案例剖析：如何实现数据化管理？

第一个案例剖析：超大型多业态集团性企业的数据中台建设

关键词：40多家公司、5个不同业态、信息化水平参差不齐、数据标准缺失、数据质量差。

公司背景：这个企业是一个以物流为核心产业的多业态集团，它的传统业务物流、仓储、机场、货运还有通关报关进出口贸易这五大业态，其中供应链是他们希望整合的业务。

业务目标：

半年内完成集团业务整合；

一年内打通多业态业务；

上线整合型产品。

数据原则：数据为先：利用户数集成整合业务，数据探索推动创新。

三步走：

数据资产梳理；

数据共享开放；

数据场景创新。

这是我在2017年成功实施的项目，这种案例并不常见的，因为很少有企业具备这样的魄力。

这40多家公司的企业信息化水平参差不齐，有的子公司已经有了比较好的信息化建设，核心的数据在数据仓库里面，有的子公司甚至还以excel和纸质文件为主。这种情况下的企业数据标准是缺失的，数据质量根本就谈不上了，所以他们希望通过用户、订单和支付这三个核心的数据整合，构建出新的产品业态，做到物流行业端到端的服务。

比如：把生鲜从澳洲空运到国内，从选货到本地的采购，澳洲本地的运输，跨境的电商，跨境贸易到国内，然后再从通关、报关、物流最后快递运输到消费者手上。

说起来它是比较清晰的，但做起来是非常复杂的。因为这些企业是不同的公司，他们的客户是完全独立的，所以如何在半年之内时间内完成集团业务的整合，这个是难度非常大的。

当时我们给他们做整体的数字化转型，我们深刻地意识到，如果用传统的IT规划或者转型方式去做，光是组织结构的变化，流程制度的梳理，就会非常的缓慢。

当时我在西安给这个企业做了两天数字化转型的培训，企业的高层、首席信息官，首席创新官全部来参加了，一起拉通了企业的愿景，制定了整个转型的方案，围绕数据用数据去集成整合业务，用数据从数据当中去探索，这么整合型后的新产品在哪里。

我们制定了三步走的策略，如果从流程层面来走的话，那么流程是围绕着这个岗位的，是围绕着你的业务的目标的，它是有一些线下的复杂因素在里面。但是数据本身它是非常客观的，而且它是有相互依赖的关系，所以数据是打通整合业务的很好的方法，那么如何去集成数据呢？

请大家注意这里的数据资产的梳理，它不仅仅是原系统的数据，我们认为企业二次加工过的数据集、数据应用、数据报表，都是数据资产。

梳理数据资产的第一件事情是构建数据资产目录。

它是一个抽象过的，同一个业务域的数据资产的一个目录一个结构。那么这个数据资产目录的一个节点，它可以挂接多个数据源，梳理数据资产目录的过程，我们不用去真实的去看数据，它实际上是一个物理业务在数据世界里的建模。

举例：这种企业的物流业务，它可能有多家公司都在做同样的业务，有多个地区的公司、多个不同的主干物流和支线物流，它是不同的数据集。

就是说去看这些企业、业态，他们现在都有什么数据？这些数据在哪里？这些数据质量如何？然后在这个基础之上，我们把构建了一个数据资产平台，然后把一些优质的数据（当时这个企业数据质量比较好的是物流和货运，有一定的基础数据）挂接到数据资产平台。

这种情况下，我们同时帮助客户企业构建了数据共享的数据门户，他们的业务人员可以在数据工具里面快速的发现找到定位浏览，快速的用他们熟悉的工具去探索数据。

我们把数据用户分为两类：

（1）业务用户

他们不具备使用数据仓库、数据报表这样的能力，他们只熟悉常用的拖拽式数据工具，他们不会使用复杂的工具，比如说有的可能只熟悉excel。

（2）具备高级数据分析的用户

这样的平台里面，他们跟数据资产直接挂钩，同时跟授权挂钩，他们是不是能够返使用这些数据？

授权所有的东西议题都会被记录。那么当他们探索这些数据发现了有价值的数据集，发现了有意义的数据创新的时候（这就是所讲的数据场景创新），它就可以快速的把这些数据及数据价值发布成服务，然后这些服务可以快速地提供给业务用户和业务系统去使用。