大数据时代下，随着企业经济规模的扩大，企业各层次管理者对企业决策提出了更高要求，直接影响着制造业经营效率的提升。本文从大数据时代背景下，制造业提升决策能力出发，对制造企业决策支持面临的挑战进行了分析，根据多年经验，提出了适应时代发展、贴合制造业实际情况的大数据决策支持解决方案，并列举了某复杂电子装备企业的成功案例，以期为我国制造业企业的决策能力提升作出更大贡献。
关键词：大数据 经营管控 决策支持
一、引言
随着移动网络、云计算、物联网等新兴技术迅猛发展，全球数据呈爆炸式增长，标志着我们迎来又一伟大时代——大数据时代。对于大数据，麦肯锡咨询公司对“大数据时代”的定义是：“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。”维基百科对大数据的定义是：“无法在一定时间里用常规的软件工具对内容进行抓取、管理和处理的数据集合”。简单说，“大数据”就是超越了传统IT技术和数据库软件处理能力的海量数据。
大数据时代的到来，已在不知不觉中改变着人们的生活方式和思维方式，而它对企业产生的影响也更为深远。过去技术水平和财力是衡量一家企业竞争力的主要标准，而现在企业对“大数据”的应用程度也成为提升企业的竞争力的主要手段。
在大数据时代，企业管理人员需要充分挖掘大数据中所蕴含的价值，将其转化成企业管理的有效资源，并依此制定更准确的决策，为企业发展带来持续不断的竞争力。现阶段，人们都隐约知道大数据价值性很高，但具体到如何充分挖掘出大数据中所蕴含的价值、如何高效利用这些价值、如何保证信息安全，尚未有明确的做法，企业也由此陷入困境。
针对大数据时代企业决策面临的挑战，南京国睿信维软件有限公司给出了基于大数据的决策支持解决方案，并成功应用于某复杂电子装备企业，本文将做详细介绍。
二、大数据时代企业决策面临挑战
大数据时代，企业在决策方面面临如下挑战：
◉ 缺乏满足多场景决策所需的信息系统，是企业面临的首要挑战
在大数据时代下，企业决策信息的采集与分析、决策方案的制定与选择均会受到错综复杂的环境因素影响。企业决策支持系统的建设，需要考虑经营管理、产品研发、生产制造、综合保障等多方面的业务数据特点、展示需求。
图1 企业决策数据分类
◉ 缺乏完善的指标体系，是企业面临的重大挑战
当前，很多企业构建了覆盖企业管理、产品研发、制造、保障等各个业务环节的应用系统，但缺乏科学完备的决策体系，用来支撑对经营全过程管控。各类管控指标或者散落在相关职能部门，或者还未根据发展需要建立健全相应的管控指标；已有的管控指标在其内涵、计算方式、数据收集渠道、分析方法等方面还存在诸多不一致问题；管控数据或者散落在个人手中，或者根本没有留存。迫切需要建立以“全级次、全领域、全流程”为特征的企业经营管控指标库，实现历史数据的快速跟踪查询和分析。
图2 企业经营管控指标体系关注重点
◉ 缺乏基于关键指标和分析模型的智能化预警机制，制约了企业决策能力的提升
从企业预警分析的监测、识别、诊断、报警几个关键环节来看，很多企业目前存在不少需要着力完善之处：关键的预警指标尤其是事前预警指标还不够系统、不成体系，甚至在一些关键领域缺乏预警指标；传统工作方式下，不同的部门、不同的人员对同一问题采用不同的预警分析模型，带来不同的甚至是差异较大的预警研判和预警等级；预警分析时效性不够，基于手工模式的预警分析随着经营规模的扩大，其效率、效益面临很大挑战，难以对经营状况进行连续的测定、监视和预先报警，难以及时、有效地展示潜在的风险和危机，难以使中高层管理对企业的经营状况做到心中有数，做到及时发现及时应对问题。
为了解决上述问题，企业需要建立决策支持系统，有效提升企业科研生产、财务、质量等各方面信息的大数据分析与智能决策能力，降低企业经营风险。
三、基于大数据的决策支持解决方案
3.1 决策支持体系建设思路
针对企业决策面临的难题，国睿信维提出了如下图所示的“1+1+1”大数据决策支持体系建设总体思路。
图3 “1+1+1“大数据决策支持体系建设总体思路
即：
● 一套分析展示方法：建设适应制造业决策支持所需的各类分析展示组件，满足产品研发、制造、保障等多决策场景所需。
● 一个应用平台：建设覆盖数据获取、数据湖存储、数据模型管理、可视化展示分析等决策全过程的自主可控的信息化应用系统。
● 一个业务组织：梳理并建立适应企业决策支持所需的业务指标体系，形成企业决策所需的组织架构。
3.2 大数据决策支持解决方案
