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基于数据中台的BI系统随着数据时代的来临，越来越多的企业想通过数据驱动来进行精细化的运营和数据化转型。从数据中心、数据仓库、数据平台一路发展而来的数据中台，是大数据时代企业数据化转型的关键路径。BI系统利用数据中台通过统一的数据模式和共享能力，通过数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术，加速信息的分享和传递，加强各业务数据的分析能力，为业务赋能，进而实现组织精益化、管理精细化、决策智能化，为企业决策提供支撑。

一、案例简介

随着数据时代的来临，越来越多的企业想通过数据驱动来进行精细化的运营和数据化转型，针对历史数据、当前数据和未来数据采用不同的策略和方法来提升和保障数据。基于数据中台的BI系统，质量通过内存多维数据库、分布式计算、数据可视化、智能数据分析、机器学习等数据中台新技术，支撑企业管理、运营的信息化平台，通过平台保证业务、财务等数据深度融合，BI系统通过产生的运营数据进行通过信息挖掘、分析、查询和报表的形式，为管理层决策提供立体式数据服务的商务智能系统其数据准确性、有用性直接关系到管理层决策的正确性和效率，如项目预算执行情况预警及控制等。主要包括BIEE基础服务、服务器以及数据抽取工具等。BI系统作为向管理层提供决策数据服务的工具。

二、案例背景介绍

在“互联网+”大背景下，新技术、新管理和新模式等进化浪潮、变革动力推动下，传统科层制组织模式构建的信息化架构下，形成的集团企业内外信息不对称，产业链横向、纵向“断点”，资源利用效率低下等问题亟待解决。数据中台建设的提出和落地，引导企业信息化架构由不同平台下分散式烟囱式系统集群建设方式转向部署在同一平台下基于服务的应用系统集群建设方式。通过数据中台各项能力建设，对企业数字化转型的框架，重构思维模式、系统架构、业务架构等的转型价值，推进业务对象、业务流程、业务规则等的优化，保证数据中台建设为前台基于数据的个性化应用及业务中台基于数据响应的业务创新提供强大支撑。

随着业务越来越复杂，客户个性化、多样化等因素，手工分析数据难以满足企业快速发现、快速分析、快速决策的需求，企业越来越依赖大数据平台和智能化系统支持管理，为进一步实现企业精细化管理提供，解决“数据不准”、“数据老变”等问题，减少人工导报表、整合分析的时间，有助于实现管理层在线实时监控企业运营情况，发现隐蔽问题、及时纠偏。

三、案例应用详情

1、总体应用框架

基于数据中台的BI系统针对历史数据、当前数据和未来数据采用不同的策略和方法来提升和保障数据质量。通过对相关源系统的数据提供相应的改造建议方案，满足、业务用户和管理层的报表查看、分析、决策需求，使得BI平台优化升级后满足某集团的数据质量要求。

BI系统软件环境：

数据库技术：SAP HANA

数据抽取工具：SAP DS、SAP SLT

数据收集平台：智慧采集系统

BI展现工具：SAPBusinessObjects BI 平台

SAPBusinessObjects Dashboards 4

BI访问平台：智慧决策系统

BI监控平台：数据质量监控平台系统

2、关键技术应用详情

（1）建立数据应用规范

为确保集团BI系统运行稳定高效、数据及时准确，促进报表和数据充分共享，本着责权利对等原则，从应用管理体系、系统应用管理、系统运维管理、应用培训和考核办法等方面，进一步明确了BI应用管理体系，包括组织机构和职责分工，系统应用管理和系统运维管理，制定了应用培训和考核管理的有关规定，确保系统安全、稳定、高效、规范运行，全面提升BI系统数据质量和应用水平。

（2）数据决策平台（控制BI系统的权限）分为

报表权限，在BI决策平台，针对每个用户，分配指定的报表资源，使这个用户可以看到该报表资源包含的数据。

数据权限：在BI决策平台，针对每个用户，按照组织架构分配指定的数据权限，每个用户只能查看到本权限范围内的数据表。

（3）监控平台

2大引擎：数据质量监控引擎和配置数据变更监控引擎；

2大功能：违规数据查询模块，违规数据预警模块；

3个辅助功能：基础数据维护模块、作业执行调度模块、用户管理与授权模块。

（4）BI报表

财务绩效考核报表共计60几张，覆盖集团、大区、分子公司、部门和业务员五个层级，用户包括集团领导、各公司总经理、部门经理等，以及集团财务、计划物流、审计、风控，采购等职能部门，各公司财务部门、采购部门的部门领导和相关用户、以及若干个生产运营工厂厂长。考核报表体系涵盖收入、成本、费用、利润、应收、到期应收、回款、施工存货八类指标。

四、创新性与优势

（1）重塑系统架构：采用微服务架构利用敏捷和可扩展的组件来提供离散和可重用的功能，支持跨云技术边界，自动化快速迭代。

（2）变革建设思路：转变企业范围、组织范围、流程范围、IT范围的固化边界，打造并融入企业生态，组织、流程扁平化，IT建设“烟囱式”发展到IT建设“积木式”“平台化”。

（3）数据服务智能化：在数据中台上部署一系列趋势性新技术，如内存多维数据库、分布式计算、数据可视化、智能数据分析、机器学习等。打造更敏捷、更灵活、更智能的数据服务，聚焦业务数据的应用和展现，共享数据模型，融合业务经营场景，打造数据自助分析，满足前台应用和客户需求。

（4）应用轻量级：基于中台架构，保证业务、财务等数据深度融合，应用趋向轻量级、场景化、实时性、自动化、智能化发展，共同赋能企业业务发展。

（5）深化统一平台建设：深入落实企业信息化建设“统一规划、统一管理、统一平台”的战略规划，采用“前台+后台+中后台+后台”的系统建设模式，实现业务与IT一致性变革，实现数据驱动功能、流程、模式、管理等变革。。

五、案例应用效益分析

权责梳理：明确各报表和指标数据责任人，保证数据管控责任到人、执行到位；

业务规范：从无序到统一，如：保证所有系统在组织机构新增、取消、变更等业务一致性；

流程优化：根据系统管控原则，对SAP、OA、CIS（全面项目信息管理系统）、DMS（经销商管理系统）、PMP（工程管理系统）等源系统校验规则增强40+，业务流程优化85个；

数据治理：清理、修复由于政策、管理、系统方案等变化带来的历史垃圾数据、建立数据调整流程自动集成系统，杜绝人工处理隐患；

监控预警：新建60几个数据质量监控点和20几个主数据修改日志，实现自动预警与数据监控；

管理制度：建立并完善数据质量奖惩规则制度，对严重违规行为进行考核。