数字化运营BI项目建设介绍及创新总结
一、项目概述
公司数字化运营管理，需要高效的运营管理保障，但是目前的运营管理面临着，指标逻辑不清晰，指标计算不统一，绩效支撑不精确，资源匹配不精准，业务赋能不充足，战略保障不聚焦等问题。同时面临着各公司业务系统多品牌多版本，系统间壁垒，数据分散，分析效率不高，难以最大化发挥数据价值等问题。为此公司把数字化运营能力的构建作为提升运营管理的重要举措和最优路径。
项目建设涵盖了工作计划、人力资源、研发技术、生产管理、采购管理、财务管理共计七大主题管理主线，25个报告，229个管理指标，其中财务关注62个，研发关注38个，人资关注36个，生产关注35个，营销关注24个，工作计划关注20个，采购关注14个。基于全价值链的运营管理角度进行流程和指标的相互融合。
二、建设情况
基于如下方式进行建设：
1、基于企业运营管理流程机制，依托现有数据资产，牵引数据分析体系梳理。利用大数据的思维方法和技术，快速对经营目标，对决策层提供信息支撑、辅助决策。形成以数据为基础的业务运营闭环，实现经营管理的可实时、可预警、可预见。
2、打破业务领域之间的信息壁垒，整合业务系统数据，统一取数口径，实现数据共享，建立集团统一数据分析模型，挖掘数据价值，实现动因追溯，风险洞察，为决策层、管理层、执行层提供“自动化、智能化、及时化、精细化、可视化”的数字化运营管理工具。
3、建立企业级数据仓库，满足管理层对业务数据统一管理的需求；按业务主题以图形化、分析报表的形式决策分析，助力各部门主管、公司领导提高业务管理水平与能力。
4、搭建数据运营管理体系，养成数据化运营习惯，形成数字化运营的能力。为公司管理层决策提供科学性辅助，推动价值创造、提高管理运营效率、提升决策的科学性和深化风险管控，全面促进企业数字化进程与变革，实现企业战略。
三、应用成效
（一）项目实施结束后预计所取得的直接效果
通过数字化运营能力的建设，搭建了集团级别大数据仓库，整合了全集团各管理域、各系统、各个人的各类运营数据，形成一个完整的数据仓库、然后对数据仓库的数据进行抽取，实现了商业智能的前端分析和展示。构建了大数据运营平台，通过结构化、体系化、科学化的管理分析，形成三层级数字化运营新体系新平台。逐渐养成了数字化运营管理的习惯，构筑了企业“数字管理网”，形成数字运营的能力。同时实现了如下图的一系列的转型成效：
目前基于战略引领、理论支撑、指标落地、技术支撑，四位一体的数字化运营能力建设，开启了构建数字化运营新能力之路，开启了全面的数字化转型之路。
四、创新经验
1、理论模型创新：模型框架融合了集团公司KPI指标库、七大管理主线、价值链管理的三个维度的全新的管理创新体系，为项目规划建设提供了理论基础。
常见mpp数据库2、技术架构创新：数据平台层（包括数据整合和数据存储）、数据服务层和数据门户（应用）层：（1）对SAP数据采用SAP BW ETL方式，对non-SAP的结构化数据采用大数据ETL方式。采集部分采用批数据处理等多种方式。非结构化数据主要包括对互联网数据、图像和文本数据的采集。（2）数据存储层使用MPP分布式数据库Doris。（3）数据服务层实现将数据发布成数据API，并经授权后供第三方应用调用。通过BI工具进行可视化展现，数据展现层能够通过图形化、可视化、交互式的分析报告，对 KPI 指标的完成情况、业务运营情况、财务运营情况等进行分析，能够按照区域、单位、部门、项目、业态及时间等多个维度进行分析，并实现这些维度的自由切换和组合，帮助用户全面、深入的了解运营情况。
3、数据平台创新：该大数据平台属于一站式数据服务平台。大数据平台基于微服务开发框架，选择主流的大数据相关技术组件，覆盖数据接入、加工、建模、治理及服务发布的全链路数据价值释放过程，简单易用的一站式数据服务平台。平台定位于“大数据视窗操作系统”，为大数据/数据仓库的开发、运维提供更直接、简单的操作界面。具有如下技术特点：（1）开源生态：兼容多种大数据技术组件，包括但不限于 Hadoop、 Doris、 Hudi、 Flink、 Kafka 等第三方开源的存储引擎组件、计算引擎、调度引擎。（2）可视化操作：屏蔽底层复杂的分布式计算引擎，基于 Web 的开发平台，提高开发效率，降低企业 IT运
维成本，覆盖数据接入、加工、建模、治理及服务发布的全链路数据价值释放过程，支持实时、离线和智能计算。（3）更实用：洞悉数据平台使用中的每个环节，将涉及到的内容都打磨得恰到好处，让每个角都能轻松使用。（4）更简单：平台建设基于企业管理问题，深知数据服务的痛点，产品简化了数据平台搭建的实施，更简单、更灵活地使用。
通过理论架构创新、技术架构创新和数据平台创新，实现全新的公司数字化运营管理平台的构建，助力公司数字化转型和管理能力提升。

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