金蝶EAS BI解决方案.doc
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1、苏格拉底说过“人不可能两次踏入同一条河流”。世界万物都在运动变化着,而且这种变化往往是发展中的前进。中国企业信息化建设近20年来有了长足的进步,面对日新月异的市场变化和不断增长的 海量业务数据,每一位企业管理人都迫切希望将业务数据迅速转化成为对市场、对当前运营状况的认 知,从而对现状进行深入洞察和分析,不断优化决策管理流程,确保企业持续的竞争力和不断超越自 己的能力。商业智能(Business Intelligence,BI)是对商业信息的收集、管理和分析过程,目的是使企业的各级 决策者获得知识或洞察力,促使他们做出对企业更有利的决策。现代企业需要基业长青,获取竞争 力,不能离开BI。但很长一
2、段时间内,BI都是被包围在象牙塔里的“贵族软件”。企业信息化的整体 水平,BI价格的居高不下,BI的易用性和实用性没有得到保障,BI本身的价值也没有很好的体现,都 是BI 曲高和寡的重要原因。而现在,这样的状况正在逐步改善,这个市场也在快速崛起。除了金融、电信、零售等BI传统行业对 商业智能的需求继续保持着快速增长外,集团企业和大型制造行业,如钢铁、汽车、机械等,以及能 源、化工、交通行业的增长也比较明显,甚至于中小企业也开始有了使用商业智能的需求。市场迫切需要一个满足新时代经营分析和决策支持需求的系统。金蝶EAS BI以“自主知识产权,管理 智库级别的商业智能”发展思路设计开发,在经营分析和
3、决策支持功能基础上,强调业务应用的覆盖 和管理,强调系统易用性和功能丰富性的结合,强调战略蓝图和对标管理的结合,强调自我学习和包 含最佳实践的结合,帮助中国企业在竞争中赢得主动,掌握市场先机。 目录企业经营分析与决策信息与企业经营分析决策企业经营分析企业决策支持企业经营分析与决策信息化思路企业经营分析与决策信息化经营分析信息化决策支持信息化金蝶EAS BI整体解决方案金蝶EAS BI应用解决方案应用方案概述预算分析财务分析资金分析资产分析库存分析采购分析销售分析人力资源分析金蝶EAS BI技术解决方案技术方案概述数据源操作数据存储数据仓库数据集市ETL设计报表与OLAP仪表盘与界面分发元数据关
4、键特性客户价值成功实践内蒙古小肥羊餐饮连锁有限公司新疆广汇实业投资集团关于金蝶企业经营分析与决策Business AnalysisAnd Decision-making信息与分析决策伴随中国经济的飞速发展,众多企业正在努力进行信息化建设。中国企业信息化经历了三个阶段:01 基础信息化阶段这个阶段主要处于90年代和20世纪初,随着手工信息处理不能满足企业发展壮大和管理升级的需求,管理信 息化应运而生。那时的管理信息化是一个信息化替代手工信息处理的过程,属于基础信息化阶段,代表的信息化系统有业务交易处理系统,核算系统、财务系统、进销存系统、CAD系统等。02 企业级信息化阶段这个阶段主要处于20世
5、纪初,随着企业管理集团化、集成化、精细化,既要对整个企业进行管控,同时对每 个业务领域进行信息化的覆盖,企业级信息化系统产生了,代表的信息化系统有OA、 MIS、ERP、SCM等。03 战略价值信息化阶段这个阶段主要开始于2006-2008年,企业需要一个系统能支持战略发展,能服务于战略决策。同时,运用海 量业务数据完成经营分析、决策支持的系统是企业管理者期盼的,这时战略价值信息化系统如数据仓库/BI、决 策支持系统等产生了,实践证明,BI、决策支持系统能很好的实现战略价值和商业分析,是信息化道路的一大划时代的阶段。中国企业信息化三阶段面对日新月异的市场变化和不断增长的海量业务数据,每一位企业
