4000多人全靠报表自动化，效率提高60%，这套数据平台方法论真

近年来随着数据分析这个概念的火热，不少企业都想通过数据分析来有效提高企业管理、效益以及辅助决策。但是现实往往都是残酷的，不少企业的数据基础还十分薄弱，对数据分析趋之若鹜的过程中渐渐迷失了数据分析的价值。

数据分析真的能帮助企业创造价值吗？对此，我们不妨来看一个案例：

某传统生产制造企业经过二十几年的发展，成长为了效益上亿、员工4000余人的大型公司，然而这家企业最近的日子却十分不好过，效益持续走低，生产效率下滑严重。

数据分析提高生产效率

生产效率的提升是数据分析的主要目的之一，但是目前企业的不同车间的材料损耗、产品良率都存在相当大的差别，例如，有些车间在生产条件类似的前提下，产品良率上明显偏低，或是材料损耗率显著偏高，这显然会给生产带来很大的负面影响。

为了定位这些异常车间、异常环节、异常人员的问题，数据部门将车间数据进行自动化采集，不再依靠手工统计，将收集到的数据进行OLAP切片分析，针对异常数据进行解剖。

比如，通过切片分析发现某天的生产效率降低，通过下钻发现是某车间的某生产小组的数据有异常，通过横向分析发现是生产材料供货不足，导致该环节断层，影响了整个生产线的影响。数据部门发现这个问题后迅速提交给生产部门，生产部门迅速调整计划，生产效率最终提高了60%。

数据分析实现成本控制

生产企业的成本控制主要分为五个部分内容：人工成本、质量成本、采购成本、材料成本、库存成本。企业之前对于成本管理仅仅局限于每个部分的成本核算，依靠手工统计的方式粗略计算成本，无法实现成本的有效控制。

因此，数据部门通过finebi的可视化分析，将五大成本的数据制作成可视化看板，管理者可以通过下钻、联动、趋势分析、对比等方法对成本进行监控，一旦发现某环节出现数据异常，能够迅速排查，找到根源。

数据分析如何加强生产管理

除了生产和成本，员工管理也是企业很头疼的事情，哪些员工的效绩最好、哪些员工的效率最差、管理费用都花在了什么地方、员工入职和离职情况又怎么样，都是员工管理需要关注的点。

数据部门为了将这些不同的数据整合在一起，仍然利用FineBI进行数据关联，然后存放到统一的数据库中，通过自助分析建立数据可视化看板，领导或者人事想要查看个人的情况，只需要下钻即可，轻松了解员工近况。

比如，企业的离职率最近有所升高，通过看法发现是由于生产部门的人员流失过大，关联财务看板之后发现根本原因是生产部门的市场薪资高于部门人均薪资，因此数据部门提议提高生产部门的薪资水平，有效降低了离职率。

总结

只有将海量数据资源进行整合，搭建一站式分析平台，才能真正为企业的经营决策进行赋能。比如今天提到的FineBI分析平台，才能真正解决传统行业“信息孤岛”问题，实现企业信息一体化管理，真正打通内部价值链，最终发挥出数据的真正价值。

而数据分析的价值也正在于，可以实现对数据价值的挖掘，辅助企业进行决策、指导企业的生产计划。

今天的文章就写到这里吧。

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