数字化浪潮下，建筑企业如何实现数据与业务的深度结合？——经营风险管控模型

引言

近年来，数字化发展的浪潮一波接着一波在各行业激起大大小小的浪花，业务的应用管控和数据分析的碰撞结合似乎已经成了时代发展下，企业管理的一种变革趋势，即便是像建筑这种十分传统的行业，也在接受着“大数据”、“BI分析”、“数据化建设”这些热词接连不断的洗礼，很多建筑企业也开始拥抱数据浪潮，努力发展IT建设，打造数字化建筑，或是底层数据、系统流程，又或是决策分析。在这如火如荼的建设与发展中，企业的信息化水平确实有所提高，但是其中也存在着很大的“价值损耗”…
为什么笔者会这么说，何为“价值损耗”？其实，无论是在建筑行业还是其他行业，作为企业的IT人员，我们都相当于企业信息工具的研发人或者维修者，类似于一个产品团队，与产品团队而言，前期迭代产品功能，量化产品价值最有效的一点即是用户的使用行为，所以，站在企业信息化建设者的角度上，对应的信息化产品，无论是报表、数据分析大屏还是系统流程，如果业务的应用反馈是“不想用、不爱用”，那自然而然，容易受到企业领导的质疑，做了这些系统、报表，花费不少的成本，价值体现在哪里？所谓“损耗”指得就是那些没有被业务很好的应用起来的IT建设内容，这些东西如果随着企业信息建设不断积累，其影响不言而喻，更何谈建筑数字化。
所以，在当下数据化建设浪潮中激流涌进的我们，不妨可以稍微慢下脚步，来看看企业现有的IT积累中，价值损耗大不大，再思考下怎么减少，其实也是一种更深层次的进步。说了这么多，实际上，本文笔者想和大家讨论的一个话题：建筑行业数据分析的深度应用应该如何开展以及一些相关的案例展现。
建筑行业信息化应用问题的“深浅”解析
如果要谈论“深度应用”，那么就要首先明确一下“深层”与“浅层”的关系，或者说“基础”与“深化“的关系。笔者和很多建筑企业的信息化人才交流后，针对数据化的应用问题以及深度，做过一些粗浅的总结，在这里简单阐述一下，如图：

总体来讲，当前建筑企业应用数据的问题可以分为大概三个层面：
1、应用层：该给业务部门看到什么数据？
这个问题是三个层级中最基础的问题，即浅层问题。顾名思义，即搞清楚不同的业务部门、领导，经常需要看到什么数据，什么指标，当然这个问题的答案很重要，因为指标是做好业务分析这道菜最基本的原材料。
2、业务层：数据如何与企业管理相结合？
如果企业的IT人员已经大概清楚不同部门的业务需要看的指标是什么了之后，那么就要深度思考下一个问题，这些指标怎么运用，用什么分析方式、组合逻辑进行展现，业务针对报表才能比较好的应用，或是有哪些业务场景是可以让我们用数据分析实现风险管控的；这个问题是深层次化的问题，是可以进行很详细的讨论的，本文的后续 也会主要针对这个问题来阐述。
3、数据层：数据质量差应该怎么办？
如果说前面两个层级的问题主要是面向业务的，第三个层面也是最底层的问题，是数据质量的问题怎么解决，这个问题笔者在这边篇文章中就不详细阐述了，确实，建筑企业的数据质量有待提高，但是，数据质量差其实背后隐含的关键问题是，历史数据没有按照业务的条线逻辑和框架梳理清楚，现阶段数据不能规范采集，归根结底，失控点还是在业务层，因为他们是数据的生产者。但是本问题的解决思路涉及到底层技术架构以及数据治理相关内容，和篇文章主题关联性不强，所以针对该问题本文不做过多解释阐述。
阐述完以上三个问题后，读者应该清楚了，笔者所想表达的数据深度应用的意思，即数据分析和业务应用的结合，也是本篇文章重点讨论的地方。
面向业务、深度探索数据分析应用点
那么到底怎么进行数据分析的业务深度应用呢？需要我们的IT人员有一双善观察的眼睛，即发现业务的实际问题和数据分析的结合点，本次文章的主题是经济运行管理模型（主要涉及生产、商务、财务环节关键指标构成的管理模型），那么我们就先来看下几个建筑企业经济管理的实际问题吧：
1、经济管理的指标关联业务条线多且逻辑复杂
经济管理涉及到的环节很多，生产环节项目的产值指标、商务环节经营指标、财务环节的结果性指标，这些数据繁多复杂，但其中哪些是风险管控的重点关注对象，这个对应的管理人员一般是相对难找到的。
2、部门之间数据横向阻隔明显，指标不能关联分析
不同部门的业务条线是分开管控的，指标的关联性分析较少，会导致一些业务环节的风险点被隐藏，且某些模块的业务问题暴露后，无法分析出对关联业务的影响。
3、工程项目在业务经济管理过程中，缺乏及时的风险预警
工程项目上结算、成本超出、不合理变更、收款不到位等风险项，都是可以影响项目利润甚至公司经营指标的，但是这些风险项往往在项目后期乃至项目快结束的时候才暴露出来，缺乏过程性的预警和管控。
相信细心的读者看到此，已经有所感觉，以上三个问题表达的核心思路是从数据指标到业务应用到风险管控主层递进的，那么接下来我们就来谈谈关于问题的解决方式。针对前两个问题，一方面是指标繁多复杂、另一方面是无法关联分析存在孤岛现象，那么我们所要做的核心两件事情就是：
第一，梳理清楚集团层、公司层、业务层可能运用到的经济管理的指标。
第二，构建起指标关联的框架。
笔者认为，指标是从业务中来的，所以我们的步骤一是构建一个相对整体的经济运行风险管控业务流程图：

