爱华网61550; 徐芳芳A公司是一家规模较大的工业企业，经过多年的发展，其生产的几十种产品不仅覆盖全国，而且产品还远销国外，经济效益可观。为了增进企业管理水平，满足集团管理的要求，A公司于2003年底正式启动了ERP项目，并在2004年成功上线，半年后实现单轨运行并一直保持平稳运行的状态。生产型企业，ERP作为其生产经营管理的主要工作平台，通过财务（FI/CO）、物资（MRO）、销售分销（SD）、库存管理（MM）、设备维护（PM）、项目管理等模块的顺利实施并运用使得企业集团化管理的效益逐步显现。然而，ERP系统主要是对日常运营基础数据的管理。A公司信息中心人员发现，公司领导很少用到这个系统，而很多领导需要的报表的制作还是需要在系统外进行编制和流转。基于这个原因，他们决定在ERP系统上拓展了一个新项目——BI系统即ERP信息查询系统，意在抽取ERP中的数据、形成供管理人员查看的报表系统。于是，A公司在ERP系统单轨运行后很快就进行了BI软件选型，并组织相应实施人员进场开始工作。可未曾料到的是，原本预定于4个月即能结束的项目，过了7个月还是一拖再拖，以致不能汇报领导结项。是领导需求不迫切，还是其他的因素在阻碍项目的发展？原来，经过几个月的项目实施，无论是信息中心的IT人员还是软件公司的实施人员，都发现：系统无论从内容还是形式，或者是操作上，都与最初项目启动时的设想出现了较大的偏差，完全无法匹配领导的要求。想想此次BI的实施，A公司也是费煞苦心，投入颇多。而在此时，系统里也算是满满当当的数据和报表，数据的抽取和查看也可支持，可为什么仍是不怎么适合使用呢？问题的原因很简单，A公司此次的项目系统和业务之间竟是断裂开来，无非就是对于经营分析缺少考虑的缘故。管理和IT关联不紧密，整个项目缺乏清晰的经营分析指导，直接导致了该项目的先天不足：61548; 对项目目标没有清晰、明确的定义；aihuau.com61548; 缺乏清晰的BI系统建设工作思路和工作计划。A公司启动项目的最初目标比较单纯，只是为了吸引公司领导能够多使用系统而已，而使用的方式，在这里则定义为信息查询或说报表查询。这个需求描述简单笼统，而且在实施前，没有专门的咨询顾问、甚至没有专门人员对于系统需求进行调研和细化。于是，直接导致在系统实施过程中，实施人员在系统设计时对使用人员的需求考虑不够全面，如：（1）只是单纯地进行数据抽取和报表统计，没有充分考虑到分析的重点和分析意义；（2）单纯地报表和数据罗列，未考虑到结果展示的重要性和使用便捷……。眼看领导要求的汇报时间不断迫近，相关人员心急如焚，商量之下，他们决定寻找外部顾问资源对项目思路进行修正和提升，使项目尽快得到领导认可而结项。至于思路修正后的落实，除了本期项目内修改外，大部分可能还有赖于系统后期的继续开发来实现。这也是他们由此找到了AMT进行经营分析项目咨询的原因。通常AMT进行经营分析咨询项目，可以分为明确经营分析的愿景和目的、确定分析方法和工具、经营分析框架设计、指标和报表设计、应用设计、IT实现（BI需求）和持续改进机制建立等几个步骤，即先有经营分析体系再有BI。而一般软件项目的开发或实施，也需要经历漫长的业务需求调研分析过程，以确保系统和业务的匹配，BI软件的定位，决定了其支持的业务就在于经营分析。为了及时纠正和提升项目价值，A企业此时要做的就是快速地切入经营分析及对系统进行调整。第一步需要对项目的目标，也就是BI系统建设的目标进行清晰描述和分解。系统建设总体目标是：以ERP系统数据为基础，对公司生产、经营活动进行全方位、多视角的综合分析；为公司经营决策提供必要的信息支撑。