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  • 案例解析|从数据规划、业务分析到管理决策的数据治理方案

        随着技术的发展,IT逐渐面临越来越多的挑战,尤其是数据治理方面。而九州通医药集团在IT建设方面不畏艰险,自主研发ERP系统、物流系统,在解决企业自身问题的同时还创新投入商业化,为同行业提供服务,树立标杆形象。

      以下就来分享一下九州通医药集团的数据化建设经验原文是九州通运营与IT管理总部数据支持中心主管刘焕清在帆软2016医药大会上的演讲。

      关于九州通

      九州通医药集团股份有限公司是一家以西药、中药、器械为主要经营产品,以医疗机构、批发企业、零售药店为主要客户对象,并为客户提供信息、物流等各项增值服务的大型企业集团。公司立足于医药健康行业,是中国医药商业领域具有全国性网络的少数几家企业之一,在中国医药商业行业处于领先地位。

      从技术支持层面来说,企业拥有ERP、物流LMIS、电子商务研发、九州通达科技开发有限公司、系统实施、集成等近400人的专业技术人才队伍。

      IT系统架构

      九州通的信息化平台讲究数据标准化、资源弹性化、能力服务化、服务网络化、管理自动化以及管控集中化原则。IT系统建设以集中部署为目标,减少系统部署和运维复杂度,提升个业务与管理单元交互和协作效率,降低总成本。本地不部署系统,只装ERP等客户端,且不用独立的LMIS系统,直接用一套集团自主研发的ERP系统——JZTERP管理业务和物流。集团总部有一个统一的平台,物流、批发都是分总系统,总部进行分发、价格策略的管控。

      数据集成架构模型

      下图是九州通医药集团的架构模型,核心部分是数据指标库。指标库是企业各系统数据交流的一种“语言”,统一各个业务部门汇报的数据口径,提高管理效率。打通指标库之后,九州通在此基础上,建设了大数据平台、数据仓库和商务智能(BI)平台,建立了集团各业务管控系统以及医疗数据总线用户可根据不同的需求个性化开发、自助分析处理后的数据通过FineReport平台统一展现,并制定统一的数据接口服务。

      主数据治理整体方案

      08年集团就开始进行主数据规划,制定管理和标准树立流程,明确组织分工。之后进行数据清理,开发系统,实施上线。09年以后,开发的系统在全集团推广,数据逐渐开始在集团内部流通此后主要对第二期进行全面推广。

      在第二期中推出了数据服务系统DSS,从解决目标面临的数据问题的角度出发,首先在整体上,需要在逻辑层面构建两大类数据库:

      1、统一数据库:解决数据一致性、优化集成体系等问题;

      2、私有数据库:解决各个应用私有数据的存储问题,因为不需要共享,所以作为私有数据库存在。

      主数据的建设,能够信息自由流动,提升业务实现效率;为后续的数据分析,科学决策提供有价值的数据驱动,提升管理水平。

      业务系统部署

      JZTERP的部署方式有全国集中、区域集中和全分布式三种。基于中心性能、复杂度,以及网络风险等考虑,建设初期采取集团ERP中心+区域集中ERP部署策略。在网络风险降低的前提下(如4G商用),向大集中过渡。未来将来在条件成熟时,将区域集中的ERP向集团大集中迁移,中心ERP与各区域ERP结构一致,并且在ERP实施、运维过程中,始终保证全集团ERP版本的一致。

      从集团决策、业务管控、系统运维等角度考虑,越来越多的国内外大型企业集团ERP部署已经或正在走向集中化。JZTERP采用集团管控与区域运营的合理兼容与整合,同时提供良好的伸缩性,为从分布式→区域集中→大集中的演变提供快速配置化支持。

    • 集中的业务管理:实现价格、限销、资信、窜货等集中、分权管控;

    • 集中的资料管理:简化各级公司管理工作,并防范质量风险;

    • 集中的调拨管理:基于库存共享,集中调拨变为可能,并简化公司间销购单据转换;

    • 集中的系统管理:降低分子公司技术要求,管理成果推广更加简便,并减低用户调动后的操作培训成本;

    • 集中的审批流程:集成工作流实现上级公司集中审批下级公司的各项业务过程,比如退货、资信等;

    • 集中的业务数据:数据集中合并分析及时、准确,为更多基于数据的集中应用提供良好支持。

    • 本地化数据存取:保证分子公司业务操作高效率;

    • 本地化业务操作:保证分子公司系统可用性,防范断网风险。

      数据仓库建设

      集团数据仓库成为三层,ODS层、DWH层、APP层。分公司的数据实时录入到集团系统,经过ETL清洗处理存储到数据仓库,利用FineReport进行前端数据展现

      数据仓库建设讲究三个目标:1、集中:ERP财务人力连锁生产系统的数据都可集中到数据仓库。2、分离:数据仓库的作用既可做到数据存储,也可对其进行开发和业务分析。3、开放:所获业务数据可以再数据仓库基础上进行存取、应用和开发。基于业务系统——数据仓库——前端分析(FineReport)这样一条脉络,集团实现了统一化数据管理和分析

    • 为自助用户提供数据分析人员范围内数据自我获取、分析的功能。告别多个性化数据完全由信息部提供、使用人再加工的模式;提供安全、快速、及时、低成本的数据获取手段。开创集团数据使用2.0模式(自开发、利用用数据库引擎、大数据平台的自助、高效、及时分析能力)。

    • 开发的数据展示平台提供了丰富的分析维度、提供信息的渐变性信息查询、全面梳理、支持日常考核及业务的管控、数据大集中的平台(批发、合资、中药生产、连锁、电商、人力、财务),协助企业管理层加强控制经营管理。

    • 技术上实现各种数据的整合集中,对数据的综合性分析。为BI提供逐渐完善、干净、一致性的数据源。为领导层提供决策服务。

      业务管控分析

      业务分析决策基本上就是帆软报表制作的,企业需要做的就是平台支持,数据库,人员储备等措施。

      绩效管理决策

      BI决策管理针对的是企业高管,是数据化运营的核心部分,能对数据做到及时监控,综合反映企业运营状况。BI的建设在当前数据仓库汇集业务数据的基础上,将数据源扩展到财务、人力、物流等系统,综合反映数据,帮助决策分析。

      BI效果展示

      未来规划

      未来将进一步拓展大数据应用,集成大数据分析的业务决策。支持基于大数据驱动的精准营销,并以客户为中心,借助电子商务,移动商务等手段,建立端到端的客户服务流程。

      技术上,采用业界通用的大数据系统和分析方法、模型,建设大数据平台;采用成熟组件进行低耦合的集成;以集中式部署降低建设成本和运维复杂度;抓住主要矛盾,循序渐进实施。

      目标是要通过大数据深度分析挖掘,寻找更多的营销机会,让经营活动更具针对性,提升营利能力;通过大数据深度分析挖掘,优化库存商品结构与物理布局,提升物流作业效率;依靠大数据驱动,以及与各应用系统的集成,实现端对端的业务和服务流程。

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