核心内容：供应链管理，阿米巴管理，能源化工行业四大业务特点，六大管理现状，管理经营数据化五大问题，能源化工行业数据四大特点，基于能源行业业务、管理、数据特点的数据决策管理支持方案（PC端集成、移动办公、微信集成、可视化大屏）
穹顶之下：能源化工行业发展大背景
2014年6月，《能源发展战略行动计划》（2014-2020）[1]发布，着重突出了控制消费总量、保证能源安全、控制煤炭消费、优化能源改革、推进能源体制改革等方面。[2]2014年，我国已经成为煤炭、石油、天然气的净进口国，石油对外依存度高达60%，天然气对外依存度超过30%，两者相加占能源消费总量进口基本达到15%。能源消费与日俱增，能源安全问题堪忧。[3]作为能源化工行业的从业者，我们应着眼于世界能源行业大势，留心于当下最新技术，但着手于自身企业生产、管理。我们要用最先进的技术和最专业的技术来推动自身企业高速、稳定、长足的发展。积跬步以至千里，厚积而薄发。
- 能源化工行业数据分析战略意义
当前大数据分析已经成为各行业趋势。在利用大数据上，能源行业也需要努力赶上 会的步伐，把海量的数据经过专业化的特定分析处理用于精准营销、优化供应链、量化内部管理、优化和监控生产。经过多年的信息化系统建设，能源化工企业如何合理利用数据获取有价值的信息，为公司的管理层提供决策支持，是企业信息化需要解决的主要问题。[4]数据分析系统是基于关系型数据库、多维数据仓库所建立的管理、决策支持系统，能够为公司高层决策提供支持。
要解决能源化工行业的数据管理、决策支持问题，得先从能源化工行业的业务特点入手。
- 能源化工行业的业务四大特点
能源化工行业资源密集、技术密集、设备密集、人员密集、高度封闭。我国目前拥有能源化工企业3万多家，占工业企业总数的73%。其中总资产为几十亿元人民币的特大型能源化工企业集团有10余家，中、小型能源化工企业占化工企业总数的99%以上。这些大中小型能源化工企业在业务上都具备以下四
- 数据治理和整合
前三层（数据源、数据处理层、数据存存储）主要内容就是数据治理和整合笔者简单介绍下。前文已经和大家聊过了，企业中有着大量的业务系统，如SAP、ERP、OA、CRM、SRM、EHR、MES、PIM等，同时还有大量的Excel手工帐。系统化的解决这些大量的不规范数据的办法就是构建企业级数据仓库（量大，低频更新）+ODS缓存区（量小，高频实时更新）。当然也存在直连业务系统数据库的方案，但直连的方案在性能上容易遇到瓶颈，同时对实际业务系统造成压力，大多数企业考虑到数据安全和业务风险，选用直连方案都十分谨慎，采纳实施的案例不多。
有了企业级的数据仓库，分析页面数据直接来自被打通的各业务系统。向上，可以通过全区域、全产品线、全业务、全系统的数据，汇总分析支撑战略规划；向下，通过对各地区分公司每日各项指标的把控和指导，把控业务运营管理的全过程，不同层级的职员，通过对汇总数据的细化，逐级分配到自己所负责的业务范围和人员，实现运营管理的数字分析决策。下图是向上涵盖战略和经营，向下涵盖管理和操作查血的具体展现层分析模块。
（笔者在此以销售与分销分析管理、采购与库存分析管理、财务分析管理来探讨具体的方案建设。考虑到数据分析模块的分析深度、文章篇幅和笔者精力，生产与技术管理、人力管理、市场客户管理、供应链管理、产品研发管理、经营仪表盘和指标库、市场监测、行业对标、战略地图等等模块的分析和探讨，笔者暂定在今后的文章中一一道来，也欢迎读者文末留言交流。）
当然，这边也有另一种日库存分析的方式。如下图，同样是库存分析，区别在于无需多考虑库存对销量的影响，只是统计总数就可以了。这是较为粗犷但仍然高效的统计分析方案了。
- 财务指标分析是指总结和评价企业财务状况与经营成果的分析指标，包括盈利能力指标、偿债能力指标、运营能力指标和发展能力指标。
财务指标是管理层和领导层同时关注的核心指标之一，财务指标分析是企业进行管理和改革有效性的第一衡量指标。财务管理的目标是实现产值最大化、利润最大化、股东财富最大化、企业价值最大化、相关方利益最大化。而信息化程度、财务架构是否健全、内控体系完善性、成本核算精细程度、费用管理规范性等都会大大影响财务的管理能力。
