体量越大的集团，变革时面临的挑战越复杂。

他们往往不缺数据，但要用数据时频频受阻；建了数据平台，仍然“孤岛”林立；他们的产线已高度自动化，但经营分析还需要依赖手工线下整合数据；在单点场景有数字化的创新实践，但无法向全集团推广。还有人戏称，“有数据意识，但不多”。

集团数字化转型如大象转身，阵痛之后，数据资源变为资产，激发“新质生产力”，数据为企业带来的价值效应也将成倍放大。

本篇聚焦集团型制造企业，分享数据能力建设、赋能经营管理的方案与实践。

1. 痛点：数据分散，能力参差，不成资产

这家客户是世界 500 强，业务涵盖家电、电子元器件、机电、新能源等多个领域，在全球拥有生产基地、销售网络和分支机构。

伴随各地区多业态发展，集团希望用数据全面了解经营情况、找到增长机会时，遇到了以下挑战：

1.1 数据分散，时效滞后，分析决策慢

不同分子公司收集数据的颗粒度、时效性不同，大大增加了集团整合分析的难度。这不仅让集团难以掌握全面、准确的业务情况，影响了经营决策的效率，还可能导致错过决策时机。

“例如，近年新能源车发展迅猛，但我们对这方面业务情况判断不足，反应滞后，一开始不敢接单，变成‘起了大早、赶了晚集’。”企业相关人员曾在访谈中表示。

1.2 各地数据能力建设不一，全局管理难

从区域视角，各地分子公司的信息系统和数据能力建设程度不一，习惯不同。例如，A 区域公司从各系统导出数据，B 区域公司则需要投入较多时间在手工整合加工数据。

从业务视角，家电、电子元器件、新能源…不同业态采集不同维度的数据，有各自的专业分析维度，其指标体系必然有很大差异。

这些不同也是前述分析决策难的“病因”。集团迫切需要建立一套科学、规范、可落地的数据治理标准体系，补齐数据能力和数据质量，才能构建集团统一的全局视角。

1.3 短期 ROI 优先，数据意识缺

“集团系统和本地系统打通产生的技术成本，比专人下载、上传、手工处理的成本还高，不如人工处理。”这不仅是这家客户过去的判断，业内也有许多企业做出了同样的抉择。

短期的“成本意识”容易让人忽略数据长远的回报价值。在数据基建的过程中，可能造成一些过于求快、求短期 ROI 的“畸形选择”：例如，出现问题时，只解决单个问题，不从顶层设计，只做烟囱式建设，不为未来的扩展预留空间。一家生产基地因而在不同时期出现了 3 套物料主数据。

1.4 不同单位“各自为政”，架构冗余，数据孤岛多

各分子公司/工厂从各自业务特点出发，独立开发、部署和维护自己的系统，对于集团企业而言是再常见不过的事。

然而，这从数据视角就会体现为：只有全球系统的主数据保持统一，各单位的本地化系统有各自的主数据和业务数据，每次给总公司汇总报表仍不得不手工整理、定期上交。

集团需要“既个性又统一”的数据基础设施：“统一”在建立集团视角，同时省去各单元采购、维护数据系统的烦恼，消除冗余架构，“个性”在各单元能数据隔离，在自身的业务导向下定制数据应用。

2. 实践：立标准，统规范，建团队

2.1 建立数据治理标准体系

经过前期调研，项目组协助客户制定了数据治理标准体系，共涵盖 10 个方面：数据治理顶层设计、需求管理、数据标准、主数据管理、数据架构、元数据管理、数据质量、数据安全、数据应用与服务、数据生存周期。

集团数据在统一的标准下进行数据治理和管理，并为后续跨部门、跨业务的数据共享与协同奠定基础。说人话，就是“书同文，车同轨”。

2.2 搭建集团级数据管理平台

奇点云 DataSimba 是企业级的数据基础设施，具备“跨云多域”、“多租户”等能力，为集团提供精细化的权限管理、完备的安全策略和强大的稳定性支撑，且能伴随数据规模和业务需求的扩张，拓展平台规模。

