沈阳腾越:创新BI建设方案,推动腾越数据管理变革

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:244 次浏览
2023-10-19 16:22:40

数据建设的道路是信息化与业务互相推动、共同进步的过程。通过痛点找到需求,通过需求寻求改变,通过改变带来管理的提升。没有业务的完善无法做到信息的发展,所以信息化与业务互相促进才能使得企业向科技化进行转型。

1.企业简介

沈阳腾越建筑工程有限公司(简称沈阳腾越),具备建筑工程施工总承包壹级以及多项专业承包壹级资质,年施工能力2500+万平方米,注册资金3亿元,年产值150+亿元。沈阳腾越主要以房地产开发及公建项目建筑工程为主,其他配套附属工程为辅,企业配套PC构件、铝模、智能爬架等全产业链覆盖,并率先在行业内推行建筑机器人应用,集合了软件开发、技术服务、网上贸易代理、网络运行维护服务及增值电信服务,是一家同时具备建筑生产,兼备科创和应用的综合性大型总承包建筑企业。

创新BI建设,项目生产数据,业务部门驾驶舱

2.项目背景

沈阳腾越使用多套应用软件,均为各部门独立运维,且分别服务于各业务版块,如电子合同管理、集中采购、劳务信息收集、进度监控等。其中部分系统软件的服务器有的存储在云平台、有的使用第三方平台存储在对方公有云平台中,有的部署在企业的超融合服务器中。因为数据存储的位置不同又没有主数据系统或数据总线,并且企业对数据库的控制权亦不同,所以数据提取和使用均存在各种难点。

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另外,沈阳腾越调整了大数据时代的发展战略,于2018年要求信息管理中心建立数据中心,将企业产生的全部数据信息集中收集、保存,建立资源库、信息库、价格库等。根据业务需要和管理需求进行多维度的展示,提供给决策层作为决策依据,最大限度发挥数据的价值和意义,以数据为驱动引导企业走向科技化数据转型的道路。

基于以上需求,沈阳腾越最终选择了帆软的产品,因为产品的异构性、兼容性、强大的报表体系功能均能在短期内完成报表的整理,BI展示功能支持自由配置,操作便捷,能短期展示成果。

3.应用场景

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沈阳腾越处于建筑行业,组织级管理层非盈收部门,全部收入来源于基层项目。项目的一切生产活动均以时间为轴,进行各项计划和执行。所以数据产生的规律也随着项目和时间而有序发生,并且其间存在较高的逻辑关系。所以企业在创新BI建设前将整个创新BI建设划分为两部分:

①独立于项目生产的驾驶舱:比如沈阳腾越法务部门的咨询事件、纠纷事件、HR部门的证照管理等。虽与项目生产行为有关,会对项目的生产数据产生影响,但是相对拥有一定独立性。产生的批量数据无需与项目数据进行合并,这样的需求独立进行设计、实施。

②关联于项目生产数据的驾驶舱:比如招投标信息、采购信息、成本信息、扣费信息、收付款信息等,围绕着项目生产行为产生的数据,无法独立存在而且又分布在各个业务版块之内。

为了保证这样的数据在实施时能够数据连续,结构合理,逻辑清晰,公司创造出主需求和辅助需求概念。主需求是公司想解决什么样的问题,辅助需求是解决这个问题的同时能给对应管辖部门带来什么样的管理维度和满足其对单项指标的管理。

这种策略会优先满足宏观需求,随着时间的推进各业务部门的驾驶舱同时会逐步丰满完善。这样避免了传统的先建立各业务部门驾驶舱,后汇总合并相关数据信息,因为这种做法会导致后期实施人员无法在海量的数据信息里挖掘到需要的数据信息,如果人员发生变动,管理发生变化,将会花费更多的时间和人力来梳理系统逻辑,增加难度和用时,相当于二次数据挖掘钻取。

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项目经营管控

业务痛点:项目成本组成复杂,支出复杂,管理模式多样,想做到动态成本收集,三算(合同-计划-实际)对比数据来源复杂,想要出具详细的核算数据最少时长为20个工作日,一般会在一个月左右,计算量大,周期长。

