kallen007 发表于 2023-10-18 04:04:00

请问个人如何介入大数据，利用大数据，没有数据库怎么办，怎么能借用别的企业的数据库。？

企业内部数据不流通，形成数据孤岛。企业如何建立起全生命周期数据管理系统？

随风舞动 发表于 2023-10-18 04:04:24

01 什么是数据孤岛？

企业发展到一定阶段，会出现多个部门，每个部门都有各自的数据，例如人事部有公司所有员工的数据，业务部有公司所有销售订单的数据等，各部门之间的数据往往都各自存储，各自定义。
每个部门的数据就像一个个孤岛一样无法(或极其困难)和企业内部的其他数据打通，进行互动。举个简单的例子，例如我想知道业务部小A的所有信息：包括工龄、年龄、毕业院校、进公司后的所有销售数据等，而这些数据是分别储存在人事部和业务部门的数据库中，无法联动起来。
我们就把这样的情况称为数据孤岛。简单说就是数据间缺乏关联性，数据库彼此无法兼容。
02 是什么导致数据孤岛的产生？

数据孤岛看似复杂，但仔细梳理流程和思路后，就会发现数据孤岛无非“孤”在两点
第一点：不同部门对数据的定义不同，导致“逻辑性”数据孤岛

企业内各部门之间业务相对独立，数据各自保管存储，且对数据的判定标准和定义各不相同，导致部门数据之间难以互通，形成“逻辑性”孤岛，其中集团化的企业由于子公司/部门众多，更易造成孤岛。
第二点：不同业务系统间的数据库无法兼容，导致“物理性”数据孤岛

人事部门用OA系统，生产部门用ERP系统，销售部门用CRM系统，各业务系统储存数据所用数据库各不相同，无法兼容打通，让数据互通联动起来，这又造成了“物理性”的数据孤岛。
总的来说，是因为企业内缺少统一的企业信息化建设战略标准，使得企业间数据无法互通，造成数据孤岛。

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03 那如何打通企业内部的“数据孤岛”？

先给明思路：想要企业内部解决数据孤岛，就要企业建立统一的数据决策分析平台，将众多的“孤岛式”信息系统数据进行整合，实现企业内的数据快速流通。
通俗点说，数据决策分析平台能打通、收集企业内部各系统中的数据，然后在统一的数据平台框架下实现对数据的挖掘和分析，最后通过可视化的手段进行数据展示，从而解决数据孤岛。

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数据决策平台定位
满足企业运营的基础能力建设
建立起企业信息化基础
加快业务运转效率

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04 数据分析决策平台如何建立？

完整方案可参考：建立统一的数据决策分析平台建设方案，不过多赘述，以下为部分节选
平台建设目标
数据平台三步走建设规划
搭建企业数据分析指标体系
…..

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大数据决策分析平台建设方案 - 帆软数字化资料中心
案例分享 | 南孚电池集团数据平台建设
通过帆软报表工具FineReport建立了南孚数据报表平台，统一了集团数据标准，建立集团统一的数据仓，自动生成各部门管理报表，不仅减少了反复取数、洗数等低价值工作的人工参与，还加快了企业内部的数据响应速度，及时为中高层的决策和业务人员的数据分析提供支持。

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案例细节展示
使用帆软作为统一数据展示平台，通过在线化数据平台搭建，数据自动化流转设置，四大会计报表出具时间从原来每月8日提到3日前，大大节省财务人员的月结宝贵时间。

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现金流量表

通过移动端功能，南孚集团实现销售收入快报的展示，让营销和财务部门人员能够对销售数据做到“心中时刻有数”，公司管理层也能通过移动端随时随地了解不同产品，不同渠道的销售状况，并做出快速决策，提升决策效率，实现企业核心经营数据透明。

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销售收入快报

利用FR可打通各业务系统数据的功能，业务部门抛弃了以往依靠手工分别对ERP和物流系统进行数据输出的方式，依据现有库存报表的逻辑进行需求分析，每月定时维护库存信息表，年总销售数量，安全库存参考填报等重要指标信息，最终实现用户仅需输入特定筛选条件，即可进行报表展示的效果，大大提升业务部门的工作效率。