为了方便读者理解，花一点笔墨阐述一下这个图的意义：整体的业务流向在图片上的展示是从左到右，映射到实际的企业管理是从工程现场到企业经营，项目现场以进度管理业务为核心、质量技术、劳务安全、物资设备等其余板块都是可能造成工程经济风险的的源头点；因为本文主题讨论的是经济运行管控，并非项目现场的业务管理，那么针对这些风险源头，主要的风险管控环节和商务环节是息息相关的；商务业务按照图中所示被定义为两条线，即收入线和成本线，收入线就是对业务方的商务二次经营环节，成本线就是对分包商和供应商的计量结算的管控，经过商务环节后，业务结果就会直观的体现在公司层面的财务指标上，最重要的即是项目的经营利润和现金流，这两个指标也是我们经济运行指标模型核心的管理目标。
明确了业务流程环节后，第二步，我们要做的是从业务的环节中确认关键的分析指标是什么，这个也是结合了很多合作客户的经验总结，如下图：

结合步骤一中的业务流程，我们可以定位出在项目的生产、商务、财务环节中关键的经济指标以及结合业务流转构成的指标关联条线，形成业务原子指标的框架图，以及业务原子指标如下：
收入线6大原子指标：
a.主合同额；b.实际产值；c.申报产值；d.批复产值；e.开票金额；f.收款金额
成本线6大原子指标：
g.目标成本；h.分工合同额；i.分工结算额；j.实际成本；k.收款金额；l.付款金额
到这里针对前两个问题的解决就有了一定的进展：一方面，我们结合业务理清楚了不同业务条线下关键指标的流转和承接关系；另一方面，我们明确清楚了，业务环节的最关键经济管控的指标是什么，但是想结和现有的12个原子指标进行深层次的业务风险预警肯定是不够的，所以要在现在有的指标基础上进行更加详细的拆解，输出以下详细的指标：
1、12原子指标详细拆解，如图：

2、原子指标差值计算拆解，如图：

3、原子指标比值计算拆解，如图：

*除了比值和差值的计算外，其实还可以尽心更加详细的复合指标计算，本文在这里就不继续详细列举
有了以上指标的细分梳理，基本上我们就已经对建筑企业生产、商务、财务三大主要业务环节的经济运行管控指标做了较为清晰的定义，这些指标也构成了我们本文所主要讲的经济运行风险管控模型的前半部分——经济运行分析指标模型，如下图：

