数据驱动业务决策的新时代

2024帆软商业智能峰会 天正电气 数字化转型思考 演讲：李鹏 天正电气信息部总监 关于天正 成立于 1999年 专注于 工业电气领域 2020年在上海上市 股票代码：605066 主要生产以低压配电及工控电器、智能仪表、电源电器、变频器、高压电器、建筑电器为主的工业电器产品 为电力、通讯、新能源、工民建、冶金、石化、机械制造等行业提供优质的低压电器产品和解决方案 数字化转型的两种模式 数字化组织：数字化组织与传统的显著不同点，在于前者是利用数字技术驱动商业模式或者依靠数字技术运作企业的组织 商业模式 做不同的生意 运作管理 用不同的方式做生意 智能化机器(OT) 数字化平台(IT) 生产突破现有效率瓶颈 服务&运营结构化提升效率 研发/市场/销售/生产供应链/售后/财务/HR 对内实现各业务领域数字化、服务化，打通领域的信息断点，达到领先于行业的运营效率 价值投资、快速交付、弹性运营、共创价值、合规 战略拆解 关键任务 快速流转、快速响应、快速改善 数字化转型的目标 以天正电气数字化遵循的方向和战略为基础，配合公司商业模式、业务战略、组织架构、运营管理和研发技术的持续创新，充分利用数字技术，经过三到五年的努力，把天正建设成为数字企业 ——在企业的经营管理、产品设计与制造、物料采购与产品销售各方面全面采用数字技术，实现数字技术与企业业务的融合，使企业能够采用数字技术对其生产经营管理中的所有活动进行管理和控制 数字化的转型的原则目标是建设快速天正，即以快速流转、快速响应、快速改善应对外部的不确定性，这是来源于ITIL的HighVelocity的理念。快速的五个原则是价值投资、快速交付、弹性运营、共创价值、合规。 关键任务 说明 数据驱动 数据驱动决策数据驱动绩效数据驱动创新 智能制造 智能产品智能产线智能车间智能工厂 智能物流与供应链智能决策 以用户为中心 数据驱动营销分析 互动式产品营销互动式产品销售 为什么选择BI平台承载数据驱动任务 数据科学家将80%的时间用于获取、清洗及准备数据，20%的时间用于数据的建模、分析、可视化以及得出结论 市场销售部门关键岗位每周人均处理数据时长 01 04 01 03 0202 数据获取：等待他人提供数据 数据导出：导出超大明细数据到本地EXCEL表格 03数据编辑：通过EXCEL汇总各类数据，制成图表 04数据分发：邮件钉钉等方式发给相关领导 数据获取等待小时/周每周数据分发花费小时/周数据编辑花费小时/周数据导出花费小时/周 业务部门的视角 为什么选择BI平台承载数据驱动任务 本年业务部门提交的报表需求占总需求数量的42%，累计开发报表总量超过1000张，目前在用不到20% 2022年业务相关系统开发数量 15 12 11 9 5 4 33 2 帆软报表600张 业务系统A业务系统B业务系统C业务系统D业务系统E帆软报表业务系统F业务系统G业务系统H IT部门的视角 为什么选择BI平台承载数据驱动任务 解决业务部门看数据难的问题 降低IT部门开发报表的频次和工作量 发挥数据效能，驱动经营决策、降本增效、流程优化等 项目启动 22年9月 产品培训 22年9月 需求调研 22年10月-23年1月营销、财务板块 23年3月-23年7月 功能测试 23年5月平台上线 23年7月 数据分析的阶段，实时分析都在业务系统，如果是联机分析，就在BI里面 典型场景3 信息资本 组织资本 如何推进组织完成BI项目落地 生产率战略 长期股东价值 增长战略 财务层面 改善成本结构 提高资产利用率 增加收入机会 提高客户价值 客户层面 客户价值主张 价格 质量 可用性 选择 功能 服务 伙伴关系 品牌 产品/服务特征关系形象 内部层面 供应生产分销 风险管理 客户管理流程 选择获得保持增长 创新流程 机会识别R&D组合设计/开发上市 环境 安全和健康招聘 社区 人力资本 法规和社会流程 运营管理流程 从经营的视角全局考虑，发现组织的问题，从问题出发推动解决—— 为了增加客户，发现CRM里面数据颗粒度不够，所以改进业务系统 典型场景1 为了增加营销人员对客户的洞察，更快的分析数据，所以让营销人员自助分析 典型场景2 学习成长层面 文化 领导力 协调一致 团队工作 平衡计分卡模板 如何推进组织完成BI项目落地 界定问题 将问题分解为议题 去除不重要的议题 制定详细的工作计划 向领导汇报 汇总研究成果 分析重要议题 公司对营收和利润不满意? 其他企业做的比我们更好? 责任人Who 时间节点When方案How 麦肯锡“7+2”商业分析法-基于麦肯锡的七步成诗法 价值总结 价值投资 BI减少了我们在各个系统开发报 表的成本 合规价值 BI有利于保障数据安全，用户不需要获取明细数据就可以得到分析结果。跨部门的数据可以做到最小分享 快速交付共创价值 用户获取数据更加快捷，尤其是跨系统的数据，以前要从各个系统导出数据到EXCEL，在做各种数据的连接分析。现在 可以直接在BI看到 制造企业通常面临数据分散、口径不 一致的挑战。BI软件通过整合不同系统的数据，提供统一的数据视图，使业务人员能够更轻松地进行数据分析和决策。这有助于打破信息孤岛，提高数据的准确性和可用性 价值总结-成果展示