一、項目背景
2023年4月，國資委辦公廳印發《關于構建國資央企大數據體系的指導意見》，要求按照“一年初見成效、三年體系健全、五年共享開放”的演進思路，全面構建國資央企一體化大數據體系，全面建成“1+X+Y”大數據平臺，全面實現數據資源全生命周期的有序安全管理、有機匯聚融合、有效開放共享和智能分析應用，全面融入國家大數據體系，穩步形成共商共建共享的數據價值生態體系。
某煤炭集團經過三個階段的信息化建設，形成了“HK321”信息化架構，但業務協同與信息共享能力較弱，存在數據多頭輸入，數據溯源難、釋意難的問題，無法分發揮所積累的海量數據價值。為有效推進數字化轉型發展，集團公司制定了“以智能化、數字化為基石，打造智能源”的數字化轉型戰略， 著力提升六大能力，全面建設四大支撐體系，以數字化轉型賦能企業發展。圍繞“一網打盡、一屏盡覽、互聯互通、信息共享”的信息化建設總體方針， 深入推進數字化、可視化、智能化發展，探索并確立了“流程整合+數據集成”的大ERP信息化建設模式，支持集團發展戰略實施。
二、指標解決方案
指標能夠幫助企業對經營和生產過程進行量化、評估和監控，發現問題、指導決策并優化績效。企業根據自身的特點，合理選取和使用指標，更加精準地把握市場變化和客戶需求，提高資源利用率和效益，降低成本和風險，增強企業的競爭力和可持續發展能力。美林數據將多年沉淀的指標，形成了7個一級分類、21個二級分類、73個三級分類，總計14000+指標。
基于公司沉淀的指標成果，構建的面向實際業務的指標體系，經過近10多年應用，目前已迭代至4.8版本。
國資委對央企的考核指標，該指標主要用于集團高層領導掌握公司的總體情況，能夠根據國資委考核要求，及時對企業的經營做出調整，確保總體目標的達成。
EVA即經濟增長值，該指標從企業價值增值這一根本目的出發，對依據GAAP得出的利潤進行調整，因此可以更為準確地評價企業業績，下圖為某集團的EVA指標應用示例。
根據集團型企業全景展示分析訴求，“橫向”按照集團公司業務管控范疇，“縱向”按照產業版塊劃分，確定全景展示分析的總體藍圖框架。
三、指標平臺落地
實現指標的體系化建設及全生命周期管理，形成指標單一可信來源，全局統一，滿足企業指標可視、可信、可用、可管、可追溯需求。面向業務人員提供標準化行業指標模板，可基于模板快速構建一體化的指標應用，低成本高效率地產出企業自己的指標解決方案。
基于美林多年的行業沉淀，結合集團實際業務，快速實現集團指標體系、全景決策體系、模型應用、數據平臺的構建。
指標體系：梳理指標并建立指標之間的關聯關系。
全景決策體系：面向不同層級使用者提供決策支持。
模型應用：利用人工智能技術指導業務的最優選擇。
數據平臺：奠定企業智能化應用的數據底座。
對數倉的維表、事實表組成的業務模型進行標準化開發管理，通過指標平臺實現匯總層指標結果表的自動構建，結構化實現指標計算邏輯，標準開發，消除數據二義性，解決數據不一致的問題，形成單一可信源，實現全局統一管理。
四、指標場景應用
戰略型決策體系構建，按照著眼戰略方向、突出經營水平、緊抓財務效能、發揮黨建引領、防范風險隱患、立足生產管控、關注銷售業績、聚焦人力資源、掌握物資動態的設計理念，形成9個展示維度、29個展示主題、119個展示模塊。
從全公司業務視角出發，形成兼顧專業縱向管理與跨業務橫向覆蓋的公司生產經營全貌的全景展示視窗，構建核心資源、運營狀況和綜合績效3大展示域，15項展示主題，42項展示場景，共梳理234項數據指標。
分析型決策體系更多的是為落實戰略，為戰術執行層面的中層管理人員服務，這部分需要更多體現的是問題直接顯性化，通過優先級排序，確定采取行動的策略。下圖為某煤炭企業運銷業務分析決策體系示例。
通過分析型決策體系管理者可實時掌握企業生產運營分析情況，實現通過數據驅動的管理決策。下圖為某煤化工企業產供銷業務分析決策體系示例。
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