针对问题1——经营管理分析模型的指标复杂不好梳理，通过以上分析算是有了一个清晰的答案，完成第一个里程碑后，让我们继续深入探索。
接下来我们要做的就是讨论后两个问题，简单总结，分别是：1、指标不能关联分析；2、经济风险管控缺乏预警，这两个问题汇总起来，就是笔者最开始讲的“业务层：数据分析如何与业务场景结合”，对于这个大问题，详细看来讲解决思路可以从两方面切入：分析方法和应用场景，后者很好理解，即什么样的业务管理场景下，需要用到数据分析；前者相对复杂，分析方法是一个很抽象的概念，它可以被定义为很多种，如常规的二八分析法等，但是在本文中它所指的是经济运行风险管控模型的后半部分——风险管控思路，这里还是用一张图便于读者理解：

面向业务的数据分析报表，除了清晰的展示方式和多维的分析维度，很关键的一点是要帮助业务实现风险预警和问题追溯的效果，这也是笔者在想这个思路模型时的出发点，大致可以分成4个层面来看：
1、预警方法层：即是结合的预警方式，单一和维度指标预警。
2、风险触发层：即是风险的触发手段，比如指标没有到达预设的参数值就是参数设置触发两个指标关联对比分析发现风险就是指标关联触发；在规定时间内流程没有完成审批可以是时间条件触发；关键数据没有录入就是录入状态触发等等，形式可以千变万化。
3、展现方式层：是结合触发后的下一个环节，该用什么样的形式表达产生的风险，更容易被业务接受，比如领导驾驶舱上的高亮颜色预警方式，或者形成专门的风险清单文字展示，又或是直接邮件短信推送预警，这个要结合不同应用层的喜欢而来。
4、应用层级：顾名思义，业务应用的层面，在此就不详细阐述了。
解释到这里，读者应该理解了本文作者想要表达的两个核心点：
第一，经营管理指标指标的内容以及产生方式
第二，风险预警管控方法论
所以我们经营风险管控模型，从概念上面笔者已经做了基本概述，用一个公式总结一下：
经营风险管控模型=经济运行指标+风险管控思路
现在，案板上的食材、调味料都已经准备好了，可以说是，万事俱备、只欠东风，为了让第二个问题的得到解决，还要进行应用场景的阐述，下面我们来结合建筑企业管理重点——生产产值这个维度，演绎一个建筑企业实际问题预警和影响因素分析的场景，同样，为方便读者理解，先看一下我们分析的整体思路框架：

总体来说分成8个点，1到4主要是结合企业组织架构实现的高层领导问题预警和钻取分析，5-8是业务针对问题现状做的深层次分析，案例内容为某建筑企业的实际管理场景，在这我们成为企业A，接下来我们从1到8点逐步进行拆分讲解：
1、综合指标预警、集团领导层暴露问题。

上面这张图是A企业的集团监控驾驶舱，本次讲的案例里面我们重点取生产管理模块的，产值目标完成比来进行推演分析，该指标就是我们经济运行指标中定义的：比值指标——产值完成率，原子指标计算方式为： b.实际产值/a.主合同额
如上图所示，集团高层领导看到综合业务驾驶舱后，发现生产管理模块的综合指标——产值目标完成比不达标（当前值低于参数值），红色预警显示，知道截止目前集团整体产值偏低，要去寻找原因，点击生产管理模块，下钻到下一层看板。
2、二级单位分析，定位公司问题。

领导下钻后，看到生产驾驶舱集团下各分公司的产值完成情况，主要由四个指标对比分析展示，分别是：目标产值（a.主合同额）、b.实际产值、b/a.产值完成率以及同比，结合柱状这线复合分析图领导可以清晰的看到，子公司B和子公司C年度完成率明显偏低，目标和实际差距较大，其余公司基本完成，所以得出结论，子公司B、C为影响整体指标达成的关键因素，选取点击子公司B，下钻到项目层面。
3、项目综合分析，发下关进问题项目。

项目层面可以看到子公司b的整体项目产值明细报表，以及a.主合同额和b.实际产值的指标关联对比分析，这里取子公司B在建项目50 来进行后续说明，项目50 的实际产值和主合同额差距较大，目标和实际距离较远，为影响子公司的问题项目之一。
4、单一项目明细分析，明确问题原因。

