依托數據中心建設驅動企業高質量數據治理

童宗祥 楊碧霞

摘要：通過對企業生產經營數據管理現狀的分析以及國家和行業對數據統計的要求，提出了建設企業數據中心的目標和思路;以“數據報表管理為抓手”，梳理優化企業關鍵業務流程，并借助大數據、云計算、BI智能分析、統計方法、精益管理工具打造企業動態數據管理平臺;通過數據中心建設，企業數據的填報、統計、分類、決策、對標創標工作實現了流程優化提升，實現了底層數據高效集成，為生產經營管理決策提供了數據支撐，提高企業數據管理水平，助力企業高質量發展。

關鍵詞：數據中心;驅動;流程梳理;數據治理

中圖分類號：G642? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）16-0038-02

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Relying on Data Center Construction to Drive? Enterprise High-quality Data Governance

TONG Zong-xiang1， YANG Bi-xia2

（1.Chuzhou Cigarette Factory， China Tobacco Anhui Industrial Co.， Ltd.， Chuzhou 239000， China; 2.Chuzhou Science & Technology Incubation Center， Chuzhou 239000， China）

Abstract： Based on the analysis of the current situation of the enterprise's production and operation data management and the requirements of the country and the industry for the data statistical tools， the paper puts forward the goal and ideas of constructing the enterprise data center. "Focusing on data report management"， it combs and optimizes key business processes of enterprises， and builds a dynamic data management platform with the help of big data， cloud computing， BI intelligent analysis， statistical methods and lean management tools. Through the construction of data center， enterprise data filling， statistics， classification， decision making， bid creation and creation have realized process optimization and improvement， and the efficient integration of underlying data has been realized， which provides data support for production， operation and management decisions， improves enterprise data management level， and helps enterprises develop with high quality.

Key words： data center; drive; process carding; data governance

近年來，國家和行業對數據統計工作日益重視，黨的十九大報告提出完善統計體制，將統計監督納入黨和國家監督系統中，明確了加強數據統計工作的方向和目標;國家局下發了《行業統計工作管理辦法》，明確了新時代統計工作新標準、新要求。安徽中煙也在“十三五”信息化規劃中提出統一數據平臺實施方案，建設“兩級數據中心”，匯集企業的生產經營管理數據，采用數據倉庫技術及各種高級統計分析和數據挖掘技術，幫助企業實現“數據、信息、知識”的轉化，實現科學決策，真正成為數據集散中心、報表處理中心和決策輔助支持中心，成為數據資源管理體系的中心和樞紐。

1數據中心建設的目標和思路

1.1企業生產經營數據管理現狀和數據中心建設目標

目前卷煙企業各類報表存在數據較為分散，人工參與度高，各類數據在企業內部經過多次流轉，并經過多個環節的重復統計和重復錄入的現狀。為了提高企業生產管理效率，數據中心建設是以“數據報表管理為抓手”，將分散在各個業務處理系統中的數據歸集起來，為各級用戶提供數據提取和查詢服務，同時實現綜合查詢與分析，聯動查詢與統計，實現各類統計業務報表的內容共享，打造一個“上下貫通、左右協同、資源共享、高效運行”數據管理平臺[1]，對推動企業高質量數據治理工作意義重大。

1.2數據中心采取“大處著眼、小處著手”的建設思路

“大處著眼”，即著眼于信息化建設的綜合服務能力，著重構建信息服務的底層技術，以支持卷煙廠管理需求的變革;“小處著手”，即選擇從報表梳理切入，部分企業目前的報表上報和流轉過程復雜，占用大量人力資源，沒有充分體現數字化對業務的優化和提升作用，通過數據治理的方法論，從根本上追根溯源，理清企業內部統計數據的源頭，之后進行統一規劃設計，重新梳理業務流轉脈絡，建設一套自動、高效運行的數據中心管理系統。

2數據中心建設的三階段實施

2.1 需求調研階段

通過PDPC法（過程決策程序圖法）開展整體目標調研、數據中心建設所涉及的詳細業務調研、數據分析、治理和對標管理調研（見圖1）。

2.2具體實施階段

在完成調研后，編制項目詳細設計方案，確定關鍵業務流程并固化，同時細化到所有數據的抽取方式、來源和去處、權限分配等等。根據方案全面推動企業的生產、銷售、對標、管理等各類數據治理，構建內外部數據庫，實行企業關鍵指標數據的動態管理。

2.2.1梳理優化關鍵流程

以“數據報表管理為抓手”，對企業多個業務部門開展需求調研工作，系統梳理優化當前報表管理流程，梳理企業生產管理過程中的關鍵指標和迫切需要解決的問題項，提出優化建議，優化企管、生產、設備、質量等部門關鍵業務流程，涉及生產物耗、輔材消耗、設備效能、在線檢驗、香精香料收發存等關鍵業務流程的梳理和優化。

2.2.2開展關鍵管理指標主題分析

企業關鍵管理指標主題分析是基于當前卷煙廠內部數據上報分析管理的基礎數據，根據不同部門、不同角色，并對業務進行一定的提煉，形成不同的分析主題，面向廠決策層和各部門提供信息服務。做好企業關鍵管理指標的主題分析，建立關鍵指標清單。其次是做好企業生產物耗分析、對標指標分析、經濟運行分析、工藝質量分析、設備效能分析，動態對標各類指標數據[2]。

