引言：這兩年，大數(shù)據(jù)把“數(shù)據(jù)分析”炒火了。很多企業(yè)都開始重視并著手業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析，并視為信息化建設(shè)的下一個大目標(biāo)。以前收集、處理、分析數(shù)據(jù)可能是IT部門和數(shù)據(jù)庫員的專屬，現(xiàn)在很多業(yè)務(wù)都急切的開始用數(shù)據(jù)分析的思維來分析業(yè)務(wù)問題，催著IT、DBA要數(shù)據(jù)，求分析。如此甚囂塵上的數(shù)據(jù)分析，到底對企業(yè)的價值何在？ 在公司營運(yùn)過程中，數(shù)據(jù)分析到底是如何給企業(yè)帶來價值的，數(shù)據(jù)分析師是如何幫助公司創(chuàng)收的？在這里分享我們一個客戶的故事，這里暫且叫老X，是某大型器件制造廠的信息部經(jīng)理。

2017年之前，該公司的生產(chǎn)管理十分粗糙混亂：員工謊報(bào)工時，私自夾帶產(chǎn)品外賣，零部件數(shù)量常常對不上賬。多年且一系列的管理脫節(jié)，導(dǎo)致該公司利潤率持續(xù)下降，一度陷入管理絕境。好在公司產(chǎn)品還占領(lǐng)著較高的市場份額，才勉強(qiáng)不虧損。

該公司現(xiàn)如今有2000多人，但公司的信息化還處于原始的數(shù)據(jù)庫階段，數(shù)據(jù)分布混亂，也沒有所謂數(shù)據(jù)治理的概念。車間操作工的生產(chǎn)業(yè)績都是通過人工審核統(tǒng)計(jì)到Excel表，耗時耗力，并且存在人為篡改的可能。

意識到這樣的管理不能單單靠人，還需要依靠技術(shù)來客觀公正的考量。老X打算攜團(tuán)隊(duì)梳理企業(yè)數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)以及分析，優(yōu)化管理，為生產(chǎn)增效降本。

由于希望快速產(chǎn)生效益，項(xiàng)目初期，公司采購了一整套BI商業(yè)智能FineBI，整合數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)展現(xiàn)自動化，督促業(yè)務(wù)分析優(yōu)化業(yè)務(wù)。不僅盤活了公司的生產(chǎn)管理流程，還為公司帶來了經(jīng)濟(jì)創(chuàng)收。

老X一臉興奮地向我們講訴了他的戰(zhàn)績，依靠BI工具的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、多維透視分析和探索式分析三個功能實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)改革、生產(chǎn)工具改革和生產(chǎn)力改革，將上述問題一一攻克解決。

故事一：數(shù)據(jù)改革

• 改革前

公司的數(shù)據(jù)來自三個系統(tǒng)：ERP、生產(chǎn)機(jī)房的機(jī)臺和OA系統(tǒng)，三個系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程上有著緊密的聯(lián)系，但各系統(tǒng)表之間的數(shù)據(jù)比較獨(dú)立，且數(shù)據(jù)不統(tǒng)一，信息孤島問題十分嚴(yán)重，無法為公司整體數(shù)據(jù)分析進(jìn)行指導(dǎo)和服務(wù)。數(shù)據(jù)匹配關(guān)聯(lián)，手動操作繁瑣，耗時且數(shù)據(jù)源獲取不統(tǒng)一，造成數(shù)據(jù)結(jié)果有差異。

正如老X所述：“原本的方式，管理者一會從這個表里面看數(shù)據(jù)，一會從那個表里面看數(shù)據(jù)，無法把他們集中到一塊，久而久之就擱置了。其次，??對于管理高層，他們沒有時間能熟悉并學(xué)習(xí)各種系統(tǒng)，更多時候是看現(xiàn)成的結(jié)果。??你讓他到ERP里面，一會到銷售里面找個數(shù)據(jù)，一會到應(yīng)付賬款里面找個數(shù)據(jù)，一會又看一下腳褲的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，效率非常低下?！?/p>

• 借力數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)

接觸了FineBI之后，老X發(fā)現(xiàn)了FineBI優(yōu)越的數(shù)據(jù)連接和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的功能，其支持30余種數(shù)據(jù)庫，也支持直接將Excel文件進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，同時自帶數(shù)據(jù)處理功能，比Excel更方便自由處理數(shù)據(jù)。

于是老X很輕松地就連接了ERP系統(tǒng)、OA系統(tǒng)和機(jī)臺的生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫，通過鼠標(biāo)點(diǎn)擊，將不同生產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)同時在BI平臺上實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)整合，同時用數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的功能，將各個系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)了起來，也借此機(jī)會把各個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)口徑和各個業(yè)務(wù)部門進(jìn)行了統(tǒng)一。

FineBI數(shù)據(jù)整合

FineBI數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)

• 改革后

數(shù)據(jù)改革之后，廠房的機(jī)器全部都聯(lián)網(wǎng)，然后從機(jī)臺上抓取??一些它相應(yīng)的數(shù)據(jù)，比如它綠燈時間、紅燈時間等這些日志，然后再把它轉(zhuǎn)化到??數(shù)據(jù)庫里面，??再從數(shù)據(jù)庫里面按需要的指標(biāo)去??把它抓出來做相應(yīng)的分析。??大家需要的數(shù)據(jù)都只要在一個平臺上就可以查詢，而且數(shù)據(jù)之間的關(guān)系很清楚，對于不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)，大家有了統(tǒng)一的認(rèn)識，不再因?yàn)閿?shù)據(jù)分散而糾結(jié)或耗時，“數(shù)據(jù)從來沒有這么清晰過”，老X說道。

