某新能源公司數據駕駛艙的構建與實踐

摘 要：本研究以新能源公司為例，探討了數據駕駛艙的構建和在企業管理中的應用。數據駕駛艙作為集成工具，提供實時數據分析和可視化，對企業決策至關重要。文章詳述了EVE億緯數據駕駛艙的建設，包括業務數據監控和分析。描述了數據駕駛艙的規劃流程和UI設計要素，以及信息技術和數據開發的核心步驟。實踐證明，EVE億緯數據駕駛艙在多個業務領域取得成效，為未來高級管理層數據駕駛艙構建打下基礎，為新能源行業提供了參考。

關鍵詞：數據駕駛艙 新能源公司 數據分析與可視化 企業決策支持

1 業務端數據駕駛艙規劃

1.1 業務數據指標梳理

在數據駕駛艙的構建之旅中，我們首要任務是進行業務數據指標的梳理。這一步驟的關鍵在于篩選出能夠有效監控業務運行狀態、深入分析業務問題以及準確評估業務成效的核心指標。以下是具體的指標梳理內容：

1.1.1 市場裝機量（MWh）&市占率（%）

市場裝機量：該指標直接反映了公司在新能源市場的裝機規模，以兆瓦時（MWh）作為計量單位。裝機量的增減變化不僅體現了公司業務的發展速度，也是衡量市場擴張能力的重要指標。

市占率：以百分比（%）表示，該指標衡量了公司在整個市場中所占的份額。市占率的高低直接關聯公司的市場競爭力，是管理層關注的焦點之一。

1.1.2 EVE客戶分布及出貨電量比重（%）

客戶分布：通過分析公司產品的客戶群體分布，我們可以了解不同市場段的需求情況，為市場細分和精準營銷提供數據支持。

出貨電量比重：該指標通過計算不同客戶群體對公司出貨電量的貢獻比例，幫助管理層識別關鍵客戶和潛在增長點，優化客戶結構和銷售策略。

1.1.3 EVE能源成本

能源成本：該指標匯總了公司在生產過程中所消耗的能源費用，包括電力、燃料等。它對于控制生產成本、提高能源利用效率具有重要意義。

1.1.4 EVE單位產品能源成本

單位產品能源成本：該指標通過計算每單位產品生產過程中所耗費的能源成本，為管理層提供了成本優化的量化依據。

1.2 業務指標計算邏輯

為確保業務指標體系的準確性與一致性，本研究對每個指標的計算邏輯進行了嚴謹的界定，具體如下：

1.2.1 指標名稱

采取了簡潔且具有描述性的命名方式，以便于管理層和業務人員能夠快速理解和使用。例如，將反映市場裝機規模的指標命名為“市場裝機量”，將衡量市場占有率的指標命名為“市占率”。

1.2.2 指標單位

規定了統一的計量標準，如“市場裝機量”以兆瓦時（MWh）為單位，“市占率”則以百分比（%）表示。這一標準化流程確保了指標在不同部門和層級間的通用性和可比性。

1.2.3 指標獲取方式

詳細說明了數據來源和采集方法。例如，市場裝機量數據來源于銷售記錄和客戶反饋，而市占率數據則通過對市場調研報告的分析得出。這一步驟保證了數據來源的透明性和可靠性。

1.2.4 核算頻率

即指標計算的周期。根據業務需求和數據可得性，部分指標可能需要每日更新，如“當日裝機量”，而其他指標如“月度市占率”則可能按月計算。這一頻率的設定有助于保持數據的新鮮度和相關性。

1.2.5 統計單位維度

指標計算的關鍵環節。根據業務特性和分析需求，將指標按照產品、區域、客戶群體等不同維度進行統計，以提供多角度的業務洞察。

1.2.6 指標計算公式

提供詳細的計算公式。例如，市場裝機量的計算公式可能為“裝機量 = 各類產品裝機容量之和”，而市占率的計算公式則可能為“市占率 = （公司裝機量 / 市場總裝機量） * 100%”。這些公式的制定，使得指標計算過程標準化，減少了人為誤差，提高了數據的質量。