6、管理人都迫切希望将业务数据迅速转化成为对市场、对当前运营状况的认知,从而找到经营中的问题,并加以解决。同时,对现状的深入洞察和分析,借 助高级分析模型和工具辅助企业决策,引导企业快速针对行业趋势和市场需求进行调整,不断优化决策管理流 程、提升对市场变化的响应能力和企业的核心竞争力,是企业管理者的福音。构建企业级商业智能解决方案, 将能够有效的解决上述问题。商业智能应用属于信息化高端领域,属于战略层面和竞争分析层面,一个架构在 业务基础平台之上的商业智能系统能够成为企业经营分析、企业决策支持的有力助手,对企业的健康发展起到 至关重要的作用。企业经营分析是运用定量分析、业务分析和行为分析相结合的方
7、法,对企业经营进行分析的一种现代经营分析体系。包括:运营分析、财务分析、市场分析、人资分析、生产分析、物资分析、经营信息管理分析等。具 体分析方法都是从会计、统计、工业工程、应用数学和行为科学等学科中借用来的。分析方法包罗万象,就分析方法性质来说可以分为如下几类: 定量分析以会计和统计进行表现的分析方法,如比较分析、因素分析、结构分析、平衡分析和边际分析等。业务分析以货币和实物单位表现的各种经营活动结果指标的分析。行为分析 采用行为科学的方法,对个人行为、群体行为,以及产生这些行为的心理进行分析。 三类方法的结合应用,实际上是把企业看成一个系统,沿着系统的层次由浅入深、由表及里地揭示出企业经营
8、过程中存在的主要矛盾,以便有针对性地提出对策。企业经营分析还包括战略性绩效分析。实践中应用的战略性绩效管理评估体系主要有两个: 关键业绩指标法和平衡积分卡法。关键业绩指标法KPI(Key Performance Index)的核心观念是:设定与企业流程相关的标准值,定出一系列的对企业经营 和发展有提示、警告和监控作用的指标,然后把实际经营过程中的相关指标实际值与设定的标准值进行比较 和评估,并分析其中的原因,找出解决的方法和途径,从而对企业的流程做相应的调整和优化,以使未来实 际绩效指标值达到令企业满意的程度。平衡积分卡法BSC既强调了绩效管理与企业战略之间的紧密关系,又提出了一套具体的指标框
9、架体系,包括:(1)学习与成长;(2)内部管理;(3)客户价值;(4)财务。 科学的BSC不仅仅是重要绩效指标和重要战略驱动要素的集合,也是一系列具有因果联系的目标和方法,体 现了企业战略目标与短期绩效目标的整合。企业经营分析面临着以下挑战:01 经营分析系统退化为报表系统在BI系统没有投入使用之前,分析人员往往通过向相关人员提出某种数据需求获取数据,利用EXCEL工具作 一些简单的描述性统计分析。BI系统投入使用后,分析人员还是习惯于报表形式的分析模式,对经营分析系统 承担的任务认识不够清晰。例如,由于客户主题分析和数据挖掘方面的知识较新,分析人员对这方面的认识还 处于初步的学习和了解阶段,
10、相应的分析和从数据挖掘图表获取信息的能力还较为欠缺。具有强大分析和预测 功能的BI系统退化为一个报表系统。02 缺少专业人员利用系统挖掘功能进行高层次主题分析BI系统具有多种分析功能,多种功能操作分析难度差异很大,对分析人员的要求也不同。 关键指标监控,统计 报表这些功能,一般操作人员只需使用鼠标点击就可以实现。像联机分析处理、数据挖掘分析,一方面由于分 析变量数目多,需要利用数据挖掘算法或是数据仓库的操作,技术方面要求高,由于能力所限,分析人员不能 很好的开展综合性较强的高级分析。另一方面,分析主题性强、非结构化,数据挖掘分析不等同于数据库操作。 分析人员不单需要扎实的数据库基础和熟悉账表的
