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基於數據中台的BI系統隨着數據時代的來臨，越來越多的企業想通過數據驅動來進行精細化的運營和數據化轉型。從數據中心、數據倉庫、數據平台一路發展而來的數據中台，是大數據時代企業數據化轉型的關鍵路徑。BI系統利用數據中台通過統一的數據模式和共享能力，通過數據倉庫、聯機分析處理（OLAP）工具和數據挖掘等技術，加速信息的分享和傳遞，加強各業務數據的分析能力，為業務賦能，進而實現組織精益化、管理精細化、決策智能化，為企業決策提供支撐。

一、案例簡介

隨着數據時代的來臨，越來越多的企業想通過數據驅動來進行精細化的運營和數據化轉型，針對歷史數據、當前數據和未來數據採用不同的策略和方法來提升和保障數據。基於數據中台的BI系統，質量通過內存多維數據庫、分布式計算、數據可視化、智能數據分析、機器學習等數據中台新技術，支撐企業管理、運營的信息化平台，通過平台保證業務、財務等數據深度融合，BI系統通過產生的運營數據進行通過信息挖掘、分析、查詢和報表的形式，為管理層決策提供立體式數據服務的商務智能系統其數據準確性、有用性直接關係到管理層決策的正確性和效率，如項目預算執行情況預警及控制等。主要包括BIEE基礎服務、服務器以及數據抽取工具等。BI系統作為向管理層提供決策數據服務的工具。

二、案例背景介紹

在「互聯網+」大背景下，新技術、新管理和新模式等進化浪潮、變革動力推動下，傳統科層制組織模式構建的信息化架構下，形成的集團企業內外信息不對稱，產業鏈橫向、縱向「斷點」，資源利用效率低下等問題亟待解決。數據中台建設的提出和落地，引導企業信息化架構由不同平台下分散式煙囪式系統集群建設方式轉向部署在同一平台下基於服務的應用系統集群建設方式。通過數據中台各項能力建設，對企業數字化轉型的框架，重構思維模式、系統架構、業務架構等的轉型價值，推進業務對象、業務流程、業務規則等的優化，保證數據中台建設為前台基於數據的個性化應用及業務中台基於數據響應的業務創新提供強大支撐。

隨着業務越來越複雜，客戶個性化、多樣化等因素，手工分析數據難以滿足企業快速發現、快速分析、快速決策的需求，企業越來越依賴大數據平台和智能化系統支持管理，為進一步實現企業精細化管理提供，解決「數據不准」、「數據老變」等問題，減少人工導報表、整合分析的時間，有助於實現管理層在線實時監控企業運營情況，發現隱蔽問題、及時糾偏。

三、案例應用詳情

1、總體應用框架

基於數據中台的BI系統針對歷史數據、當前數據和未來數據採用不同的策略和方法來提升和保障數據質量。通過對相關源系統的數據提供相應的改造建議方案，滿足、業務用戶和管理層的報表查看、分析、決策需求，使得BI平台優化升級後滿足某集團的數據質量要求。

BI系統軟件環境：

數據庫技術：SAP HANA

數據抽取工具：SAP DS、SAP SLT

數據收集平台：智慧採集系統

BI展現工具：SAPBusinessObjects BI 平台

SAPBusinessObjects Dashboards 4

BI訪問平台：智慧決策系統

BI監控平台：數據質量監控平台系統

2、關鍵技術應用詳情

（1）建立數據應用規範

為確保集團BI系統運行穩定高效、數據及時準確，促進報表和數據充分共享，本着責權利對等原則，從應用管理體系、系統應用管理、系統運維管理、應用培訓和考核辦法等方面，進一步明確了BI應用管理體系，包括組織機構和職責分工，系統應用管理和系統運維管理，制定了應用培訓和考核管理的有關規定，確保系統安全、穩定、高效、規範運行，全面提升BI系統數據質量和應用水平。

（2）數據決策平台（控制BI系統的權限）分為

報表權限，在BI決策平台，針對每個用戶，分配指定的報表資源，使這個用戶可以看到該報表資源包含的數據。

數據權限：在BI決策平台，針對每個用戶，按照組織架構分配指定的數據權限，每個用戶只能查看到本權限範圍內的數據表。

（3）監控平台

2大引擎：數據質量監控引擎和配置數據變更監控引擎；

2大功能：違規數據查詢模塊，違規數據預警模塊；

3個輔助功能：基礎數據維護模塊、作業執行調度模塊、用戶管理與授權模塊。

（4）BI報表

財務績效考核報表共計60幾張，覆蓋集團、大區、分子公司、部門和業務員五個層級，用戶包括集團領導、各公司總經理、部門經理等，以及集團財務、計劃物流、審計、風控，採購等職能部門，各公司財務部門、採購部門的部門領導和相關用戶、以及若干個生產運營工廠廠長。考核報表體系涵蓋收入、成本、費用、利潤、應收、到期應收、回款、施工存貨八類指標。

四、創新性與優勢

（1）重塑系統架構：採用微服務架構利用敏捷和可擴展的組件來提供離散和可重用的功能，支持跨雲技術邊界，自動化快速迭代。

（2）變革建設思路：轉變企業範圍、組織範圍、流程範圍、IT範圍的固化邊界，打造並融入企業生態，組織、流程扁平化，IT建設「煙囪式」發展到IT建設「積木式」「平台化」。

（3）數據服務智能化：在數據中台上部署一系列趨勢性新技術，如內存多維數據庫、分布式計算、數據可視化、智能數據分析、機器學習等。打造更敏捷、更靈活、更智能的數據服務，聚焦業務數據的應用和展現，共享數據模型，融合業務經營場景，打造數據自助分析，滿足前台應用和客戶需求。

（4）應用輕量級：基於中台架構，保證業務、財務等數據深度融合，應用趨向輕量級、場景化、實時性、自動化、智能化發展，共同賦能企業業務發展。

（5）深化統一平台建設：深入落實企業信息化建設「統一規劃、統一管理、統一平台」的戰略規劃，採用「前台+後台+中後台+後台」的系統建設模式，實現業務與IT一致性變革，實現數據驅動功能、流程、模式、管理等變革。。

五、案例應用效益分析

權責梳理：明確各報表和指標數據責任人，保證數據管控責任到人、執行到位；

業務規範：從無序到統一，如：保證所有系統在組織機構新增、取消、變更等業務一致性；

流程優化：根據系統管控原則，對SAP、OA、CIS（全面項目信息管理系統）、DMS（經銷商管理系統）、PMP（工程管理系統）等源系統校驗規則增強40+，業務流程優化85個；

數據治理：清理、修復由於政策、管理、系統方案等變化帶來的歷史垃圾數據、建立數據調整流程自動集成系統，杜絕人工處理隱患；

監控預警：新建60幾個數據質量監控點和20幾個主數據修改日誌，實現自動預警與數據監控；

管理制度：建立並完善數據質量獎懲規則制度，對嚴重違規行為進行考核。