【中国数据生产力大赛】城建大数据分析平台

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城建大数据分析平台

企业简介

       上海市城市建设设计研究总院(集团)有限公司成立于1963年,是从事基础设施建设的勘察、设计、总承包为主的综合性设计咨询研究单位,具有国家工程设计综合甲级、国家工程勘察综合甲级、工程咨询甲级等资质,为工程建设提供全行业、全过程服务。

       城建设计总院汇聚了一大批优秀的设计师,有近2500名员工,其中硕、博士比例达39%,拥有劳动模范、上海市领军人才、重大工程建设杰出人物、全国青年岗位能手等业界精英。

       城建设计总院在近50年的专业历程中屡创精品,荣获国家、部和市级科技进步奖、优秀设计奖、优秀咨询奖等500多项。拥有各类专利500多项,其中发明专利100多项。主编和参编各类标准、规范、通用图60多项。

业务/管理需求/挑战

数据标准:

       业务数据缺乏统一的定义、标准:例如对于合同收费的定义不一,财务部对于合同收费的定义是各部门累计收费;经营部定义是当年累计收费和上年结转收费

各部门对数据的统计口径不一致

  • 多系统数据交互困难
  • 数据比较分散、关联度低

数据收集与分发:

1、跨组织协作过程中数字化认知程度各有不同,数据上报、数据汇总困难重重

例如对于资产数据,各类资产管理方式不同(线上、线下)、管理颗粒度不同;如生产设备、办公设备、车辆、房产等资产数据汇总统计比较困难

2、各类系统架构不同,同时面临复杂的网络环境,数据交互仅依靠多种多样的接口,缺少统一的数据出口和安全控制手段

例如对于人员数据,考勤系统、门禁系统、OA系统、生产系统都会用到员工主数据,如果没有统一的数据集成标准和管控手段,数据安全也无法得到保障

3、跨系统报表数据手动“拼接”,年终报告数据分析仅靠人工,工作量大且实时性差;KPI统计困难,决策支持不够高效

例如对于合同收款分析,合同收款进度表=合同数据(运营)+项目进度(生产)+收款记录(财务),涉及到好几个部门数据,手工拼接耗时费力

解决方案

       从管理制度出发,结合部门职能,将日常工作及管理需求转化为标准业务模型,建立业务模型是推行集团化数据标准的基础。

业务场景

场景一:清晰化财务管理看板

        财务管理看板主要展示三大财务核心指标,分别为营业收入、成本、应收账款,关注当前值及同期值,可直接看到目前集团经营状况的好坏,并且设置了钻取页面,通过点击三大指标,可进行不同指标的下钻,关联到各个下属单位的情况,查看明细内容;另外看板根据三个核心指标,也展示了不同月份维度下的营业收入、成本毛利、收费以及支出情况,便于财务总判断哪些月份数据异常;另外在应收账款方面,分为设计、勘察、咨询、总承包、全过程咨询5个维度看分布情况。通过财务看板解决了跨系统间的数据收集,完成高效的营收数据监控及成本数据分析,为领导层的管理决策提供了高效的数据支持。

总结与展望

       要做好BI类项目,首先要梳理及规划好业务,建立主数据标准、建立算法模型,通过好的工具做数据可视化,从而达到监控、预警、分析、指导作用。大数据分析的核心是从数据中获取价值,从而获取更准确、更深层次的知识。要达到这一目标,需要提升对数据的认知计算能力,让计算系统具备对数据的理解、推理、发现和决策能力。大数据将与物联网、移动互联、云计算、社会计算、等热点技术领域相互交叉融合,产生很多综合性应用。大数据项目建设,整体系统架构包含中央数据仓库和BI展现两部分,其中BI展现需借助BI报表工具实现大数据分析平台的数据可视化,满足跨系统、跨业务的数据综合展现分析。同时大数据统计分析是总结工作最直接、最明了的方法之一。对于各业务板块的工作都很重要,没有数据的分析,我们不知道努力的方向,至少说轻重缓急把握不好,有了数据就可以比较,知道目前面临最大的缺陷在哪里,针对弱点加以改进。对于管理人员来说得到的数据分析后一定要应用,只作分析不加以应用等于白搭,反而增加了工作量。针对已改善的需跟踪验证。因此分析-应用-验证,三者一个都不能少。

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