11、优势,如果缺乏系统的数据挖掘知识和行业业务知识,经过 短期培训很难掌握经营分析系统,很难提供具有价值的经营分析结果。03 分析和挖掘结果不能充分应用到实际工作中BI系统缺乏一套有效的闭环经营分析、决策支持流程管理机制。BI系统建设初期仅被认为将企业中现有的数据 转化为知识,帮助企业决策层做出正确的业务经营决策。系统侧重后台分析,忽视了前台业务流程管理和重造, 造成系统功能大打折扣。比如,当客户经理被要求对可能流失的客户做挽留工作时,只能从客户分析人员获得 客户名单,得不到有关客户流失的详细信息,如用户最近一个月的通话行为、用户的状态变更、套餐变更、流 失原因等,很难真正的了解客户流失原因以及开
12、展“提升营销”。04 管理人员获取的信息不是最想要的信息在管理者使用商业分析获取信息的过程中,系统设计人员往往不能做到所有管理者看到的信息都是其最想要的,一般都是一些杂乱内容的堆积或没有体现企业自身特点的管理者门户。而且,当管理人员关注的指标状态预警时,没办法做到智能的展现其相关信息和数据。当直接分析综合性很强的主题时,由于主题的综合度 越高,所涉及的变量、维度越多,难度也就越大,概括性的信息少之又少。像客户流失分析涉及的简单变量 达到三四十个之多,如果不考虑客户主题层次的话,不加选择放在一起分析,很可能出现“维度灾难”,难 以得到有价值的结果。企业的经营往往伴随着决策。没有决策的经营是没有方
13、向和目标的经营。而且决策往往是应对来自外部的竞争和环境变化,这些应对都是基于企业内部运营数据信息和外部的行业对标。企业的经营决策促使企业在变化中 生存,在改变中提升。决策的含义:决策就是指在既定环境下,管理者从备选方案中选择一项行动方案的过程。决策的主要特点有:决策具有广泛的普遍性; 决策具有明显的时效性; 决策具有经济合理性; 决策具有或强或弱的相互关联性; 决策具有显著的动态性。按决策活动所涉及的范围分类可分为:战略决策; 管理决策;经营决策;按决策在企业管理不同层次中作用分类可分为:基层决策,中层决策,高层决策;按决策问题的重复性程度可分为:程序化决策 ,非程序化决策;按决策方法的不同分
14、类可分为:确定型决策(决策者所面临的状态是确定的),风险型决策(状态未知,但能预知其概率), 非确定型决策(状态未知,其概率亦未知)。经营决策对整个企业的持续发展非常重要,没有决策就没有企业的发展,没有正确有效的决策就没有企业的自我超越,整个经营决策原则:数据支撑、放眼未来、科学决策、持续发展。企业决策支持面临着以下困惑:01 汇报为主的企业管理决策企业进行了一定的信息化系统覆盖,但除部分财务信息外,其他决策支持所需要的信息还是以手工处理为主, 从管理(者)的角度没法高效地获取决策数据。企业在实现了信息处理计算机化的信息交流同时,还存在手 工编制为主的工作方式,使得工作量大,部分信息反馈不及时
15、,各方面的业务数据并没有有效统一,数据经 常不一致,很容易就出现各种管理漏洞。02 集团的财务监控力度不够由于集团管理未理顺,从集团总部到机构到部门到个人的监管没有规范化、制度化,总部对下辖分子公司监 控力度弱。集团总部和分子公司存在业务数据与财务数据不一致,财务汇总报表困难,财务监管不能管理监 控到明细分类(账)数据,也就不能对业务部门、以及各分公司上报的财务报表数据进行有效确认,当然也 不能起到有效的监控作用。日常工作中财务部门所提供的数据往往滞后于业务的实际发生数据,影响了公司 决策的时效性。03 决策与管理信息滞后企业领导在公司生产经营决策中,需要对业务运作管理及时决策,这就需有大量的
16、、及时的、准确的业务数 据作为分析的依据,但是条块分割的信息处理,甚至手工数据处理,造成管理信息不能及时的提供给企业决 策层,以至于导致经验管理,“拍脑袋决策”的现象出现,不能有效的帮助企业决策层做出正确的经营 决策。04 企业不能有效整合数据资源作出决策在信息化建设中采用了财务系统、物流系统、生产制造系统,帮助企业实现了信息化管理和经营,但这些系 统更多关注于企业的事务处理和过程控制,无法利用现有的信息数据进行进一步分析,无法有机整合并提供 贯穿战略企业管理全过程所需的决策信息。企业分析与决策信息化思路Information Outline of BusinessAnalysis and D
