上市制造业数字化转型和智能工厂剖析
过去的2021年，公司获得了省政府质量奖，依稀记得当初，董事长一再强调，数字化项目要在2021年国庆节之前取得进展，迎接省领导评审。我负责的公司重点项目就是LTC项目看板。熟悉华为的老铁们知道哈，华为的LTC流程在业界响当当的。华为不仅仅是技术牛掰，销售铁军也是赫赫有名。我们公司设计的LTC 看板的指标系统，涵盖了CRM系统里的线索、机会点、标签引导、投标任务单、商务合同、合同签订等等整个销售项目的一条龙的数据。看板针对各个部门总监、副总、总经理和董事长，涉及到不同级别的领导，数据钻取的维度和深度不一样。在2021年的省质量奖评先活动现场，得到了与会省领导和专家的好评。
我们一期的数据看板走的比较着急，为了拼省质量奖，我们走的就是离线数仓kettle设计方案，二期我们计划走 离线数仓hive 设计方案，三期走实时数仓的需求。我们公司是一家大型制造型企业，很多数据都是流程型的数据，实时要求的场景并不多，离线的话，基本上能覆盖公司95%以上的业务需求。
从我本身数字化转型项目负责人的角度来谈谈自己对制造业数字化转型的一些思考：
1：数据采集来源
制造业的数据很多都是流程型的数据，数据的流转比较缓慢，不比电商数据的实时场景。我们公司的业务数据，特别是CRM业务系统、以及OA审批流，多是这样的慢数据，当然我们公司还有SRM、ERP、SAP、HANA、ITR、PLM、MES等众多业务系统，这块数据的采集是统一计划落二期数据平台的；当然还有工厂设备的数据、机器的运转数据（这部分数据很少，因为要采集设备数据是很困难的，并不是所有设备都有采集接口），这部分可以走实时数仓采集。
2：数据展现形式
目前我们公司内部是采用的帆软的报表系统和BI系统，报表系统展现给高层领导；BI系统面向业务部门主管、总监。
3：数字化转型的难点
国企化的作风，最难的是推动数据的规范录入。我们在数据的使用过程中，经常发现数据的使用可行度不高。在我们公司主要的问题：
3.1：数据的采集端依靠销售人员的手动填报
这样的场景就会导致数字化战略中心出来的报表可信度不高，然后营管中心的同事很苦逼的，要收集销售人员手动传输项目的Excel数据。这块是目前造成我们公司报表数据可行度比较低的很大一部分原因。这块的解决方案我们后面计划一是从制度方面去管理销售人员数据的录入及时性；另一方面，也是要去优化我们的业务系统，设置必填项、设置流程卡点。
3.2：需求端在IT开发的时候需求不明
业务需求方通常在IT开发数据报表的时候，并没有明确的业务需求指标，很多情况下只给你一个抽象的概念，所以开发的同学就很苦逼了，因为没有产品经理去帮你梳理需求方需要的业务指标，在这种情况下，我们采取的方案一般是，数据团队自己去根据业务方抽象的概念，去分析业务过程，划分主题域、构建总线矩阵，逻辑建模（power designer ）、物理建模，拆分指标，开发完给业务需求方试用，他们觉得哪里有问题，需要修改或者新增指标，数据团队再去迭代。跪舔式的开发模式。
3.3：业务端能否给销售助力
公司的业务订单是大件类型的，销售拿端80%都是靠的人脉关系（客户大部分是国企），我们后面会考虑走一下爬虫去获取一些行业的采购信息，为形成线索添砖加瓦。
3.4：数据只能给领导看报表
二期我们做业务的深度分析，比如中标、失标原因归类分析，热门产品分析、供应链分析、库存、采购、人事管理等等模块，结合数据去思考业务的发力点，而不仅仅是报表的搬运工。
3.5：企业要大力推动数字化改革意识
我们在数据改革的推动中，发现推动数字化改革困难重重，尤其是国企，人员都已经习惯了自己的办公模式，需要他们一步步去适应数字化改革的需求，绝非一朝一夕就能完成的。要让大家愿意提供数据、使用数据，再使用的爽，还有很长的路要走。数字化改革不是数据部门一家的事情，是关系整个集团生死存亡的大事，需要多方齐心协力，所以在这里怎么去设置数据部门的级别就显得尤为重要，在这里华为以前就走过不少弯路、比如之前数据化改革的大 boss是CTO，后来我们发现推动工作的时候、同级部门的阻碍是越来越大、因为大家已经习惯了自己的工作模式，也有着自己的利益算盘；后来我们大 boss 换成了执行总裁、数字化改革被放在了顶层改革里、华为的数字化改革才开始了破冰远航，所以一家企业数字化转型做的好不好、和公司对数据部门的重视程度和组织框架有很大的关系、能得到董事长的鼎力支持、数字化改革推动才能顺风顺水。
4：后面的一点思考
后面我们会走实时数仓，让大家能够看到自己的行动效果，帮助业务人员对数据应用有更深入的体验，比如 公司的OA审批流程、采购流程、库存发货流程等等。
5：数字化转型这么火热，只要有大数据架构师就可以了吗？
很多公司在启动数字化转型的时候，就存在着很明显的认知障碍，认为数字化转型只是数据团队的事情，而且公司内部存在着利益的犬牙交错，想推动整个集团的数字化转型、培养大家的用数据解决问题的能力是需要日积月累、久久为功的，所以说数字化转型绝不是3年就能搞完的项目，市面上卖数据平台的公司不少、也有卖解决方案的，但是真正要推动数字化转型、让大家跳出自己的固有思维和按部就班的工作方式、可不是只是利用数据部门出报表那么简单，高级的公司不仅是出报表、BI、驾驶舱、还会有数据分析、数据建模，当然要提高业绩也需要有好的数据产品团队，产品可不仅仅是画画原型、各种大厂方案炒来炒去，需要数据产品有数学思维、能够配合数据分析工程师、数据建模工程师，合理设计数据模型，比如用户留存率模型、产品生命期管理，这些都是需要借助高等数学知识、模型做迭代，找最优解的。光有好的大数据架构师和数据产品还不够，还得集团有很好的数据管理制度、组织、文化。作为数据部门leader最主要的工作就是调度、协调、组织、考核、汇报、推动数字化工作在各个部门内部的流转。
6：数字化转型中“人” 的重要性
后记：比较欣喜的是我们公司成功拿下了2021年浙江省政府质量奖，我们的数字化工作、获得了省政府领导的肯定和表扬。
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