一方面，统一的平台支持集团沉淀全局的数据资产，提升整体资源利用率；另一方面，满足各业态/分子公司/工厂对于数据的租户权限划分及隔离需求（如物理隔离、逻辑隔离等）。

说人话，就是一套平台支持全集团，各业态都能在平台上“安全又愉快地玩耍”。

此外，由于前期数据建设“各自为政”，不同单位使用的数据库类型也多种多样。DataSimba 支持 50 多种数据源、业内最常见的 7 种数据库引擎，无需改变各个数据团队的使用习惯。

2.3 建立“杜邦”分析体系，快速定位业务问题

基于治理完成的数据资产，项目组以杜邦分析法为指导，进一步协助客户建立了分析体系，将复杂的业务问题简化为一组组可量化的指标，并在系统中配置指标异常的告警规则。客户可以随时查看各关键指标情况，发现异常时按需层层向下拆解，实现用数据洞察业务、指导经营管理决策。

图：杜邦分析树状图，以“库存异常”分析思路为例

“举个例子，计划与实际生产出现较大差异，可能是执行问题，也可能是计划制定问题，还有可能是上游销售需求问题。当出现差异时再一层层向上探查，效率比较低。”项目组成员介绍，“而杜邦分析法本质是向下拆解和分析各项指标——先从总的关键指标开始，例如销售计划/实际金额、生产计划/实际金额、库存金额、库存周转率等，确定异常值，譬如库存金额过大，再向下探查各品类目录库存金额，确定异常品类，逐层分解，最终识别异常原因。这些在我们的系统中都已预先配置，也不需要每次手工取数。”

2.4 组建数据管理团队，赋能全球生产基地

前述实践都离不开组织的支持。

为提升各生产基地的数据管理能力，奇点云项目组协同客户建立了一支专业的数据管理团队，团队包含数据管理委员会、跨部门协调数据管理员、业务主数据管理员、IT 技术人员等职能，保障数据治理和运营的实践持续可行、不变形。

奇点云“带教陪跑”客户的数据管理团队，共同完成了一个工厂从 0 到 1 的数据平台建设。从项目启动、调研分析、实施到运维，平台建设完成的同时，也带动数据管理团队沉淀 know-how，把数据能力内化为集团自身的核心竞争力。

图：奇点云为客户提供数据平台建设“从 0 到 1”方法论，便于客户团队在各组织/工厂复用

3. 价值：建立全局数据能力，分析效率大幅提升

3.1 “点线面”三步走，复制优秀实践，扩大数据能力覆盖面

大型集团数字化的“华丽转身”，无法一蹴而就。项目组采用“点线面”三步走策略，逐步推进标准建设和治理落地。

· 点：协同客户数据管理团队，完成单个工厂的数据资产治理，形成示范效应；

· 线：数据管理团队将数字化经验向各业态延伸，从一元业态复制到多元业态；

· 面：沉淀中国区的成熟经验，逐步复用到全球更多地域。

3.2 从 7 天到 1 天，让数据赋能决策更快、更简单

经过数月实践，项目组拉通、整合了试点区域的多业态数据，集团层的数据视角逐渐充实丰富，实现用数据赋能经营管理：

· 原本需要耗时 7 天、由多人手工协作、各部门反复确认“对数”才能输出的经营管理分析报表，现在可以按天产出。

· 在统一的数据标准体系指导下，各业务板块数据拉通，不仅提升了各部门的协同效率，还有助于用数据还原业务，发掘各环节的降本增效机会点，例如销售预测、订单履约、采购执行等等。

关于奇点云：

奇点云是独立第三方的大数据基础软件提供商，成立于 2016 年，旗下有“奇点云”、“GrowingIO”两大品牌，主力产品包括数据云平台、数据存算引擎、数据安全引擎、增长分析、客户数据平台等。除了提供专业技术产品为数据“生产—消费”提质提效，奇点云也提供咨询、运营、运维等企业级的服务支撑，助客户攻克数字化不同阶段的各项难题。

目前，奇点云已服务制造、消费零售、金融等领域 1500+客户，协同客户构建其自有的数据能力，全场景赋能商业决策。