广州视源股份:数据化管理平台建设,赋能企业全局经营决策!

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:978 次浏览
2022-08-18 14:11:04

注:本文为帆软2020数据生产力大赛获奖案例,未经授权禁止转载。

 

公司介绍

广州视源电子科技股份有限公司(以下简称视源股份)成立于2005年12月,注册资本为65584.534万元,旗下拥有多家业务子公司。视源股份主营业务为液晶显示主控板卡和交互智能平板的设计、研发与销售。公司始终致力于赋予电子产品更加丰富、高效的沟通及互动体验,依托在显示驱动、信号处理、电源管理、人机交互、应用开发、系统集成等技术领域的产品开发经验,面向多应用场景,通过技术创新不断延伸和丰富产品结构,目前产品已广泛应用于家电领域、教育领域、企业服务领域等。

项目背景

1、数据化管理现状

视源的信息化工作随着公司的发展而不断发展。经过多年努力,在网络基础设施、应用系统建设、主数据管理等方面都已经奠定了一定基础并不断巩固。

其中供应链领域EBS/SRM/MES/WMS/TMS等系统均已运行多年,积累了大量的历史数据。虽有较高的系统的完整度,但大量的管理数据分散在不同的系统中,存在数据孤岛和数据壁垒,缺少体系化辅助经营分析决策的分析型系统。大量管理指标数据/报表需要业务从各系统分别导出后手工加工,效率低下,数据准确性、易用性低,严重影响管理层决策分析。主要面临挑战如下:

(1)分析灵活性不足:分析需通过“系统+手工”的方式处理,执行层需耗费较多时间制作数据报表,分析效率不高(如降本数据:需由财务/IT协作1天才能统计得到,效率低下);

(2)指标体系缺失:目前以大量零散报表为主,指标孤立,口径不一,沟通低效。缺少统一、完整的、有关联性的指标体系;

(3)分析意识不足:以事后总结为主,分析用户以中高层为主;

(4)分析体系缺失:未建立面向管理层的综合的分析内容,缺少完整的分析体系;

 2、数据化管理平台建设需求

基于集团供应链信息化的现状,以及“用数据说话”的文化倡导下,需要自上而下、从大到小梳理供应链整体/各部门的核心价值,围绕各自的价值体系构建覆盖全业务的指标与分析体系。建设一个全局的、自上而下的、能够承载数据化运营、支持价值体系运作的可视化经营分析系统便尤为重要。

公司与帆软已有多年合作,从Fine Report ,Fine BI4.0一起走到今天的FineBI 5.0。不停迭代升级的FineBI 5.0 已经十分强大,是项目承载平台的不二之选。

项目初期,项目组与供应链高管对以下目标达成一致:

(1)自上而下梳理价值体系,构建体系化的全局指标体系(落实责任人,可执行),提升供应链管控能力;

(2)业务清晰地知道自己的价值,关键绩效量化计算,绩效评价依赖指标体系;

(3)跨系统、跨平台的数据整合、处理,满足全价值链的端到端的分析,剖析企业经营状况,为目标制定、运营监控、总结汇报、管理改善提供及时有效的数据支撑;

(4)释放手工报表制作工作量,数据分析、管理改善氛围的形成;(5)数据主动触达用户,主动预警风险;

管理场景

“体系”是项目最关键的关键词。整个项目围绕价值体系→管理分析体系→指标体系→运营体系开展。整体思路如下图所示。

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核心价值:一保二增三提升。即:保障交付,增强成本竞争力,增强团队能力,提升运营效率,提升供应质量,提升人效。该核心价值由集团高管、供应链高管结合企业战略目标,经过反复讨论和凝练而来。供应链平台下各部门分别思考如何承接平台的核心价值,显化价值。汇聚成全面、上下承接严谨的价值体系。

依据价值体系,围绕各价值搭建分析主题框架,并自上而下全面梳理分级指标体系,统一指标口径及相关业务术语,沉淀至知识体系中。价值体系,分析体系,指标体系如下示意图。

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场景一:CPO管理驾驶舱(管理层)

痛点

1、无法准确掌握运营情况:缺乏全景图,管理层无法全面准确掌握经营状况,无法准确快速获取数据向集团管理层汇报;

