告別直覺猜測，擁抱數據證據！ 在資訊爆炸的時代，傳統依賴經驗、直覺或少數資訊的決策模式正面臨革命性的改變。資料驅動決策（Data-Driven Decision Making）正以其科學性與精準性席捲各個領域。它強調運用大量、多元的資料，透過分析技術挖掘隱藏其中的模式、趨勢與洞見，以此作為制定策略與行動的核心依據。這不僅大幅降低了決策的不確定性與風險，更能提升效率、發掘新機會，標誌著一個更理性、更客觀的決策新紀元已然來臨。
一、資料驅動的核心概念
1.1 定義與核心原則
資料驅動指的是在決策過程中，組織主要依賴數據分析與洞察，而非僅憑經驗或直覺。這種模式強調數據的收集、整理、分析，並根據分析結果制定決策、執行與監控，最終持續學習與適應。企業若能落實資料驅動，將能夠更精確掌握市場脈動，減少主觀判斷帶來的風險。
資料驅動的核心原則包括：
- 系統性收集與整合多元數據（如客戶資料、財務報告、市場趨勢）。
- 深入分析數據，運用機器學習等工具預測未來發展。
- 根據數據洞察制定策略，並持續監控與調整。
1.2 與直覺決策的關鍵差異
直覺決策多依賴個人經驗與主觀判斷，容易受到情緒或偏見影響。相較之下，資料驅動決策則建立在全面且精確的數據基礎上。
- 組織會建立完善的數據收集系統，涵蓋內外部多元來源，確保資訊完整。
- 應用描述性、預測性與規範性分析技術，協助理解過去、預測未來並制定最佳方案。
- 利用數據可視化工具（如圖表、儀表板），讓決策過程更透明、迅速。
科學決策模型能將模糊的判斷結構化，顯著提升決策準確性與可靠性，降低風險。研究顯示，資料驅動決策能有效提升成功率與效率，幫助企業應對複雜市場挑戰。
1.3 資料驅動的價值與效益
資料驅動決策為企業帶來多方面價值。
- 企業能藉由數據洞察，提升決策質量與可靠性，降低主觀偏誤，強化風險控管。
- 大數據協助企業更了解客戶，提供客製化服務，減少流失並提升忠誠度。
- 數據分析還能優化財務規劃、動態定價與物流管理，提升整體營運效率。
透過資料驅動，企業不僅提升競爭力，也能持續發掘創新與新商機。
二、如何有效做出資料導向 (資料驅動) 的決策？
2.1 構建一個完善的資料驅動環境
1、定標準
所需標準有編碼規則，命名原則、劃分原則、共享原則。
標準規劃：根據企業實際情況確定實施範圍，並根據優先順序和難易度制定計劃。可以透過調查問卷、現場訪談、收集文件等手段進行調研標準的內容：資料分佈、資料流向、服務規則等，形成調研報告。
標準設計：在方法論的指導下，完成資料標準設計和定義工作，如資料業務描述定義、型別長度定義、其他資訊定義。實施對映：將已定義的資料標準與業務系統、業務應用進行對映，註明兩者的關係及影響的應用。
標準執行：藉助專業的工具實現標準落地檢查。
維護增強：隨著業務發展，資料標準需要不斷的修訂和完善，並有效的持續維護改進。
2、搭平臺
將各業務中可能流通共享的主資料的名稱和標準統一起來。
3、控制關鍵環節流轉
包括主資料管理的關鍵環節、合理排布關鍵環節處理順序、安排責任崗位或部門對應關鍵環節。
2.2 建立資料驅動全指標體系
高質量的資料有了，下一步就需要對資料進行分析。分析什麼資料，如何反饋給業務，這些都需要轉化成指標來解決。
指標梳理需要和業務部門一同進行。可以透過訪談和調研梳理各業務層級關注的指標，從基層到高層。也可以將企業已有的SCOR、計分卡等績效體系或者已有的業務分析體系，轉化成可說明情況的指標。
指標梳理清楚後，從每一條業務線出發。這塊業務對企業目標負責的關鍵成果是什麼（KPA）——每一個KPA又可以用什麼維度來衡量（KRA）——最後落實到基層的關鍵行動指標是什麼（KPI）
最後所有業務彙總，形成一個全指標體系。以下圖的採購業務線為例：
2.3 梳理資料驅動報表體系