再点击项目50 钻取到该项目的月度产值报表上，发现本月完成产值指标正常，但是滞后天数（合同开工日期与实际开工日期的时间差）很大，得出结论，影响项目50 产值完成的原因在于，开太工晚导致产值进度明显落后，相应项目层面需要采取一定的补救措施。
经过1-4点的演绎分析，已经结合经济运行风险管控模型给各位读者呈现了，领导层发现问题并实现原因追溯的业务应用场景，接下来我们进行现状可能造成的影响点的探究，即5-8点：
5、明确6大原子指标关系，财务指标结果影响深层探究。

这个点的作用是承上启下6大原子指标即是收入线的6大原子指标，这对在建项目而言，原子指标的数值大小关系，如图所示，和实际业务相关就不过多赘述。
6、商务进度处理验证分析。

针对项目50继续分析，之前明确了其生产进度严重滞后，但是要进行财务指标的结果影响分析，还要考虑商务环节，借用经济运行风险管控模型：b.实际产值、d.批复产值和指标关联分析，结合当前结算进度分析显示，项目50的批复产值大致等于实际产值，说明，商务部门项目经理在该项目实际产值完成较少的情况下，正常处理产值结算工作，没有在进度方面滞后，故排除商务进度影响。
7、经营利润影响：项目利润金额分析。

该部分的指标计算相对复杂，单独说明：
项目目标利润= a.主合同额- g.目标成本（项目刚开始时预估的目标利润）
项目生产利润= b.实际产值- j.实际成本（反映项目生产过程中的实际利润）
项目结算利润= d.批复产值- i.分供结算额（反映项目商务结算产值的结算利润）
由于生产环节的实际产值整体偏低，必然导致商务的整体批复产值也偏低，在成本一定的情况下，可能造成生产利润和结算利润都偏低，影响项目整体的利润情况，项目50 明显结算利润大于生产利润大于目标利润，项目50当前处于亏损状态。
8、现金流影响：项目垫资金额分析。

部分的指标计算也相对复杂，同样单独说明：
项目垫资金额=i.付款金额- f.收款金额
垫资比率=（i.付款金额-f.收款金额）/a.主合同额
由于实际产值成体情况偏低，造城财务的收款金额偏低，在成本一定的情况下，就会导致项目收款金额偏低，相对的垫资金额偏高，如图，结合项目垫子金额和垫资比率分析，在建项目50垫子情况和垫资比率明显偏高，影响公司整体项目运营的现金流。
结合5-8的分析，可以的出结论：项目50 产值进严重滞后，商务环节进度正常，但是财务角度上，整体项目处于亏损状态，并且垫资金额比例过大，需要相应业务环节做出改进措施，到此，整个业务应用场景的演绎已经全部结束。
到此让我们做一下整体的总结，无论是文章前面提及的行业角度上的应用层、业务层的宏观问题点，还是后面经济管理分析提及的三点细节问题，笔者在向读者传递两个关键信息：
1、企业的IT人员在尝试结合业务进行数据分析的时候怎么做。
2、经济运行管理模型可以如何运用以及相应的价值。
这也是本篇文章从经济运行风险管控模型的构建思路到应用思路的阐述核心表达的两个价值点，希望可以给各位读者带来一些思路上的启发。
而通过模型的构建到应用，可以提炼出企业的数据分析应用的关键路径：复杂指标明确——部门联通数据管理——业务风险预警溯源——业务自主迭代分析，这也是笔者认为当下建筑企业聚焦于数据分析这个点的比较好的一种态势。
本篇文章到此，也该走向尾声了，像建筑施工行业的数字化本身路漫漫，更希望脚踏实地从自身企业业务问题和经营诉求触发，反思业务效率管理上的各种问题，然后摸索是否可以通过数据的方式来来带经营提升，这才是将数据应用到实处，而不是摆花架子。
笔者也真诚的希望可以和各位投身数据行业的工作者们一起，共同探索、共同进步！
以上是结合帆软企业级报表和大数据BI搭建的数据应用，帆软针对大地产行业有丰富的解决方案，涵盖地产住宅，工程施工，商业地产，物业管理等，具有丰富的数据应用场景和经验。
具体可了解工程施工行业数据化解决方案：https://www.fanruan.com/solutions/construct