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需要强调说明的是，FineReport不仅仅只是一款报表工具，它更是企业级数据可视化管理应用软件，能够帮助企业将经营过程中的复杂数据和流程进行梳理与整合，形成一套报表系统。目的是在于让已有繁琐的数据处理方式更加方便有序、使混乱的业务流程管理规范统一，这对于需要企业信息化/数字化转型/解决数据孤岛问题的企业来说是必备软件。
小结：
总的来说，想让企业数据孤岛问题得到有效改善，就必须建立好统一的数据决策分析平台。
从而实现自动获取ERP，MES、OA等平台财务，销售，库存，生产等基础数据，清洗并组建底层数据仓库，最终以简洁明了的方式展示所需报表信息，真正做到“数据统一化”“数据可视化”。
需要注意的是，在建设过程中，必须要注意数据平台的性能，大数据分析平台的性能一定要保证高效，保证在数据量激增的情况下可以支撑海量数据分析，否则将会前功尽弃。
比如，目前主流的软件——finereport，它小到填报、查询、部署、集成，大到可视化大屏、dashboard驾驶舱，应有尽有，功能很强大。最重要的是，因为这个工具，整个公司的数据架构都可以变得规范，下一步就是构建企业的大数据平台了。而且它是java编写的，支持二次开发，类Excel的设计器，无论是IT还是业务，上手都很简单：编辑sql优化、数据集复用简直都是小case，大大降低了报表开发的门槛。在企业中被关注最多的数据安全方面，FineReport支持多人同时开发同一套报表，并通过模板加锁功能防止编辑冲突；通过数据分析权限控制，保障数据安全。
帆软报表工具FineReport - 领先的企业级数据报表平台

gr2302484 发表于 2023-10-18 04:05:15

一文看懂：数据孤岛实践案例，什么是数据孤岛，数据孤岛的危害，数据孤岛产生的原因，如何解决数据孤岛 以及 数据孤岛的解决方案。
当下，数据已成为数字经济的重要生产要素，这意味着，整合更多数据、拥有更强的数据分析和处理能力，以数据资产化、数据服务化、数据知识化驱动业务，将是企业获得核心竞争力的关键。
然而，在构建数据驱动型企业的道路上，数据孤岛已成为释放数据价值的关键障碍，主要表现在数据整合与治理、组织运营、数字创新等各个层面。
一、“数据孤岛”的实践案例

此外，近年来国内也兴起了低代码解决方案，用户不再需要依赖代码开发，可以通过自主配置的方式，快速搭建整个生产过程中所需要用到的信息化系统。低代码平台不仅可以实现传统企业管理系统的功能，而且搭建周期短、成本低，对于企业来说是相当友好的，因此获得不少企业的青睐。
以某制造企业为例，他们之前所有的工作流全部都是由excel表格管理，数据之间相互独立，无法做数据统计，为此很是头痛。
该企业的需求点：
1、功能需要较为全面，涵盖人事管理、财务（报销回款）、销售、研发、采购、设备管理等模块9个部门均需上系统。
2、应用间数据互相调用，涵盖公司除生产部门的之外的全部门全流程，通知实时达、流程驱动、工资表一键生成。
……
面对众多的数字化管理系统，该企业最终选择能够降本增效、自搭自用、随搭随用，可实现数据一键迁移的低代码平台 织信Informat，帮助其实现管理的数字化。该平台是一款“乐高型”的企业信息化系统搭建平台，特点是提供自定义API接口，可以对接第三方平台和其他系统数据（只要提供接口都可以对接上）且上手快，系统搭建简单，普通员工就可上手搭建，快速成体系，高度贴合厂家的管理系统，简单需求在一天内即可完成搭建和上线。
平台特点：
1、广泛兼容已有平台、系统
织信平台可以深度融合ERP、MES、OA、HR等多套企业管理系统，或通过自定义API接口无缝对接企业原有的ERP、MES、BOM、财务、HR等系统，还可快速对接企业微信、钉钉、微信公众号等平台，实现对原有的数据系统、平台的无缝衔接。

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2、支持对接各类生产管理设备
该平台团队有着丰富的IoT开发经验，支持拓展对接各类生产管理设备，实现设备与系统的信息互通，制造业企业可以将终端感应的数据同步上传，实现对生产管理状况的实时监控和掌握。