17、ecision-making企业分析与决策信息化传统BI系统易用性和实用性没有得到保障,BI本身的价值也没有很好的体现,如:不能提供规范的分析流程和分析方法;极少人才能掌握分析方法并有效使用;对企业外部信息的掌握不够,无法有效辅助决策。市场迫切需要一个满足新时代经营分析和决策支持需求的系统,承载企业从战略到营运的全面分析和决策。首 先,使得企业经营分析过程对分析人员而言,分析是一站式的。在经营分析系统提供分析结果的基础上,经营 分析人员无需做手工合并、分析,这些都交给系统,而且还能深度挖掘工作。其次,对于决策者而言,当拿到 经营分析结果时,就是他们最想要的一些信息,包括指标和概括性报表,图形。
18、不需要花时间和精力阅读大量 的非集成化、非关联化、无分析过程的内容,彻底改变“报表满天飞,领导瞎指挥”的情况。新型的BI系统还必须能很好支撑企业管理模式,协助企业在管理上不断优化和完善,既能体现企业经营的历 史智慧,也能满足企业管理的最佳实践,并形成管理知识加以发扬。同时,针对企业战略蓝图,新型的BI系 统还必须能分解和下达企业战略目标,构建战略绩效考核,促成企业达成目标。面对企业内部发展和外部竞争 需求,新型决策支持系统还必须能结合对标管理理念,不断更新和追踪关键企业指标、行业指标、对标,促成 企业竞争力的提升和绩效指标的达成。因此,支撑企业管理模式和对标管理的BI系统满足了企业新形势下经
19、营分析和决策支持的新需求,能大大提升企业的竞争力,促进企业战略蓝图实现和战略目标达成。在系统架构上,不是传统BI系统简单的三层或者四层结构:数据源、数据仓库、OLAP引擎,而是蕴含决策层、管理层、运营层所需的分析应用和内容。其中,支持企业战略蓝图、远景、目标的分解和达成;支持集 团战略管理、集团管控,包含符合企业决策层和管理层需求的战略应用层、管控模式层、管控层,助力集团 管控和决策支持的高度信息化;运营层还富含各个业务运营分析,包括财务、协同供应链(供应商、仓库、 客户)、产品生命周期管理(研发、供应、生产、销售、服务)、人力资源管理、知识管理(协同、知识 库、管理模式),项目管理(知识库、
20、模式库、最佳实践)等分析领域,做到全面透彻洞察;融入对标管理 和风险管理运用,全方位提升企业竞争力,防范企业风险,保证企业基业长青。新型BI系统业务应用架构所有的以上应用,都可以划分为标准应用和行业应用,如果能封装为组件,可使这些应用的传播和进化便捷 自如,而且严格的系统管理要求这些组件管理都是建立在BI管控平台上的。同时从经营分析和决策支持的数 据流、信息流的角度,BI系统对企业数据资产的利用处理,并带来战略性价值的过程一览无遗。经营分析信息化BI系统需要完整的系统总体架构和成熟的主流业务数据流、分析流配合,相得益彰。BI业务数据流和分析流 为两大流程,流程独立但互相影响。业务数据流反映业务
21、分析流的数据支撑部分,业务分析流是业务数据流 在分析范围上的延展。01 业务集中数据流确立商业运行数据的集中处理流程。 依据用户分析需求建立以企业数据 仓库为基础的决策分析管理系统。 业务集中数据流(图上蓝色直线) 由左方横向右方;即从总部/下属公 司/营业厅数据源经格式化处理传递 到临时存储区,经ETL(含数据清 洁、轻度集成)处理放进运行数据 整合(ODS),再经ETL(含数据转换、中度集成)处理放进主题数据仓库,数据再加整理切合用户主题需求建立主题数据集市,提供用户主题分析。利用数据整合和数据仓库的汇总数据产生报表数据,提供用户报表展示,了解日、月、季、年的企业状态、以及未来的KPI及预
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