2.3數據治理驗證階段

通過數據中心建設 ，對比各類指標數據的前后變化和改善提升情況，并根據對比情況不斷進行數據治理工作的優化完善，提升數據治理的管理水平。項目運行以來，在企業數據中心形成了5000多份填制報表，在數據的填報和審核上實現了部門把關，按需共享。通過統一的業務和數據梳理，采用部門把控、源頭負責的原則，通過數據中心平臺，共享對象和查詢權限，每個部門對各自產生的報表數據進行審核把關，審核通過后，系統自動流轉和共享給其他需要該報表數據相關部門，各類指標數據運行有序，自動歸集，集成高效。

3項目實施后數據管理前后對比

通過數據中心建設，實現了企業主要經濟指標數據的統一匯總、集中展示、分級查詢，達到“數入一庫、數出一門”的目標，確保了各類數據的真實性和統一性，保證源頭數據的填報真實規范，確保過程數據審核規范、口徑統一、責任到人，大大減少相關人員的工作量，同時對集中梳理過的數據，可以有針對性地做相關管理主題分析和指標數據分析（見圖2），為企業的數據治理工作提供了技術支撐[3]。

3.1在數據填報上實現了一次填報，一表多用

通過詳細的業務梳理，細分和規范報表的填寫格式，同時考慮三個口徑源頭數據的合一，包括財務口徑、統計口徑、生產口徑等不同數據的構成項內容，使一線員工的填報工作一次完成即可，然后系統根據不同的統計口徑計算規則，自動抽取該表所需的數據項內容進行組合，形成不同的維度（日報、月報）的統計報表。

3.2在數據報送上實現了自動流轉，電子簽章

通過數據中心平臺，一次性配置好每張報表的流轉路徑和權限，使報表上報方式，由之前的OA手工報送和審核，到系統在線自動流轉和審核，規范了報送流程，同時每張報表都帶有電子簽字，可以做到實時上報，極大縮短打印簽字和遞送的時間。

3.3在數據統計上實現了實時統計，數據追溯

統計人員對一線的報表由月底，多口徑繁雜的手工匯總工作，改變為根據日報和計算邏輯進行自動實時匯總、實時查看，并能跟蹤追溯每張報表的填報、審核環節的崗位、人員、時間、審核結果等詳細軌跡數據。

3.4在數據分類上按緊急程度、按人員崗位、按接收科室、按填報科室梳理

對每張報表的特性進行梳理和細分，梳理每張報表的緊急程度，考慮審核周期是以日為單位還是以月為周期，梳理每張報表的科室、科室的具體填報崗位和填報人員，實現填報工作的“定崗定人”，梳理報表的直接接收科室、科室的具體審核崗位和審核人員，做到“源頭把控”，同時需要考慮報表數據共享給其他需要的部門。

4 依托數據中心建設取得的數據治理效果

4.1實現了流程優化與提升再造

通過流程梳理，針對企業管理科、生產科、設備科、質量技術科和制絲車間、卷接包車間、物流分中心等七大核心業務部門的業務報表進行統一梳理，形成規范的報表填寫、上報業務流程圖;并根據企業內部管理要求，源頭報表細化到日報和單一對象，形成新的業務流程規范，通過梳理每張報表的業務流轉過程，在數據中心平臺上模擬現實進行流轉，一次性配置好流轉環節，每個環節對應的填報部門及崗位、審核部門，自動按規則按需求進行流轉及配置，形成報表填報制度，實現了流程再造和報表自動流轉[4]。

4.2打通了斷點和梗阻

流程再造后，打通了生產管理環節信息流的斷點和阻塞，信息傳遞更加順暢高效，從而拉動信息流的不斷改善和價值提升，有效提升各環節的工作效率，減少等待浪費和管理浪費的發生。通過分層分類的數據分析，挖掘數據背后的意義，堅持問題導向，查找管理弱項、技術短板和績效差距，總結標桿指標產生背后的管理手段、管理措施、管理方法，嚴格貫徹PDCA管理思想，達到數據對標創標的目的，助力企業數據治理和創標創優。

4.3實現底層數據高效集成

經過平臺數據集成，提升了流轉效率，大幅度減少人員工作量。通過規范報表填寫格式，將多個口徑源頭數據合一，使一線人員的填報工作量減少三分之一，解放人力出來進行更加深入有價值的分析工作，提升企業整體的數字化轉型進程和數據分析、信息服務的能力水平。

4.4為管理決策和對標創標提供數據支撐

實現關鍵指標查實時看，按照不同的統計口徑要求，基于已審核通過的報表數據，對關鍵指標數據進行提取和實時查看。根據不同的業務主題內容劃分，可進行詳細的各類對標指標數據分析，包括動態的對比分析、結構分析和趨勢分析等。比如產量指標實時數據，銷售指標實時數據，物耗指標實時數據，質量指標實時數據，設備指標實時數據等，為各級管理層的決策提供實時有效的數據支撐。

參考文獻：

[1] 林小村.數據中心建設與運行管理[M].北京：科學出版社，2010.

[2] 丁亞軍.統計分析：從小數據到大數據[M].北京：電子工業出版社，2020.

[3] 竇文清，雷萬云，姜永凱.迎接數據中心的奇點——企業級數據中心現代化技術與實踐[M].北京：清華大學出版社，2017.

[4] 趙申.加強煙草企業數據中心建設 強化數據分析應用[J].價值工程，2011，30（6）：98.

【通聯編輯：王力】