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3、生产数据精细化、数字化、智能化
系统内置包含柱状图、折线图、饼图等在内的27种仪表盘卡片，用户可以根据自身需求，通过汇总在织信低代码的数据，自定义配置数据仪表，方便对各类生产信息进行实时监控和管理。

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此外，织信Informat 低代码还能覆盖销售、研发、设计、制造、调试等多个环节，大幅节约研发成本和时间，帮助企业实现全方位的数字化转型。随着数字化时代的到来，Excel表格管理工作流的方式肉眼可见落后，因此配置一套适合的数字化综合管理系统必然成为趋势，而低代码平台凭借降本增效，随搭随用的特点也逐渐成为了多家五百强企业的必备工具。

二、“数据孤岛”是什么？

企业发展到一定阶段，必然会跟随时代发展进行信息化建设。而信息化建设的不平衡，催生了“数据孤岛”现象的产生。
企业内部通常存在多个事业部，每个事业部都有各自的数据，事业部之间的数据往往都各自存储，各自定义，形成不同的子系统。而子系统之间并未建立有效的数据交换服务，各业务系统数据描述标准不一，造成严重的数据不一致。各个子系统内所存储占有的数据，就像一个个孤岛，难以和企业内部的其他数据进行连接互动。
这样的情况就被称为“数据孤岛”现象。简单来说，就是企业内部的数据间缺乏关联性，彼此无法兼容。
组织中一切活动都会产生数据，但这些海量的数据由于组织战略、架构设置、数字化建设等原因，分散存储在组织的各个部门、业务系统、应用之中，彼此无法互联互通、共享，也无法被利用，形成了一个又一个孤立的数据岛屿。

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数据孤岛作为数字化转型的负面产物，已成为一种普遍现象，Forrester调研发现，82%的企业都受到数据孤岛的阻碍。

三、“数据孤岛”的危害？

企业内不同部门数据的“各自为政”，大大制约着企业管理和业务的顺畅开展：
1、数据重复：由于数据流通不畅，企业各部门在收集数据时会产生重复行为，造成了数据的重复、冗余、无效等情况，降低了数据的质量和准确度。
2、错误决策：数据的不准确、不及时，往往导致企业决策错误或决策迟缓，从而影响企业的口碑和在市场中的竞争地位。
3、协作不良：企业内部数据孤岛现象的显著，会在很大程度上使得企业各个部门、团队之间，因难以获取工作需要的数据，而关系紧张、协作不良。
4、效率低下：由于不同部门对数据的理解和定义不同，企业内部的沟通成本上升。同时，各部门对数据的重复管理，造成了时间和金钱的浪费、工作效率的低下。
5、客户体验差：企业内各部门拥有的数据不一，容易造成客户端到端的体验混杂，总体评价低。

四、为何会产生“数据孤岛”现象？

1、以功能为标准的部门划分导致数据孤岛。企业各部门之间相对独立，数据各自保管存储，对数据的认知角度也截然不同，最终导致数据之间难以互通，形成孤岛。也因此集团化的企业更容易产生数据孤岛的现象。
2、缺少企业内信息化建设的战略和标准，如果不能做到信息系统建设的统一，由不同部门，不同公司来建设的话，必须有一个标准能够使得日后的互通比较容易实现。
3、不同类型、不同版本的信息化管理系统导致数据孤岛。人事部门用OA系统，生产部门用ERP系统，销售部门用CRM系统，甚至一个人事部门使用一家考勤软件的同时，却在同时使用另一家的报销软件，后果就是一家企业的数据互通越来越难。

