大数据分析平台建设蓝图布局与驱动数字化转型的案例

前文导读

如今数字化战略转型愈演愈烈，很多国企也加入了战队，说数字化转型是传统行业里一场盛大而又艰难的全民战役一点都不为过。

说它盛大是因为企业如果真的奔着不达目的不罢休的目标，变革会是一场革新运动，需要革新企业员工惯守已久的管理思想、支撑已久又跟不上时代的系统，以及革新企业固化的管理流程、陈旧的IT技术等等，而每一种变革都能让企业撕心裂肺。

所以这场战役势必非常艰难，同时也会是一场消耗费人力财力的工作，发展到如今这个阶段，每家企业都走在了不同的数字化转型旅程上，喜怒哀乐全都有，当然迟迟不上路的企业也大有人在。

如今这个时代断不能如当年商鞅变法般进行霸道的法治手段来逼进转型之旅，那么数字化战略转型如此之难，如果不跟上时代就早晚会在残酷的竞争市场失去角逐的资格，企业怎么办呢？从多数案例来看靠企业内部高层的意识觉醒，意识到整个企业需要数据化，需要一个现代化数据分析平台来支撑企业发展，会是最好的驱动力。

01为什么说打造大数据分析平台是数字化战略转型的内驱力

在谈大数据分析平台前先了解下BI的概念，那什么是BI，百度给出的简要解释就是商业智能，那么简单直白点就是用BI工具做一套指标报表，这是最起始的分析雏形，而随着企业数据资产日积月累，成系统成体系能够完全覆盖企业经营方方面面的指标体系的分析结果成了必需品，那面对错综复杂的业务数据，集团性企业还要聚拢各种不同的业务系统数据，打通全渠道来组织各业务维度，大数据分析平台应运而生。

简单点做分析的目的是为了看经过加工后的业务指标，从企业高层来说可以通过分析结果了解企业的宏观运营面，基本面，财务面，而从不同业务部门来说通过加工后的业务指标是可以看出他们负责模块是否发生了问题，供他们操作精细化运营，所以随着大数据概念的深入，整个企业的决策者会有想看数据的意识，对数据有最基本以及最迫切的需求。

那对数据有了需求，这就会引出一个非常重要的问题，数据从何而来？

很多传统的企业有ERP系统，有财务系统，有WMS系统，或者还有采购系统，生产系统等等，那么大家都想要得到数据，他们就会去从这些系统中去找数据，在找数据的过程当中势必发现很多流程不完善，很多系统因为老化而丧失了数据采集功能或者出现数据质量问题，那么此时如果想要完整且精确度数据他们就会考虑在集团层面进行系统统一，系统规范输入，各系统间的联通性，那么当企业上下整体都意识到这个问题且对解决方法认知一致的时候再进行系统革新和流程革新就相对容易了，也容易走上数字化转型的征途。

那么要搞大数据分析平台建设除了数据的完整性还有一个点非常重要就是数据质量，因为源头数据质量不行最终出来的分析结果就不准确，这个点对于业务方来说是非常敏感的，比如账面数据和实际库存数据对不上，采购数据和库存数据对不上，销售数据和门店实际销售对不上等等等，所以当大家对于数据的精准性非常敏感的时候，大家就会去思考另一个问题。

什么问题呢，就是数据的规范性、标准性和一致性，那么这就是数字化战略转型的基础要素：数据治理。

不管说企业的数字化战略转型是否真的要完全覆盖所有的大数据计算比如云计算、AI，物联网等等，这些都是立足于准确的数据之上打造的高楼大厦，如果数据质量不行，高楼总有坍塌之日，战略转型就走不到终点。

所以随着整个大数据市场的发展，以及一些概念的大力普及，从目前的市场来看大数据分析平台日益会成为企业的基础配置，当大家对这一基础配置进入刚需阶段时候因为整个平台建设的工程性，数据治理势在必行也定会走完万里长征，那么同时如果企业所有业务及流程没有进入数字化那么就意味着企业没有数据可以做分析，所有沉淀的数据成了死水，所有的业务好比进入了沙漠盲区，所以当内部都意识到需要为自己的业务决策方向打造一个现代化的数据分析平台时，数字化战略转型的内驱力就形成了。

02大数据分析平台应用不到位，内驱力能量不足

我们说要建设一个大数据分析平台，它是企业一项系统工程，在1段内容一直在谈平台建设的底层基础，但事实上整个平台最终的分析应用才是核心。

为什么这么说呢？

建设大数据分析平台最终目标是业务决策应用，这是结果，也是众望所归的最终结果，只有当这个结果成立的时候才能让企业的内驱力能量越来越足，强到大家可以主动去克服系统革新、数据标准化、流程重塑等等过程中的诸多困难。

要是大家发现大费周章搞完底层出来的分析报表最终无法驱动业务或者支持业务的时候，这项需要浩大投入到工程就没有了可被认可的ROI那么数字化转型的征途多半会半途而废，实现现代化数据分析不是企业数字化战略转型的目标，也不是起点，是给予数字化战略转型信心的一段关键里程。