如图1所示。同时为建设公司数据仓库做准备。而这个目标在第一期中已解决，目前则主要在于报表的生成和展示：– 解决ERP系统报表功能弱、生成速度慢、实现较复杂、展现方式不灵活等问题；– 将处理统计报表和分析报表的功能从ERP系统中分离出来，提高系统的运行性能和报表处理性能；– 建立一个业务智能门户，将ERP中重要信息以安全、综合、灵活(个性化)的方式展现给使用者。图1 系统建设目标和用户第二步，需要进一步明确系统的使用人员及其需求。最早定义的系统供公司领导查询报表使用，根据实际情况可以细分到三级用户。– 公司领导– 部室领导/事业部领导– 业务管理人员
而这三级用户，根据专业和业务范围的不同，对于业务和数据肯定会有不同的关注点、有不同的数据检索习惯和要求，也就是最终导致的不同的需求。这些业务和数据关注点，在经营分析中，则被细分为指标及指标体系。而在于同一专业或业务领域，三级用户之间是一个管理层级和数据间的递进式管理，也就是数据颗粒度和多层嵌套的问题，在经营分析体系中，可以把关注点分解到三个层面：看板（管理驾驶舱）、业务指标和业务报表，与三层用户进行对应。而这三个层面的差异，主要在于系统展示方式和分析逻辑的不同。如图2所示。而此次BI实施的结果，就是由于需求细分不足，姑且不论关注点/数据的定位是否准确，单是最初定位在最高层的公司领导，最后实现功能在于最底层的业务报表，就已是难以匹配。而这种不匹配的表现，往往是最为直接和直观的，也最影响系统的友好度、使用者的使用感受，这也是信息中心感觉项目汇报遇到困境的原因所在。图2 用户关注点第三步，在对系统的建设目标、使用用户和需求层级进行初步规划后，关键就在于对于内容，也就是需求/关注点进行分析和规划。即通过经营分析的思路在系统的建设目标——决策分析和系统的实现物（已实现的统计报表以及未实现的看板、指标体系）之间建立关联的桥梁。从企业运营的效率和效益出发，我们可以从企业核心能力和运营流程两个视角来快速分析，建立企业的分析模型。通过短期集中的资料阅读及人员访谈，我们可以发现A公司存在以下几个特点：垄断企业、国有企业（直接调控程度比一般国企要明显）、流程型生产企业、价格管制、主要产成品的统购统销。因此，可以认为该企业的核心能力体现在三个方面：生产能力 、成本能力和销售能力。图3 企业能力-流程分布图而基于企业的总体（一级）进行分析，三项核心能力在企业流程环节中的分布如图3所示。而核心能力作为企业发展的重点，必然也就是企业各级人员关注的重点，也是公司进行考核和管控的重要依据。因此，对基于能力和流程的对应关系进行拆解，可以形成一整套的、全面的指标体系。而基于流程在各部门的流转节点和关系，又可以分别把指标落实到相关的责任部门。能力-流程交叉拆解，是构建指标体系的基础，也是指标的意义所在。而指标的形成，必然还要注意其可测量性、可比性等实现和实用角度的考量。指标的来源，一方面是上级/公司管理的需要，即管理要求的落实，一方面则是内部控制的体现。所以，指标的建立不能是盲目或无侧重的，而是建立在对管理人员的需求调研基础上。A公司在前期系统建设时，由于条件限制，没有组织有效的调研，而只能照搬公司现有的报表进行开发。诚然，在调研或基础清晰的基础上，这也不失为一种快速便捷的方式。由上至下的分解、或由报表至上的提升，都可以是一种有效的指标体系建立方式。但是，其中的主线——管理重点的明晰是无法逃开，也无法脱离管理人员的参与和讨论的。指标体系的建立，其实就是企业管理的结构。从该体系的建立到最终实现，还有一段遥远的距离。