梳理完指標體系後，大致也就知道每個業務部門需要分析什麼資料了。資料通常以報表的形式呈現，報表就都相當與資料落地的產品，有主題有規劃的分析。
基礎查詢類報表：來自於基層業務和日常工作，功能作用於某一項具體的工作，比如銷售業績查詢、商品庫存查詢、在途庫存查詢、採購訂單查詢等。使用者在工作需要時，會透過查詢此類報表，來得到自己想要的資料，以支撐自己的工作。
經營報表：用於日常管理，其功能不單作用於某項具體的工作，而是覆蓋相關部門或某部門管理的一個工作模組。例如店長業績管理看板、庫存管理、異常店鋪管理等。這類報表基於日常管理工作，透過檢視這類報表來監控所負責業務的當前狀態，發現問題，這類報表就屬於決策輔助了。（如下方財務部門的資料監控）
戰略報表：這個就用於高層集團事物的管理，比如boss們關注的每日盈利狀況，專案進度監控等等。這類報表通常以戰情室的形式展現，用於企業全域性監控。
2.4 建立資料驅動分析體系
到這裡就是資料分析的範疇了，不同於日常管理經營類報表單方面的展現，這裡更注重某一塊業務問題，比如透過分析資料來縮減供應鏈成本、透過分析市場環境制定市場策略等。通常在傳統企業的應用有智慧製造、大資料營銷、供應鏈最佳化、市場活動ROI分析、零售人貨場、使用者畫像和客戶標籤等等。這些各行業都有適合自己的體系，這裡就不贅述。
2.5 資料分析
賦能運營針對某些具體業務資料進行分析，發現業務運營過程中存在的問題，針對問題去最佳化運營方案，輔助決策。
三、資料驅動的應用實例
從上面的介紹中，大家可以發現，要想利用好企業的數據資源，做好資料驅動，就需要配備一套強大的數據分析軟體，來對數據進行集成和分析，並且幫助決策。FineReport就是一套可以滿足企業數據管理與分析需求、推進企業資料驅動的強大的報表軟體，它操作極其簡便，功能多樣，支援海量數據處理，且支援行動端查看報表。下面我們就來分享FineReport在製造業企業資料驅動轉型過程中的典型應用場景。
3.1 項目背景
福州京東方G8.5(集團內部代號B10)是福州國家級新區獲國務院批覆後動工建設的首個重大產業項目，也是迄今為止福州市電子資訊產業中單體投資最大的項目。項目總投資約300億元，設計產能120K/月。我司於2017年1月正式建成投產，2018年3月達成150K目標產能，2019年5月達成165K歷史最大產能。
LCD製造行業具有生產自動化程度高，生產資料量規模龐大，底層資料需多重關聯分析等特徵。B10現有的資料分析工具為SAP BO與C/S架構的MES Report ，在產能爬坡與精益管理提升的過程中，資料分析的重要性日益凸顯。BO與MES Report因為種種原因的限制，往往需要投入大量的人力刷取報表，製作彙總。而在此過程中又引入了人工處理資料的誤差，甚至是惡意修改。為了做好資料透明化，通過資料發現問題，改進生產，減少人工處理工作量，更好的幫助領導決策，我們在評估過後選擇FineReport。
3.2 應用場景與價值
場景一：裝置OEE指標分析-資料驅動精益生產
裝置綜合效率是Overall Equipment Effectiveness，簡稱OEE。一般，每一個生產裝置都有自己的理論產能，要實現這一理論產能必須保證沒有任何干擾和質量損耗。OEE就是用來表現實際的生產能力相對於理論產能的比率，它是一個獨立的測量工具，是製造業行業精益生產理念的重要體現之一。
LCD製造產業的裝置均造價不菲且能耗巨大，低下的生產效率會導致高昂的分攤成本，使企業整體盈利能力變弱。因此，提升單位時間產能一直是B10的核心研究課題。B10工廠有各種裝置1200餘臺，裝置單元共計7100餘個，因裝置運營和管理方式不同，無法與集團內其他分公司做準確對標，同時無法評估其他分公司改善措施匯入的可行性。其中部分分廠線別稼動率存在手動統計，未匯入系統監控，無法檢驗其資料合理性，存在掩蓋問題且無法追責的情況，手動統計資料也大大增加了一線員工工作量，對於工廠人力優化形成負擔。如何通過資料探勘裝置的最大生產力，推動裝置保持高稼動率穩定生產，成了當務之急。