1.3 業務指標展示示意圖例選擇

在數據駕駛艙構建中，本研究精心選擇了業務指標展示示意圖例，以增強管理層對關鍵業務數據的理解和分析能力。具體包括：

動力電芯當前BOM成本與目標BOM成本對比：通過折線圖直觀展示成本差異，輔助成本優化決策。

采購品類支出TOP10展示：利用柱狀圖或餅圖展示前十大品類支出，幫助管理層快速識別成本控制關鍵領域。

各BG采購支出：結合表格和條形圖展示不同業務集團的采購支出，多維度呈現成本構成。

綜上所述，通過精細化的展示示意圖例選擇，本研究旨在提升數據駕駛艙在業務決策支持方面的效能，為管理層提供高效、精準的數據分析工具。

1.4 指標數據來源清單

研究編制了數據來源清單，確保業務指標數據的準確性與可靠性，數據來自公司內部系統底表，遵循數據安全政策，由IT部門審核維護，保障數據質量和透明性。

2 用戶界面設計_UI設計

用戶界面設計（UI設計）是數據駕駛艙構建過程中的關鍵環節，它直接關系到用戶的使用體驗和系統的操作效率[2]。以下為UI設計的三個主要部分的詳細闡述：

2.1 UI界面布局設計

在數據駕駛艙的構建中，用戶界面（UI）的布局設計扮演著至關重要的角色，它直接影響到系統的易用性和功能性。為了確保布局設計的高效性和實用性，本研究在UI界面布局設計中遵循了以下原則：

2.1.1 邏輯性

本研究在UI界面布局設計中，嚴格遵循用戶的操作邏輯和閱讀習慣。通過精心規劃信息流的順序和操作路徑的合理性，我們確保用戶能夠順暢地瀏覽和操作界面，從而提高工作效率。

2.1.2 功能分區

為了便于用戶快速定位和操作，本研究將UI界面劃分為多個功能區域。這些區域包括但不限于：數據展示區：位于界面的中央位置，主要用于展示核心數據指標和圖表，以便用戶能夠一目了然地獲取關鍵信息。操作控制區：分布在界面的兩側，提供用戶對數據進行篩選、排序、自定義等操作的功能按鈕和控件。通知提示區：位于界面的顯眼位置，用于展示系統通知、警告和其他重要提示信息。

2.1.3 空間利用

在布局設計中，我們注重合理分配界面空間，避免出現信息擁擠或空間浪費的情況。通過精心規劃，我們確保了關鍵信息的突出顯示，同時為次要信息提供了適當的展示空間。

2.2 UI視覺元素設計

在數據駕駛艙的UI設計中，視覺元素的設計至關重要，它不僅影響到用戶對系統的第一印象，也直接關聯到用戶的使用體驗和系統的專業程度[3]。本研究在UI視覺元素設計方面，綜合考慮了以下關鍵因素：

2.2.1 一致性

為了塑造統一的品牌形象，本研究在視覺元素設計中強調了風格和色調的一致性。這意味著所有的視覺元素，包括顏色、字體、圖標等，都遵循一套統一的設計指南，以保持整個界面的協調性和識別度。

2.2.2 可讀性

在視覺元素設計中，可讀性是核心考量之一。本研究確保了文字、圖標等視覺元素在大小、對比度和字體選擇上均達到清晰可讀的標準，以便用戶在不同的設備和環境下都能輕松識別信息。

2.2.3 視覺層次

為了有效引導用戶關注重要信息，本研究通過顏色、大小、位置等設計手法，構建了清晰的視覺層次。

2.3 反饋精調

本研究通過交互反饋、用戶測試和持續迭代來優化UI設計，以提升用戶體驗。交互反饋包括即時視覺和聽覺反饋，如按鈕點擊效果和操作成功提示，增強用戶操作的安全感和系統信任感。用戶測試邀請目標用戶操作界面并提供反饋，用于識別問題并優化設計。持續迭代基于用戶反饋不斷優化界面設計，探索新可能性，確保設計符合用戶需求并隨技術發展而進步。

3 IT&數據_開發實現

3.1 界面開發

界面開發作為數據駕駛艙構建的關鍵環節，其設計直接影響到用戶的使用體驗和系統的操作效率。為了確保界面的可用性和易用性，本研究在界面開發方面采取了以下措施：

3.1.1 采用響應式設計

采用響應式設計，確保數據駕駛艙界面在不同設備上顯示一致，通過媒體查詢和彈性布局技術優化用戶體驗。

3.1.2 遵循Web標準

本研究在界面開發中遵循了Web標準，即使用HTML5、CSS3和JavaScript等技術進行界面設計和實現。這確保了界面代碼的標準化和兼容性，使得數據駕駛艙能夠在各種瀏覽器和操作系統上正常運行[4]。遵循Web標準不僅提高了界面的跨平臺性能，也便于后期維護和升級，降低了開發成本。

3.1.3 模塊化開發

本研究采用模塊化開發方法提升界面開發效率和維護性，通過劃分功能模塊實現獨立開發與升級，便于團隊協作和項目管理，同時增強系統靈活性和可維護性。

3.2 數據入湖

數據入湖是數據駕駛艙構建的基礎，它涉及從多個數據源采集數據、對數據進行清洗和集成，最終將數據集成到數據湖中，以便于統一管理和分析。本研究在數據入湖方面采取了以下措施：