2、运营数据滞后:核心指标数据下月初做经营分析时才会获得。决策滞后无法及时发现异常并迅速做出调整。

3、经营分析缺少数据支撑,数据准确性低:较多数据逻辑计算复杂如降本等指标,存在无法人工计算或计算准确性低、指标口径不统一、数据打架等的问题。
解决思路:

通过CPO驾驶舱以及各部门管理驾驶舱的建设,使得供应链核心指标,各部门一级指标数据直观/可视化/自动化呈现在管理层面前,消除经营数据不可知带来的不安全感以及潜在的风险。目前管理层已养成每日一早查看CPO驾驶舱的习惯,控制整体经营状况和监控战略目标达成。

同时可看各部门驾驶舱以了解各部分运营情况,针对出现的异常趋势迅速找到责任人跟进分析处理,责任人可根据细化管理分析仪表盘分析原因并制定改善方案。利用数据为业务赋能,驱动改善,管理增效。上线后供应链上下对目标和进度更加明确,仅交付达成率近两月目标达成率上升10%左右,同时通过数据发现较多业务执行过程中的异常操作,及时处理挽回较大损失。以下为驾驶舱效果。

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如上图为CPO驾驶舱页面效果图。指标体系中,供应链的七大核心指标直观的呈现在一个界面上。只要打开界面,就可以看到原本只能在每月经营分析、需要花上一天时间制作的数据,监控整体的运营情况,对业务运营情况了然于胸。每个模块都设置了跳转连接,点击即可跳转到明细仪表盘细化分析,高层领导可在大屏上操作,联动分析,高效会议。

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场景二:主题分析案例(执行层)

痛点:

1、数据分散在各个系统,大量手工收集准备;

2、频繁制作报表而不是深入分析数据,成就感低;

3、闷头干活却不重视价值和成效;

解决思路:

将所有需要手工报表梳理整合。依据价值模块和指标体系对现有的报表进行归集→合并&删减→整合→凝聚,凝聚出高价值有意义的报表。并将报表落到对应的管理分析框架之中。利用信息化的手段取代这些报表人工制作的工作量,大幅提升工作效率(目前已上线65张仪表盘,平均每个仪表盘可以节省4H\天\人)。将节省的时间用于培养数据意识,深入提高数据分析对应的技能。

主题分析页面可以一目了然地知道价值的执行情况,同时按照事先讨论总结的最优的分析思路布局分析仪表盘。上能看到指标全局情况,下能找到问题单据明细落实到责任人处理,持续监控改善情况,形成良性闭环。

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项目总结

1、体系化很重要,整个项目的建设围绕核心价值展开,避免偏离主航道。若资源不够,也应先做顶层设计,再小步快跑的实施。

2、如果把数据化运营之路比作航海,信息化的建设打造的船身,帆软BI是很好的帆。但要驶向哪里(战略目标、价值体系),如何运转(管理分析体系、运营体系)更为重要。不要重系统,轻运营。

数据类项目成功最大的难点,是用户的习惯和意识的改变,再好的工具没有人用也只是废铁。我们成立综合管理改善部门,将价值体系和管理分析体系持续运营下去,不断优化。

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3、 发现业务系统存在的数据问题,需要及时指出,并以专业的数据治理的方法去引导业务系统数据建设的工作。业务数据是数据分析的地基,地基混乱,大厦不牢。

4、通过BI系统建设,IT部门也逐渐建立数据资产,将多业务系统数据进行抽取、清洗,并按统一规范、按应用场景做分类、分级,将数据资产化、资产可视化、数据资产业务化,将数据反哺业务,盘活数据资产使其业务价值最大化。

目前市面上很流行的帆软公司的软件——finereport,功能算是前沿的,可做BI报表和大屏,内置了10+行业解决方案和几十种可视化大屏模板demo,即便没有专业的技术也照样可以完成。功能比较全面,包括数据整合、建模、分析、制作图表。很适合企业使用,难度不算太大,而效果也不错。数据化管理平台建设,企业全局经营,数据化管理现状,数据化管理平台建设需求,CPO管理驾驶舱

电力行业解决方案介绍: https://www.fanruan.com/solutions/electricity

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