实施方案:按照公司的创新BI建设步骤,先将传统的经营分析表进行收集整理,然后对其进行分析。先进行要素分析,找出需核算的要素,如:直接费组成、间接费组成等。逐个要素再进行拆分,直至拆分至清单项。然后进行维度分析,如:时间维度,组织维度,管理维度等。找出合适的展示图形设计初版DEMO。两版DEMO完成后找到业务部门进行研讨,确定优化方案。逐次讨论直至阶段性定案。最后协助业务部门明确数据采集规则,编制集团管控文件,考核制度,监控执行等。

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解决痛点:通过公司的数据展示,能清晰的看清不同指标的三算对比。能及时发现数据指标异常,在过程中及时进行纠偏,并找到问题原因。改变了过去只有在大节点算总账的时候才能发现问题这种亡羊补牢的管理方式。

产值管理

业务痛点:沈阳腾越项目众多,遍布东南沿海,战线长,管理难度大,人员素质不统一,对企业管理理解程度不同等导致上报的数据失真,或者不及时,不同组织层级会因为各自的绩效考核指标而人为修改调整数据,严重影响数据的真实性和准确性。

实施方案:同样从版块报表开始,逐层逐项进行收集、分析。然后根据公司的建设步骤一步一步将界面呈现出来。同时公司也优化了数据采集的表单,填报规则等。

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解决痛点:产值数据原来基层人员需每月查看多张报表,拼凑数据,填写23列数据才能完成数据的填报,并且审核人需逐个审核。现在通过帆软的工具与OA工具结合公司将填报的字段减到10个,填报经审批后数据直接采集出来并形成最终报表,定时发送给各版块的关键用户并同时提供给决策层进行参考。数据及时并且准确,减少人为干预。目前根据设计的理论模型在帆软产品中搭建产值自动计算的机制,这可以大幅度降低基层员工的工作量,极大地提高工作效率和数据的精准程度。

混凝土管理

业务痛点:施工现场的混凝土量难以监控,合同量-计划量-实际量无直接对比。之前管理相对粗放,除合同约定的按月计量结算的项目外基本无法做到按月统计对比分析。往往存在事后算账,并极易产生纠纷。

实施方案:同理按照上述步骤,公司深入分析数据源可能存在哪里,并根据分析结果对应建立数据采集的规则和逻辑。将数据动态实时的进行获取,并以BI的形式进行展现。

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解决痛点:公司可以通过数据清晰对比出合同、计划、实际之间的关系。按照楼层、部位、标号等进行专项监控,及时发现出现异常的指标。因为数据获取是实时的,所以可以在第一时间发现异常,及时进行纠偏,避免风险和隐患。

4.项目心得

通过此轮信息化建设,沈阳腾越也逐渐摸索、总结、设计出了针对于公司或者针对于建筑行业的一些管理模型,为未来的AI建设打下实战的基础,总结经验并不断优化完善。通过几版需求和界面的反复和摸索,沈阳腾越总结出一套自己较为适用的方案。比如:对行业精通的人员来进行需求设计,因为业务部门对于BI、大数据、信息化的意义不甚了解,往往需求模糊,方向不明。所以需求需要引导,这样前期引导需求和整理需求的人必须为对本行业理解极深,并且具备管理理念的人员。然后由该名员工对需求梳理,明确需实现的管理诉求、功能、指标项、统计维度,明确核算要素和核算单元,明确指标定义、取数规则、逻辑规则、样表设计、测试数据等交于实施人员进行实施。形成DOME后与业务部门进行研讨,至此业务部门能直观的看到能实现的功能及其数据所产生的的价值,能为自己的工作带来什么样的改变,这样会产生一种直观的、更精准的需求。从而持续进行优化调整。

很显然在目前的信息时代,借助类似于FineBI的这些工具,可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。备受市场认可的软件其实有很多,选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下,都建议选择市面上较主流的产品,比较容易达到好的效果,目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的,就是帆软BI软件——FineBI。

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商业智能BI产品更多介绍: www.finebi.com

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