创新。
初次见到东北制药大数据中心总经理吴忠源，惊讶于他的年轻，没想到一家成立70年的老字号药企的关键数据，竟然掌控在一个80后年轻人手中。但是，更惊艳的内容，还在后面。
信息化部门被大数据中心取代
2015年11月份，东北制药正式成立大数据中心部门，并把原来的信息化部门也并入其中，团队成员40人左右，专门管理全场运营数据，包括：制剂运营数据、生产运营数据、还有智能设计与软件开发等。
为什么要做这样的调整？吴忠源介绍了东北制药之前的业务状况。像很多大型企业一样，东北制药有很多自己的系统，包括ERP、HR、 OA ……大企业涵盖的系统他们都有。但是数据与数据之间没有形成关联关系，这种烟囱式管理形成了大量的数据孤岛，在给领导呈现数据过程中，一是效率比较低；另外，数据的真实性无法掌控。构建大数据平台的首要任务就是数据整合，做到数据找人，让数据说话。
通过BI构建大数据平台
为了使分散、独立存在的海量数据变成有价值的信息，使业务人员、管理者能够充分掌握、利用这些信息，并且辅助决策，东北制药最终选择了帆软的BI产品作为大数据分析平台的工具，并自主研发了大数据分析平台。
2016年8月1日，吴忠源对这个日子记忆深刻，历时9个多月的奋战，一期工程终于告一段落。想起那段经历，他更愿意用“血泪史”和“辛酸史”来形容。大数据之所以“大”，是因为有太多的“小数据”。所以，大数据平台建立之初是把各种小数据扔进一个资源池，进行主数据集成，还不能出一点差错，这就要求所有进行数据迁移的人，注意力必须要高度集中。所以，整个团队加班熬夜是家常便饭。有时候，凌晨5点钟，很多人还在瞪大眼睛，盯着数据池看。
一分耕耘一分收获
大数据平台，或者说BI系统上线，等于把东北制药所有业务数据翻了一遍。但是，经历过后，也是一场历练。“如今，我们团队的每一个人出去，都可以做数据运营官。”吴忠源骄傲地说道。
如此规模庞大的企业，2016年才上BI系统？并非如此。实际上，这是第二次实施BI，第一次的BI可以用失败来形容。
第二次实施BI，吴忠源有点”胆战心惊’。制药企业业务种类繁多，运营系统复杂，数据中心面临巨大挑战。主数据都没有，如何清洗?如何进行数据转化?给领导报上的数据做到可用、准确、高效、及时，这对于东北制药当时的情况来说，很难。但到最后，还是克服了各种困难，成功上线了大数据平台。当时，没想到要做7个模块，后来随着数据平台的逐步拓展、深挖，否定了原来的计划，做了大数据池，把所有的数据全部扔进去，进行底层数据清洗，然后转化，把数据翻译过来。
所谓“一分耕耘一分收获”。原来，企业是各走各的系统；BI系统上线后，就可以进行主数据的管理。包括客户、人员、供应商等，80%的数据都在BI平台，企业可以随时做数据展示，还能对各个部门的关键指标进行预警。
7大主题分析
东北制药的大数据分析平台分了7个主题，包括：财务、营销、运营、人资、采购、研发、工程，全部数据都集成在统一的一个平台进行管理。现在，领导可以清晰地看到数据，比如，企业的销售收入是多少，高低库存的数据是怎样一种状态，都能及时、准确地推送，方便领导直接作出决策。以往医药行业只关注单模块，有的只对营销进行分析，或者只对生产分析。这次东北制药把7个模块都进行了整合，把核心业务做了大数据分析。做到数据找人，用数据说话，用事实说话。把数据和绩效考核挂钩，每一条数据都和考核体系相关，报表可以做大量的定时、推送、跟踪。当数据出现异常的时候，领导也能及时掌握情况。
大数据再回头
从上线效果来看，东北制药的大数据平台做得非常成功。但是有一点，可能很多人都没有办法理解。既然要做大数据平台，为何不选择IBM、SAP这样的大平台。即便是必须要选择BI，也有很多产品可以选择，东北制药为何要选择帆软的BI来构建大数据平台？
吴忠源给出了四个理由。首先，帆软的工具相对简单、上手快。很多企业的IT人员的日常工作并不是围着一个系统转，需要运营很多系统，类似于SAP、IBM等重型产品，没几年功底玩不转。帆软提供的是一个能快速上手、能快速掌握的软件工具，让后续维护压力变小，不需要一直投入成本，项目上线之后的后期运维相对容易。第二，帆软更贴合国内企业需求，更接地气。国外产品更多考虑的是定标准，这是国外产品的特点，但在国内企业运营过程中，会有自定义需求。第三，帆软根植行业很多年，医药行业案例做了好多，更了解医药行业。第四，软件的跨平台、跨数据、易购性的抽取能力强。
东北制药的大数据之旅，用实践证明：他们不仅做好了大数据的准备，而且还走出了自己的特色。把BI当成大数据平台，虽然不一定适合所有的企业，但企业对于数据应用的现实状态，却具有一定的代表性。大数据不一定真的有多大，掌控好“小数据”，才是企业的当下，才能搏一个更大的未来。