（1）數據采集：利用數據接口和爬蟲技術自動化采集數據，確保實時性和準確性。

（2）數據清洗：使用清洗工具或編寫腳本預處理數據，去除重復、填充缺失、處理異常值，保證數據質量。

（3）數據集成：將清洗后的數據導入數據湖，建立數據模型（如表、視圖、索引），實現數據統一管理，提高查詢和分析效率。

3.3 算法邏輯

算法邏輯作為數據駕駛艙的核心，直接影響到數據分析和可視化的效果，進而影響到用戶對數據的解讀和決策的準確性[5]。本研究在算法邏輯方面采取了以下措施：

（1）數據分析：采用統計學和機器學習方法，對數據進行預處理、特征工程和模型構建與評估，以挖掘數據中的規律和趨勢。

（2）可視化展示：使用可視化工具或編寫代碼，將分析結果以圖表、儀表盤等形式展示，確保數據映射、布局設計和交互功能的合理性。

（3）交互設計：設計用戶可操作的功能，如過濾、排序、搜索等，并確保交互功能及時響應用戶操作，提供清晰反饋，優化用戶體驗。

3.4 數據聯調

數據聯調是將界面、數據和算法邏輯進行整合的關鍵步驟，它確保了數據駕駛艙的穩定運行和高效性能。本研究在數據聯調方面采取了以下措施：

（1）界面與數據集成：實現界面與數據湖的實時交互，通過數據接口和綁定機制，確保數據的安全傳輸和實時更新。

（2）算法邏輯與界面交互：將數據分析模型和可視化模型集成到界面中，支持用戶的自定義查詢和數據探索，優化用戶體驗。

（3）性能優化：通過系統架構優化、數據處理優化、界面渲染優化和監控與報警等措施，確保數據駕駛艙的高效運行。

4 IT&數據_用戶交付

4.1 用戶驗證

為確保數據駕駛艙的安全性和隱私性，本研究實施了嚴格的用戶驗證措施：

（1）身份認證：采用多因素認證（MFA）和單點登錄（SSO）技術，結合密碼、指紋、短信驗證碼等認證方式，提高系統安全性。

（2）權限管理：根據用戶角色和職責，實施細粒度的訪問控制，包括角色基礎訪問控制（RBAC）和基于屬性的訪問控制（ABAC），確保數據訪問的準確性和及時性[6]。

（3）密碼策略：制定密碼復雜度、最小長度、過期時間等策略，強制用戶定期更改密碼，并通過密碼強度提示和泄露風險提醒，增強用戶對密碼安全的意識。

4.2 反饋精修

反饋精修是數據駕駛艙持續優化和改進的關鍵步驟，旨在理解用戶需求和期望，提升產品質量和用戶體驗。本研究采取了以下措施：

（1）收集用戶反饋：通過調查問卷、在線反饋表和用戶訪談等多種方式，廣泛收集用戶意見和建議，以提高反饋的響應率和質量。

（2）分析反饋內容：對收集到的反饋內容進行分類和分析，使用統計分析、文本分析等方法深入挖掘關鍵信息，并將分析結果可視化展示。

（3）制定改進計劃：根據反饋內容，制定改進計劃和措施，包括優先級排序、實施計劃和跟蹤評估，以確保反饋得到有效解決。

4.3 發布上線

為了確保數據駕駛艙系統的穩定性和性能，同時為用戶提供持續的支持和優化，本研究采取了以下發布上線措施：

（1）系統測試：在上線前，進行全面的系統測試，包括單元測試、集成測試、系統測試和用戶接受測試（UAT），以確保系統滿足質量標準[7]。測試采用自動化工具，提高效率和準確性。

（2）培訓與支持：提供操作手冊、教程視頻、常見問題解答等培訓資料，以及在線支持系統，確保用戶能夠獲得及時的技術支持。

（3）版本管理：實施敏捷開發和持續集成/持續部署（CI/CD）流程，定期更新和優化產品，包括新功能添加、性能提升和bug修復，以適應市場變化和用戶需求。

5 結束語

本研究為新能源公司及更廣泛行業提供了數據驅動決策的實證案例和高效數據駕駛艙的構建框架。提出的業務數據指標體系助力企業深入利用數據，增強市場競爭力。本文強調，數據是推動企業創新和發展的動力，通過優化數據駕駛艙，企業可將數據轉化為增長和價值。研究為學術和實踐提供了新視角和工具，預示著數據驅動決策將推動企業穩健發展。

參考文獻

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[3]張桂煊，張樹武.視覺設計元素智能識別研究綜述[J].包裝工程，2024，45（14）：6-16+505.

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[8]卞中杰.一種基于DevOps的自動化測試及CI/CD流程的設計與實現[J].科學技術創新，2022（20）：58-61.