五、企业如何走出数据孤岛？

关于事物各个部分之间的关系对整体发展的影响，哲学上也曾给出过确定的解答：“当事物的各部分以有序、合理、优化的结构形成整体时，整体的功能将大于各部分功能之和；当各部分以无序、欠佳的结构形成整体时，各部分原有的性能得不到发挥，力量削弱、甚至相互抵消，使整体功能小于各部分之和。”
因此，从长久发展来看，企业应该彻底解决数据孤岛现象，让各部门的信息数据以合理有序的方式相互连通影响，从而推动企业的发展进步。
为了解决数据孤岛的问题，企业进行了很多尝试。很多企业开始有意识地通过调整数据交换架构来改善数据质量，以打破“数据孤岛”、实现业务系统间数据的顺畅流动。
然而，实践表明，企业网状的数据交换架构和以主数据治理（管理）平台为中心的数据交换架构都无法彻底地解决数据孤岛问题。企业需要既能解决数据的交互流动，又能控制数据质量，并且是控制全部静态数据（主数据+业务场景数据等）的质量的解决方案。
经过多年的实践研究发现，基于静态数据中心的数据交换架构，可以实现这一诉求。
构建基于静态数据中心的数据治理平台，并以其为中心构建雪花状数据交换架构，如图1所示。

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该架构的核心是企业基于数据治理平台的静态数据中心，企业所有业务系统的数据流动都要经过该中心的中转，数据从各业务系统采集过来然后分发出去，同时该静态数据中心对经其中转的数据会进行规范化和标准化，确保数据质量，实现数据从源头到目标消费系统的真正流动，从根本上彻底打通企业内的数据孤岛。
该架构中的静态数据中心对静态数据的全方位管理可以很好地规避主数据动态性的问题，并且可以通过静态数据中心实现由企业顶层通览全局静态数据。
该架构对数据质量的控制非常全面，静态数据中心对静态数据的全方位管理可以解决包含主数据及业务场景数据的质量问题。
该架构能够提供多种技术形式的数据交换接口，通过即插即用的方式可以随时挂接新的业务系统，实现新的数据交互和流动。
另外，数据的源头（指数据最初的产生地点，一般指某业务系统）是数据流动的起点，也是数据交换架构的核心点，针对数据的源头的选择更是打通数据孤岛的关键点，也决定了整个数据交换架构的布局。
为了更好地诠释该数据交换架构针对企业数据管理的适用性，下面具体说明一下不同类型数据源头的位置：物资数据的源头一定是静态数据中心（数据治理平台）；客户数据的源头可以是CRM（如有）也可以是静态数据中心（数据治理平台），供应商数据的源头可以是SRM（如有）也可以是静态数据中心（数据治理平台）等，具体原因如表1所示。

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六、基于数据中台的数据孤岛解决方案

部门A为了解决一些大数据问题，采购了厂商X的大数据解决方案，安装了一个大数据平台，导入自己的数据并开发了一些大数据应用，运行得挺不错。这个时候，部门B也需要解决一些大数据问题，于是试图采购厂商Y提供的大数据解决方案，但Y的大数据平台和X的有一些版本、组件上的差异，所以需要对X的大数据平台进行改造。
问题是，这个任务由谁来完成，由谁负责改造后的大数据平台的运维？有可能厂商Y的大数据应用也需要做些改造，这可行吗？部门A的应用已经运行得很好了，部门B的应用会不会对部门A的应用造成影响（包括性能和数据安全的影响）？如果影响了，谁来负责？比较简单且快速见效的方法是直接安装厂商Y提供的端到端的解决方案。照此下去，每个解决方案都会安装一个新的大数据系统。
还有一个问题是，厂商X和厂商Y底层的数据结构可能不是对外公开的，因而它们各自解决自己的问题，虽然开始互不干扰，但是后来就造成了数据孤岛和烟囱。这个时候，由于各个子系统的数据标准不一、数据格式不同，各部门之间数据无法互联互通，很难根据数据做出全局决策。
解决上面的问题，正是数据中台方法论和架构的任务。TotalPlatform保证所有数据应用的统一管理，OneID、OneModel确保各子系统中数据的互联互通，OneService负责数据能力的共享，TotalInsight确保全局数据运营的高效和价值量化。
1）全局的数据治理
必须有全局的数据治理系统来管理所有子系统的数据，确保它们能互联互通。例如，OneID要求所有关于用户的数据都必须使用同一个ID，OneModel要求所有数据仓库的模型都必须符合同样的标准。
但是这里要指出，解决数据孤岛和应用孤岛的问题，除了技术方案以外，明确责权利也很重要。出现孤岛的原因之一就是各部门的责权利不明晰。如何在使用数据中台解决孤岛问题的同时保证责权利的明晰，是一个非常重要的问题。
2）数据能力的复用和共享在进行全局的数据治理的同时，治理的结果必须能为公司创造价值。这个时候就类似于OneService的功能，既要求能进行全局的数据能力的复用和共享，也需要类似TotalInsight的功能，管理全局的数据资产，量化数据能力的投入产出。主要的工作如下：