OEE指標中的關鍵成功因素為時間稼動率，良品率，以及效能TackTime。為此我們對所有裝置的MachineState進行標準化管理，通過MES和EAS自動記錄裝置每一次符合基準的裝置狀態變更，建立一套符合各裝置生產規則的良率和TackTime統一演算法。完成了基礎資料層面的準備後，通過FineReport的大屏展示與報表開發出一整套完善的OEE指標透明化展示體系。
每一個裝置OEE指標的異常，都可以在系統上直接鑽取查詢得到是哪一個細分指標異常，可以通過一個報表直接定位到裝置運營問題點，無須再指派擔當工程師做問題調查，結果彙報。問題追蹤，責任劃分，變得輕鬆無比。
OEE資料透明化分析消除了手工刷數和統計的工時和誤差，每日節省各分廠人工工時62H/Day，瓶頸工序OEE提升至89%，同比去年提升6~8個百分點，指導產能提升超過10K，此項目合計收益超過3600萬。
場景二：生產報表自動生成-優化員工人力分配
原先每天早上生產部門需要在MES Report或者各自的BO上刷取詳細資料在Excel上彙總製作科室日報，然後由製造部彙總成分廠日報，呈現在各早會或技術週會等會議場景。對於產能類的資料彙總過程較為簡單，但是良率以及WIP在工品等指標資料刷取緩慢，且彙總複雜。從06點後刷取資料開始到日報製作完畢可能需要花費3~5個人半小時的時間，這還是基於在Excel模板完全使用的情況，此項簡單但又重複性的工作會對工廠緊缺的人力資源分配產生較大影響。
我們在收集了工廠的需求後按照緊要程度與收益性排序後，著手開始通過FineReport開發看板與各類生產報表。對於生產類的報表，各項邏輯限制往往比較複雜，甚至是Excel的每個單元格中寫滿了公式，得益於FineReport優秀的類Excel編輯功能，我們幾乎能在FineReport設計器上實現完全一致的功能。對此大家讚不絕口，既提高了我們的開發效率，也更貼切生產實際需求。
對於看板類高度彙總的需求，我們在開發了帆軟Demo給業務部門參考後，大家驚奇的發現原來看板可以設計得這麼酷炫。我們在使用了ETL工具對原資料提前彙總後，使得看板的重新整理速度降到5s以內，幾乎可以做到實時開啟，實時檢視的效果。同比BO與MES Report使用體驗，使用者對資料的快捷便利有了新的認識。
每日報表自動生成節省各分廠人工工時超過80H/Day，節省人員分配10人/年，人力提升年收益提升超過100W。
場景三：職能部門也有資料分析需求
職能部門的同事往往在寫報告，擺資料的時候，停留在Excel與PPT上操作，對於一些每月需要關注的通用指標、離職率、培訓、加班統計等等資料都需要在Excel上製作圖表後貼上至PPT，資料系統化展示效果差，領導需要的資料只能在彙報PPT中體現。
在我們引入FineReport之後，HRBP們首先注意到了平臺上漂亮的Demo，在與我們商討需求後上馬了HRBI項目。通過FineReport優秀的看板展示與快速資料匯入，解決了了人事資料遊離在分析平臺之外的資料孤島問題，為其他職能部門的資料分析引用起了帶頭作用，更是在集團中各分公司中開創了生產資料和非生產資料同平臺展示的先河。
資料驅動已徹底改變企業決策模式。許多公司運用AI模型分析客戶行為，預測銷售趨勢，調整庫存與定價策略。一家線上零售商透過這種方式，有效降低庫存積壓，提升利潤。AI技術成為中小企業提升競爭力的重要工具。未來，企業若能積極擁抱資料驅動，將能在市場中持續領先，創造更多成長機會。
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