接下来我们看看不同公司的营运能力如何。通过历年分析，我们看到企业的总资产和净资产基、应收和现金流本保持逐年上升，当前年度2016年有所下降，那么具体是哪些部门哪些业务什么原因导致的下降呢，我们通过多层钻取去查找原因。我们总能通过公司、部门、产品线、区域、月份等维度钻取到是某些特定维度（比如说是区域）下资产和营收指标起伏较大。通过对比，把问题定位到具体的维度上（区域维度），同时再通过该维度（区域维度）的钻取，找到其他维度（比如说月份）指标起伏较大，以此逐层钻取，发现问题。
- 移动办公潮流，大屏可视化驾驶舱
随着互联 时代的飞速发展，手机正在全民中迅速普及。据台湾《电子时 》 道，工信部的统计数据显示，截止到2016年5月底中国的手机用户数量已达到12.56亿人，相较4月份增长了0.36%，比去年同期增长了7.82%，相当于中国90.8%的人都在使用手机。，在所有使用手机的人中，使用3G 络的用户有4.64亿人（占比36.94%），所有使用手机上 的用户数量为8.57亿人，占总数量的68.24%。以上数据表明，移动生活大潮已经来临，而移动办公潮流正在兴起。移动互联 时代，信息无处不在。充分利用移动应用，人们可以摆脱办公场所的限制，充分利用碎片时间，进而可以“管理于拇指之间，决策与千里之外”。笔者这里分享几个移动端效果、PC集成效果、微信集成效果，以及大屏可视化驾驶舱效果，给各位读者养眼之用。
如何看待数据决策
数据决策本身不是万能的，也不是凌驾于业务系统之上的。他是企业信息化发展到较高层次的产物。整个信息化发展可以分三层概括：运营层、管控层、分析层。其中企业中SAP、ERP、OA、CRM、SRM、EHR、MES、PIMS等大多数信息化系统其实都是解决了运营层的采购管理、供应链管理、研发管理、生产管理、库存管理、销售管理、客户管理流程、流程管理、人资管理等管理运营问题。而通过这些生产和业务相关软件内置的 表和流程功能，辅助财务软件（比如用友NC）实现了管控层的人、财管控。而在此基础上的分析层则更多依靠Excel类数据汇总、PPT制作 告、外聘行业专家提供 告等来满足需求。对于经营决策和经营会议，数据支撑起来的决策让领导层从直觉、感觉、经验逐渐过渡到逻辑、关联上来。能通过数据本身的变化和调整，直接在宏观上调整实际的业务经营。有了数据支撑的经营决策，外加不同的主题分析，像核磁共振一样对企业进行精准的全方位扫描和监测。如此，在战略决策的大方向上，有数据支撑作为依据，再辅助对历史规律、行业动态的把握，让决策更具可操作性。
最后
实现大数据分析价值的三大要素是支持、信任和技术。应用大数据分析的企业需要管理层持续的支持，需要加强跨专业部门之间的信任，并具有深层次的业务知识和技能。于此同时，大数据决策分析正方兴未艾，需要我们抱着探索的心态，勇于在具体的业务中亲自实践。
文中部分截图来自以下企业的项目实施方案：浙江海利得新材料股份有限公司、浙江传化集团、云天化集团有限责任公司、浙江恒逸集团有限公司、中策橡胶集团有限公司、中国海洋石油销售公司、旭阳控股有限公司等。
PS：文以载道，学而进阶，欢迎留言探讨
— 帆软数据应用研究院 —
帆软数据应用研究院专注于企业的数据应用研究，致力于让数据成为生产力。主要分享行业趋势、市场动态、理论观点以及企业的数据应用实践案例。
参考资料：
[1] 《能源发展战略行动计划》（2014－2020年），新华 ，[发表日期2014-11-20] 国务院办公厅印发《能源发展战略行动计划（2014－2020年）》-新华
[3] 国务院印发能源发展战略行动计划，新华 ，[发表日期2016-11-20]， 国务院印发 《能源发展战略行动计划（2014－2020年）》
[4] 徐斌、王晓冬、林丽，《大数据管理 企业转型升级与竞争力重塑之道》.[M].北京∶人民邮电出版 ,2016.1:149,162
[5] 化工行业案例—化工行业面临问题，帆软官 ，[引用日期,2017-2-6], 化工行业信息化建设 | 化工行业BI方案 – 帆软数据
[6] 朱超，帆软公司化工行业总监，《石油化工行业数据应用之道》，[R]帆软公司，2016
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