[*]建立数据能力共享的责权利机制；
[*]提供全局的数据能力目录和访问机制；
[*]提供数据能力共享的工具、机制和流程；
[*]对共享的数据能力的管控和审计；
[*]确保共享的数据能力的高效运行。
3）云原生架构的支撑在这个阶段随着业务的不断增长，越来越多的应用程序被添加到大数据系统中。先有Spark、Kafka，后有Flink、TensorFlow，现在又有各种新的大数据和人工智能组件。
这些就是在云基础架构上运行大数据系统的根本原因。而云平台为分析工作负载和一般工作负载提供了极大支持，并提供了云计算技术的所有好处：易于配置和部署、弹性扩展、资源隔离、高资源利用率、高弹性、自动恢复。
在云计算环境中运行大数据系统的另一个原因是大数据工具的发展。传统的分布式系统（如MySQL集群、Hadoop和MongoDB集群）倾向于处理自己的资源管理和分布式协调，但是现在由于Kubernetes、Mesos、YARN等分布式资源管理器和调度程序的出现，越来越多的分布式系统（如Spark）将依赖底层分布式框架来提供这些资源分配和程序协调调度的分布式操作原语。在这样的统一框架中运行它们将大大降低复杂性并提高运行效率，如下图所示。

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devil0 发表于 2023-10-18 04:06:14

如何打通企业内部的数据孤岛？
从事IT的老人们应该能明显感受到，虽然公司这几年引入了不少系统，像PLM、ERP、MES等，分开来看，每个业务部门都有了自己的系统，实现了数据共享。但这种不彻底的信息化建设，非但没有提升数字化水平，反而催生了“信息孤岛”的产生。

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就拿销售部门举例：财务根据自己系统中的数据做了年度销售额汇总，销售部门也做了，但年终发现数据根本对不上，这就非常尴尬了。
上面这种场景在80%的企业中都出现过，由于企业内部的数据、系统之间缺乏关联性，比如指标口径不一、数据描述标准不同、系统不兼容等，导致的数据无法共通现象。
可能有业务人员会说，“数据孤岛”只是对于企业整体来说有损失，但对各个业务部门来说，“我们一直都是这样做的，问题也都能解决，没有那么严重。”
这样的认知就大错特错了！
数据孤岛带来的问题，绝对不是一个业务部门能够承担和轻松解决的。
（1）数据重复。数据孤岛盛行时，企业各个部门都要收集更多数据，大量浪费人力物力。
（2）决策错误。数据不完整、不及时，直接影响了决策的准确性和实时性，长久以往直接会被市场竞争抛弃。
（3）团队协调差。不同系统数据不通，直接就带来了团队之间沟通时间变长以及关系紧张的局面，长久以往直接会带来公司整体收入大量损失。
（4）客户体验差。数据孤岛直接意味着不同部门拿到的数据不同，在向客户传递消息的时候，直接造成用户体验紊乱和信息混杂。用户流失率会提高。
（5）不安全。不同系统之间的数据存储方式不同，直接带来了数据泄露的风险。
数据孤岛问题的解决是重要且紧急的，需要IT管理人员贯彻实施，不能因为业务部门安于现状就放任，这样只会加重数据孤岛情况，最后一发不可收拾。
我们先设想一下，如果不存在数据孤岛，IT人员会有多爽：不用再从早到晚响应业务需求，不是取数就是做报表，一直没有提升。
数据孤岛的出路

第一个想到的是能不能把系统连起来？

可以，当需要跨平台取数的时候，通过各个应用之间互相调用API接口来实现。随着接入的应用数量不断增长，ISV应用需要兼容的API接口数量会爆炸式增长。这也带来了很大的问题：由于数据被ISV掌握，企业需要更换一个应用的迁移成本非常高昂。