根据建设策略，国睿信维给出了如下图所示的决策支持解决方案体系框架，从行业应用、数据服务、数据采集与模型管理等多个层次出发，开展企业大数据决策支持系统建设，满足企业决策支持体系的建设需要。
图4 决策支持解决方案体系框架
国睿信维的大数据决策支持解决方案，坚持“三个面向“：面向全业态、面向全级次、面向全过程”，覆盖企业各下属控股公司，以实现对所有业态的经营管控要求；在管控维度上，覆盖从科研、生产、保障和管理的全部过程，实现全流程的信息掌控；在数据层级上，需要实现从基层、部门到领导的全级次信息汇聚和贯通，也能实现从上到下的逐层穿透。
同时，解决方案紧扣“四个导向”：目标导向、管控导向、问题导向、风控导向”，围绕企业规划目标、任期目标和年度经营目标，层层分解形成各级各类指标体系。聚焦重点目标、重点单位、重点任务和重点能力等关键管控对象和环节，强化监视测量和分析工作，形成各类态势；坚持对外找差距，能够对比优秀企业、竞争对手、行业标杆等开展分析；坚持对内找问题，能够对比规划目标、任期目标和年度经营目标等开展分析；关注经营过程中可能出现的财务、市场、质量、安全等重大风险。
通过建设，可使得企业具备全领域的数据采集能力、全级次决策模型管理能力、全流程多场景应用能力。
图5 决策支持能力
3.3 决策支持实施策略
根据多年经验，国睿信维提出了大数据决策支持的“六要素”实施策略。包括：
● 要素1：明确应用场景，理解管理者思维逻辑。按照企业的经营特点和决策者的思维逻辑，为系统设置专门的分析主题。决策者选择不同的主题切入，逐步梳理关键成功要素，深入分析企业的经营状况，发现经营的关键问题，进而进行合理的决策。
图6 梳理主题域框架
● 要素2：构建指标体系，明确运营状况的衡量尺度。根据业务规则和业务分析的逻辑（即业务场景）构建明细指标，通过指标对主题通过业务规则进行业务分析。
图7 梳理主题域明细指标
● 要素3：明确各类业务分析模型。通常包括：预测分析、监测预警分析、穿透分析3类模型。
图8 自定义分析模型
● 要素4：友好的功能设计，为决策者提供门户。根据决策者不同的职责权限和管理范围建立不同的决策门户，以向系统使用者展示分析的过程和结果。包含总体态势、主题分析、问题推送和协同办公四个维度。
● 要素5：注重对外展示，整体规划展示大屏。
图9 展厅效果示意
● 要素6：统筹开展数据湖、数据仓库建设，为分析和决策提供数据支撑。
四、成功案例
某复杂电子装备企业，利用国睿信维基于大数据的决策支持解决方案，通过2年建设，建成统分结合、上下一体的智慧经营管控与决策支持系统，实现基于大数据和模型的经营管控可视化展示、自动化预警、决策支持和智能决策功能，有力提升全所智能管理水平，高效保障战略闭环管控，实现对经营管控的实时监控，及时防范经营风险，提升集团化管控能力，有效推进智慧子集团建设。
该企业经营管控与决策支持系统框架如下图所示。
图10 某企业决策支持案例系统框架
通过建设，形成覆盖科研生产、质量、财务等8个集团化经营管控业务领域的决策支持能力，实现了经营管控、产品研发、产品制造、产品保障等各类数据的可视化呈现、预警展示、问题穿透、决策提醒及闭环等功能，满足高层决策支持要求，部分成果如下。
◉ 在产品研发领域，形成了满足产品研发管控所需的数字样机展示、研发计划管理、计划超期预警等研发大数据管控的各种功能，形成产品研发智能管控能力。
◉ 在产品制造领域，实现了自顶向下的层层穿透，支持企业分层分级的决策所需。企业领导可通过系统可视化查看生产现场的重要产品、重要设备的生产信息，实现工厂透明化管理。
◉ 在产品保障领域，实现企业全球化产品分布追溯、产品运行状态的实时监控，及时预警故障装备，实现企业产品预测性保障，大大降低了企业产品保障成本，提升了产品使用效能。
◉ 在企业管理领域，通过建设，实现企业全流程、全领域、全级次的管理，极大降低了企业经营风险，提升企业管理效率。
通过建设，该复杂电子装备企业实现了以大数据为核心，经营管控实现由单点分析向聚合分析转变，基于大数据挖掘和各类标准化模型，极大提升经营管控和决策支持的全局性、准确性、时效性和前瞻性。
五、结束语
大数据时代，国睿信维勇于探索，提出了适应时代发展要求的大数据决策支持解决方案，并在各央企集团公司、各装备制造企业进行了实际应用，取得良好效果，我们坚信，国睿信维将进一步为提升我国制造企业决策能力，降低我国制造企业的经营风险作出更大贡献。
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