指标通常是一些分析维度、通过分析处理后得到的结果，要实现指标，必定需要落实指标的数据来源，而这些数据，通常也就是我们平时所说的业务报表。所以，第四步就是要建立业务指标到业务报表的关联。通常，企业中已经散落了数量极大的报表群：公司级、部门级；常规性、零时性，虽然总是会有不断冒出的新需求。对于前一步是自下而上通过报表提出指标的，此时主要是根据指标体系的结构，在报表之间建立关联关系，进行报表的梳理和调整。而对于还没有找到报表支撑的指标，此时需要考虑是否建立新的报表，如无报表，又该如何落实数据来源、数据录入和维护的责任如何分布？反之，对于和任何指标都无关的报表，其价值和存在必要性也值得考量。第五步，在建立了指标体系和报表体系后，如何在系统中加以展示？在界面有限的情况下，如何进行有效地设计和排布？另一方面，如何展示指标的数据来源和指标的浮动？这也就是我们所说的看板设计的问题。图5 指标设计中的数据分析对比在建立指标体系时，必须考虑指标和业务部门也就是系统用户之间的相关性。而此时，需要在指标体系中，提取和该用户相关、也就是用户最关注的指标应该在系统登陆后的首页面上进行展示。而界面的设计，必定还需要满足系统使用感受、界面设计观感方面的要求。一般来说，看板主要应该包括两个方面：日常业务和项目管理，而在BI和门户集成之前，暂时不考虑日常管理操作的部分。在看板设计时，同时要考虑数据更新频率的体现，如看板中指标更新频度极低，不能及时反映生产进展，则失去了其管理意义，也让用户失去了使用的兴趣。同时，指标只是一个现状反馈，本身并不能包含太多的信息，基于指标进行的进一步分解才能获取更大价值。因此，在指标上设计便捷的数据分析比对工具，才是BI系统的实力所在。一是对于指标，应该有多种展示方式，比如各种统计图形、简单直接的数字、数据变化趋势等；二是对于指标或数据，应该提供便捷的多维度分析，比如统计区间、对比基数等。图6 销售计划完成情况样图至此，针对BI系统的快速经营分析工作便完成了，而BI系统的开发落实则进入了一个新阶段。对于BI系统来说，经营分析项目可以快速地理顺企业的经营方式，明确衡量企业业务运营的指标。在指标确定之后，需求分析和数据仓库模型设计将比较容易，更重要的是，能够基本涵盖企业大部分的需求，模型的维度设计比较完善，分析也就更灵活，能够最大程度的满足企业较长时间的经营分析需要。也就是说，经营分析是BI有效性和持续适应性的根本。另外，在BI系统实施过程中，有一项很基础但非常关键的工作在于数据的收集和管理。如何把企业数据理顺，以达到BI系统的统计分析要求，也是非常有挑战的事情。由于一些历史原因，企业内部各个部门的数据可能各自矛盾。而对于集团企业,特别是对于过去是分散管理的集团公司，还将面对规范各个企业的财务统计口径，以及面对五花八门的子公司系统的问题。在短暂的项目时间内把业务数据导入到数据仓库中，将面临很大的风险挑战。另外，在同一系统的同一个字段中，格式和命名规范定义不清，导致相同的项目无法进行汇总、排序等统计分析，也会容易导致BI项目的失败。因此，通过数据标准化项目，建立企业数据字典，统一字段定义和统计口径，同时对数据质量不好的系统和数据库进行一次性的数据清洗转换，将降低BI项目的实施风险。而同理，通过经营分析项目，在指标和报表建立阶段，对数据来源进行一定程度的规范和清理，虽然不能对总体范围内的数据进行规范，但能通过保证BI系统数据源的唯一性，一定程度上减少实施风险。图7 数据的规范和清理降低BI实施风险本文作者：徐芳芳 AMT Consulting 咨询顾问