改革后，一次生產(chǎn)數(shù)據(jù)異常從經(jīng)過IT和業(yè)務(wù)間三到四次以上的反復(fù)溝通變成業(yè)務(wù)自己就找到數(shù)據(jù)，從各個生產(chǎn)系統(tǒng)反復(fù)找數(shù)據(jù)核對數(shù)據(jù)變成一次性找到數(shù)據(jù)，提高效率50%以上。

故事二：生產(chǎn)工具改革

• 改革前

生產(chǎn)線的員工進(jìn)行生產(chǎn)加工時，會消耗生產(chǎn)材料，然后根據(jù)消耗率的情況廠房每幾天會進(jìn)行補(bǔ)給。但是過去總是感覺生產(chǎn)線的材料消耗率特別高，在月末統(tǒng)計(jì)總消耗數(shù)和補(bǔ)給數(shù)的時候，總發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)對不上，補(bǔ)給數(shù)總是多于消耗數(shù)，無法知道這部分多余的消耗用到哪里去了。

老X通過切片分析發(fā)現(xiàn)，連續(xù)相同時間段相同生產(chǎn)效率的人員的生產(chǎn)材料損耗率竟然差別特別大，進(jìn)一步通過聯(lián)動分析來進(jìn)步看到材料損耗上報(bào)記錄差異性很大，因此質(zhì)疑上報(bào)記錄有貓膩。后來發(fā)現(xiàn)這中間可能存在一些浪費(fèi)或者一些舞弊的現(xiàn)象，老X決定要推動這部分機(jī)器生產(chǎn)材料消耗率的數(shù)據(jù)也要能夠自動化記錄下來。老X聯(lián)系了機(jī)臺的廠商，要求廠商去開發(fā)解決提供這部分?jǐn)?shù)據(jù)。??

這是基于FineBI的OLAP多維切片分析功能，對數(shù)據(jù)進(jìn)行鉆取、放大、過濾、維度切換、跳轉(zhuǎn)、聯(lián)動、導(dǎo)出、復(fù)用等等，可以多維觀察數(shù)據(jù)，從大到小，由淺及深，探索數(shù)據(jù)之間的深層關(guān)聯(lián)。

FineBI聯(lián)動分析

• 改革后

廠商改進(jìn)了機(jī)器，將整套生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)打通并監(jiān)控起來，此外對生產(chǎn)消耗率更加清晰之后也更加針對性實(shí)際指導(dǎo)生產(chǎn)。每個人的實(shí)際消耗率一目了然，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)補(bǔ)給。

此外，對廠商也產(chǎn)生了雙贏的局面。“除了我們會提供他一點(diǎn)費(fèi)用，對他自己有沒有額外的一些幫助？??他下次賣給其他客戶的時候，那也是它的亮點(diǎn)，對他們來說也是有好處的。??”

改革后，每個月浪費(fèi)的生產(chǎn)材料降低了80%，生產(chǎn)任務(wù)可以提前安排計(jì)劃，提高生產(chǎn)效率10%。

故事三：生產(chǎn)力改革

• 改革前

公司的人員變動率總是比較高的，而且員工的健康值也是有一定問題，不少員工加班多，但是生產(chǎn)效率卻很低，有些員工總是不能保質(zhì)保量完成任務(wù)。這些問題困擾了公司很久，通過制度或者紀(jì)律強(qiáng)調(diào)總是沒有大的起色。

老X一開始也不知道如何分析，后來先把員工相關(guān)所有數(shù)據(jù)拖出來進(jìn)行觀察和公布，這樣也避免了員工手工去改一些東西，比如員工通過PPT匯報(bào)的話數(shù)據(jù)想改多少就改，??也不可能每個數(shù)據(jù)去核對，?同時不同人統(tǒng)計(jì)的方式不一樣，??統(tǒng)計(jì)方式或者抓取數(shù)據(jù)源不一樣，它出來結(jié)果可能是完全兩樣。??

“經(jīng)常超時加班到底是哪些部門？??最主要加班排名最前的是哪幾個人？??如果某些人一直在加班，假設(shè)一個月很多個小時肯定是有問題的，??身體再好也扛不住。??第二個是我們將加班時間跟產(chǎn)值匹配起來。??加班多產(chǎn)出很少，可能是員工的效率管理問題?！?/p>

• 改革后

于是，老X將加班時長和產(chǎn)值進(jìn)行了相應(yīng)的排名，做到了更好的信息透明和監(jiān)督。借助FineBI的可視化分析功能，讓業(yè)務(wù)部門自主的進(jìn)行簡單的數(shù)據(jù)透視分析，分析數(shù)據(jù)，讓業(yè)務(wù)部門可以對于考勤異常的員工及時進(jìn)行關(guān)注，更好地人性化管理，同時員工們也可以更直觀看到互相之間加班和產(chǎn)值的情況，更加專注在單位時間的產(chǎn)值增效上，企業(yè)的生產(chǎn)力得到了整體提高。

FineBI可視化探索分析

最后，關(guān)于數(shù)據(jù)分析如何給企業(yè)帶來價值？

數(shù)據(jù)的價值可以有很多種，不一定是直接增加收入，也可能是降低運(yùn)營成本，甚至更多時候是降低決策的風(fēng)險(xiǎn)及失敗率，哪怕是提高人員效率，降低手工作業(yè)，對于很多傳統(tǒng)企業(yè)來講，都是不小的價值。

數(shù)據(jù)確實(shí)很有用，然而不代表老板們都認(rèn)可這個用處，不代表IT、分析師們，能從這里升官加薪。數(shù)據(jù)生產(chǎn)力之路漫漫，技術(shù)以外，如何創(chuàng)造價值，有可能需要代碼和算法以外的其他東西輔助，與大家共勉。