所以企业在建设大数据分析平台时，需要高层意识到在大力人力物力财力投入的基础变革不是为了做出类似EXCEL就能实现的报表，我们要做的是集所有系统，集所有业务数据后的分析，业务分析、商业分析、竞品分析、市场分析、企业人力分析等等等，是一套能够将企业所有数字沉淀成数据资产从而盘活起来去助力企业经营决策的现代化分析系统平台，去帮助企业了解历史，总结现在，然后预测未来。

03大数据分析平台建设蓝图布局

谈完分析应用的重要性，那么在面对如何将整个数据分析平台发挥出决策价值的思考面前，我们应该用全面的眼光去审视整个企业的分析需求，就不应将眼光放在大家通常关注的营销板块上，或者销售分析，广告投放分析、生产计划分析等等之上，而忽略了财务分析和人力分析。

其实从数据中台的概念被市场接受后，整个中台的数据资产显得尤为重要，那么财务作为企业特别是多层级集团的一大数据输出，大家都在考虑走业财一体化的路线，将所有财务数据和业务数据打通，让它们融合到一起发挥出更大的决策价值，数据中台少了财务数据就不能算完整，所以财务分析势必需要纳入整个分析平台之内。

当然人力板块的分析同样如此重要，企业要变革，人才是关键。回顾整个历史每个朝代的更迭其实是当时应时而生的“人才”去推动的结果，奸臣断送朝代，良才建立新朝，所以企业要变革，留住人才，激励人才非常重要，那么通过整个数据分析平台出具的企业人员360度数据不仅可以评估人才质量，同样可以帮助高层或者HRD输出合适的绩效激励政策以及赏罚政策去实现更科学的企业人力管理。

那我们可以对企业整个分析模块做一个主要的布局总结：营销运营分析、广告投放分析、产品分析、渠道分析、财务分析、供应链分析、人力分析。当然不同企业由于业务不同，布局的深度和宽度也会略有不同。

现在很多企业都在推行业务人员自主分析，这不仅是在解放IT团队的人力和成本，其次也是提升整个企业的数据分析技能，当全员都具备了数据分析思维，那么他们所做的每一步工作就都有了科学的客观依据，真的从拍脑袋的粗放型工作走向数据化、走向精细化。

建设一个大数据分析平台，如果从系统革新、数据治理再到前端分析应用开发，这个耗时周期非常漫长，庞大的集团可能就此走上万里长征，为什么说是布局蓝图，因为一蹴而确实有难度，所以在具体落地的过程当中可以采取优先级排序和主辅项目的形式来按路径去实现。

04市场上利用大数据分析平台驱动数字化转型的案例

多数企业有了内驱力后，那么对于要怎么做又会陷入一个困境，纯靠自己摸索势必实现周期长，如果前有古人，那么前方就像有了一盏照向黑暗远方的指路灯，所以我们可以看下市场上已经成型的案例。

1、怡安利用Tableau打造专业人力管理分析平台，拥抱数字化未来

怡安是一家世界领先的专业服务公司，在全球拥有50000余名员工，服务全球120多个国家，通过后台数据库沉淀数据再借助Tableau工具为不同的客户做了详细的用户画像以及薪酬绩效各方面的分析，最终通过数据分析结果为客户提供了减轻风险和提高绩效的专业见解，以及在2020年疫情异常严重失衡帮助了企业制定了更加有效且顺应当时的人力绩效政策。

怡安相信了数字，相信了分析能够驱动业务，选择了Tableau在内部构建了一个完善的专业的数据分析平台，她的收益就是在数字化转型这条路上越走越顺畅，越走越快。

2、东海证券基于Tableau打造业财一体化的大数据分析平台，加速企业数字化战略转型

现在很多集团公司都在倡导业财一体化的概念，但都非常难落地，因为源头非常错综复杂，业务系统和财务系统各自独立，没有交集，指标统计口径也无法保持一致，那在大家达成要将业务、财务数据融合到一起建设企业整体数据分析平台后，落地就会相对简单，从数据层面去管控系统革新，流程再造。

东亚前海证券有限责任公司是经中国证监会批准的，全国性综合合资证券公司，公司的业务范围包括证券经纪、证券承销与保荐、证券资产管理、证券自营等。

前海证券公司最初推行自助分析始于财务部门，因为很多传统企业财务部门数据相对规整，所以开始从财务部门去做分析意识唤醒是非常常见的，财务人员也一直被各种分析报表困扰，财务遇上Tableau可谓是灵魂伴侣。

那前海着眼于财务部门，然后再推行到计划财务部、人力资源部、综合管理部等等业务及其他支持部门的速度就非常快了。因为要做企业整体的数据分析平台，企业就会时刻去回溯各方质量不高的数据，这样企业整体数据治理的速度也会被加快，良性循环，数据这块就不会成为数字化战略转型的障碍而是成了一大有力的推手。

结语

数字化战略转型的内驱力是企业高层甚至上下对于打造现代化数据分析平台的意识，转型的基础是数据治理，源头根本在系统，转型的未来在AI、在智能化或者还没诞生的不可预见的更高端的技术，每一步虽然都不好走，还是祝大家能在不远的未来走完这万里征程。
编辑：lyn