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第二个想到的是有没有整合全部数据的平台？

大数据决策分析平台建设方案下载↓↓↓
大数据决策分析平台建设方案有。大数据决策分析平台就能实现这个功能，缺点就是成本会比开api接口高，不过从长期来说，是能够一劳永逸的。

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通过梳理全公司的业务流程和统一不同部门对于相同数据的业务指标口径，打通了各个数据系统之间的数据，业务部门不再需要从不同系统取数，再整合成excel做表了。尤其对于报表格式比较固定的分析来说，只要构建起数据分析模板，后续直接更改数据就能直接使用。

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大数据方案

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整体规划

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指标体系搭建

完整ppt版本↓↓↓
大数据决策分析平台建设方案

chjian 发表于 2023-10-18 04:06:56

这个问题问的有点高大上，我可以反问一下，你为什么要打通数据孤岛吗？如果你回答不出来，那就不要折腾了，浪费钱，大时代不好，给你们老板省省吧。如果你仔细思考过原因，那就接着往下看：
1） 最传统的做法，为了保证系统间的必要的数据流动，存在一个叫ESB总线的东西，这个概念很老了，很多厂商都有这类产品，但是都只考虑了自己的软件系统和服务。如果要找新的兼容性相对较好的，推荐直接看Kafka，但是很多连接器都要自己做；
2） 第二个阶段，为了保证系统间的核心数据的一致性，很多公司上了主数据管理系统（MDM），通过MDM的集中管理模式，完成系统间核心数据的统一，请自行查阅MDM相关资料；
3） 这两年流行数据中台的概念，就是把各个系统的数据都纳入中台的统一管理，通过数据湖进行存储，通过统一的标准化，模型化，实现数据资产的统一管理；数据中台厂商就有很多很多很多了，这里不一一列举；
通过上述的三种方法，都能解决所谓数据孤岛问题，关键看你想要什么，愿意花多少钱。

sonycn01 发表于 2023-10-18 04:07:05

先给明思路：想要打通企业内部的数据孤岛，就要建立起企业统一的数据决策分析平台。
通俗点说，数据决策分析平台能打通、收集企业内部各系统中的数据，然后在统一的数据平台框架下实现对数据的挖掘和分析，最后通过可视化的手段进行数据展示，从而解决数据孤岛。

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数据决策平台定位

[*]满足企业运营的基础能力建设
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[*]加快业务运转效率

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数据分析决策平台如何建立？

完整方案可参考：数据决策分析平台建设方案，不过多赘述，以下为部分节选

[*]平台建设目标
[*]数据平台三步走建设规划
[*]搭建企业数据分析指标体系
[*].....

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案例分享 | 南孚电池集团数据平台建设

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现金流量表

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销售收入快报

利用FR可打通各业务系统数据的功能，业务部门抛弃了以往依靠手工分别对ERP和物流系统进行数据输出的方式，依据现有库存报表的逻辑进行需求分析，每月定时维护库存信息表，年总销售数量，安全库存参考填报等重要指标信息，最终实现用户仅需输入特定筛选条件，即可进行报表展示的效果，大大提升业务部门的工作效率。

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目的是在于让已有繁琐的数据处理方式更加方便有序、使混乱的业务流程管理规范统一，这对于需要信息化/数字化转型/解决数据孤岛问题的企业来说是必备软件。
小结：

总的来说，想让企业数据孤岛问题得到有效改善，就必须建立好统一的数据决策分析平台。
从而实现自动获取ERP，MES等平台财务，销售，库存，生产等基础数据，清洗并组建底层数据仓库，最终以简洁明了的方式展示所需报表信息，真正做到“数据统一化”“数据可视化”。
需要注意的是，在建设过程中，必须要注意数据平台的性能，大数据分析平台的性能一定要保证高效，保证在数据量激增的情况下可以支撑海量数据分析，否则将会前功尽弃。
篇幅有限，如果正处在数据决策分析平台0-1建设的朋友，可参考以下方案，其中包含生产、营销、财务、库存四个模块方案介绍，并附带成功客户案例供参考↓↓
企业大数据决策分析平台建设方案
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查看完整版本: 请问个人如何介入大数据，利用大数据，没有数据库怎么办，怎么能借用别的企业的数据库。？