現在都談BIG DATA，作為一家傳統食品企業的IT主管，我也想蹭一把大數據的風。但是我所在的企業A公司其實是一個弱IT的公司，生產和經營的資料有很多，但各類資料都非常零散，也沒有一個強大的分析系統去支援。和老闆談過之後，我們打算建立一個企業整體的經營分析系統，幫助公司進一步提升營運效率。

本文就這次實施的專案實例來和大家說一說，那麼在大數據時代下，企業該如何建立經營分析體系呢？

一、專案背景

目前A公司有ERP、CRM以及行銷系統等多個系統，但系統間有的互通有的不互通，存在「資料孤島」問題。

• 系統間資料不互通，導致資料口徑與混亂，需要頻繁修改資料
• 集團難以把控全域性資料，資料系統整合困難
• 資料整合分析暫時只能通過線下的形式展開，降低了資料分析效率。

二、專案規劃思路

專案採用從「整體」到「局部」的思路進行規劃與開發，首先從公司整體視角出發，引導各業務主題模組綜合儀錶板及大屏等內容的構建，然後在整體體系完成的基礎上，搭建公司整體的經營分析平台與管理場景，具體專案目標如下：

• 首先整合各業務系統真實資料，進行綜合分析、重點展現，使戰略層能初步掌握營運概況，能站在整體角度上調整各個業務部門的冗餘工作，提高內部效率。
• 對於指標資料，再佳化儲存結構，方便資訊部門統一管理企業資料；對於可複用的資料，開發交換介面，方便現在及未來的業務系統的統一調用。
• 提供資料呈現的統一平台，進行多終端的資料分析與展示，最終實現圍繞公司整體的業務管理閉環，構建全方位的自動化分析體系，輔助決策。

三、專案建設需求實施

1. 資料資訊化平台建設需求

鑑於目前的資訊化建設現狀，需要一個能夠集中體現企業營運活動狀況的、全域性的、直觀的、視覺化的經營分析系統，以供決策和營運管控的運用，提升營運效率，本次專案應用的是FineReport平台：

2. 資料底層建設需求

目前，公司業務系統量多且雜，線下變動頻繁，導致一系列資料不及時、資料偏差、資料不一致，嚴重影響高層檢視資料，降低工作效率。因此，進步資料管理體制，清洗整合系統資料勢在必行。

收集主題性分析需求，形成系統指標並持續完善

指標的系統化梳理建立是資料支援的關鍵一步。針對各主題分析指標進行收集與整理，並與各業務部門達成一致，建立並完善公司現有資料，為後續資料倉庫的搭建打下基礎。

針對需求反映出的資料粒度，確認指標權責並對其分級

指標的權責確認是資料梳理的第二個關鍵節點，公司將管理需求指標直接指向各業務部門，一方面理清了指標的來源，另一方面也逆向引導了各業務部門業務系統的體系建設。

建設經營分析系統資料倉庫並逐步完善

在完善業務系統的基礎上，梳理清洗業務資料，搭建經營分析系統的資料倉庫，為以後公司整體資料營運管理形成初步的準備，統一的資料入口對應統一的資料輸出出口原則，達到資料準確一致。

3. 分析主題開發需求

(1) 行銷主題

行銷主題模組是重點模組，主要從發貨、庫存、銷售量等多個角度，綜合展現公司當前的行銷情況。同時，對行銷模組中的重點指標及重點內容做深入對比分析。

(2) 供應鏈主題

重點針對產銷存進行綜合分析，能夠反映公司當前的採購情況、生產情況，外加一定程度的庫存情況。通過產量、銷量、存量三方對比，能夠將公司生產與其他內容結合起來，並給出一定的指導建議，有助於進一步提高採購或生產效率。

(3) 營運主題

針對現階段營運分析，本次規劃兩方面營運內容：IT營運分析和財務資金營運分析。
IT營運分析主要面向於IT資訊部門，綜合展現公司現有系統情況及使用情況，幫助後續的系統整合及資訊整合；
財務資金營運及展現分析現階段公司資金情況，主要從公司營業收入、利潤、應收帳款等財務視角來展現，重點通過時間維度進行對比等分析，讓老闆對公司當前情況作整體把控。

四、專案總結

這次專案其實主要可以分成下面三個層次，從低到高來看：
**融合資料：**收集市場公開和企業購買資料，追蹤電商平台、社交媒體、垂直論壇資料，融合企業內部資料，打造全域資料平台，形成資料及資源池。
**理解資料：**以客戶、消費者和產品為核心，總結並繪製行業知識圖譜，建立高度場景化的資料產品和決策模型，使得各級人員能夠深入地掌控營運現狀。
**資料智慧（DATA INTELLIGENCE）：**靈活自由展示指標，多維度剖析資料，異常自動診斷，主動預警提醒，智慧資料探勘，歸納經驗為知識，預測未來成可行，理性決策。

本文已獲得 IT公社 授權轉載，原文經營分析平台怎麼建造？百萬資料一個儀表板全搞定