一、系统概述

企业经营决策系统以业务运营支撑系统的数据为基础，通过对业务数据的汇聚、挖掘、比对、重组和分析，提炼详尽的指标体系，实时反映企业的运行状态，并将采集的数据形象化、直观化和具体化展示，帮助企业经营决策层了解企业经营现状，发现企业运营优势和劣势，预测未来发展趋势。从而有效促进企业精细化管理、全面化监管、科学化决策，提升管理、服务水平，为企业数字化转型提供强有力支撑。

企业经营决策系统由数据集成子系统、数据管理子系统、指标开发子系统、数据可视化子系统和经营决策展现子系统组成，经营决策者可通过PC端、移动端、数字大屏查看业务专题和指标。

1、数据集成子系统

基于分布式计算框架，利用并行化处理技术，实现海量、实时数据迁移，满足数据采集、转换和装载的整个数据集成作业过程的应用需求，为数据仓库、数据湖和湖仓一体等解决方案提供统一的数据集成链路，解决跨区域、跨层级、跨协议、跨平台和跨数据源的各种数据集成问题，为数据指标开发、数据可视化建模和经营决策分析提供统一的数据来源保障。

2、数据管理子系统

实现数据存储过程的分层数据建模，包括贴源数据层、明细数据层、汇总数据层、维度数据层和应用数据层。

3、指标开发子系统

涵盖指标定义、指标建模、指标生产、指标服务和指标应用等功能，实现指标全流程、全生命周期和一体化的指标管理，能够为企业梳理出一套完整的指标体系，疏通指标数据，落地指标管理，发挥指标最大价值，为数据可视化建模和经营决策分析提供数据共享、规范管理以及口径统一保障。

4、数据可视化子系统

解决报表和大屏的数据可视化问题，平台提供标准的可视化报表与数据大屏的制作工具，界面优美、体验良好的交互设计，通过拖拽图表组件高效制作可视化报表。系统通过内置数十种大屏模板，将专业的UE/UI设计资源赋能给客户。模板包括政务、教育、零售、金融、制造等各行业，整套设计涵盖移动端与PC端。使用者只需简单修改，即可使用。

5、经营决策展现子系统

以管理理念为核心，通过运用的知识对所具有的数据进行分析加工，并通过信息可视化的手段为管理者提供决策分析支持。经营决策分析展示主题包括采购主题、生产主题、销售主题、财务主题和人力主题。经营决策者可通过PC端、移动端和数字大屏等多种渠道随时随地查看专题和指标。

二、建设步骤

数据可视化主题的建设主要分为以下五个步骤：

1、经营决策展现子系统

在建设数据可视化项目之前，首要是探查数据并提炼关键指标，建立在对应业务的指标体系基础上，围绕数据可视化的主题，罗列出核心指标。通过场景化构建指标体系，自上而下建设业务驱动指标体系，所以需要在特定场景下进行指标选择和指标体系建设。常用方法是指标分级。根据对应可视化项目的业务流程、目标、受众进行自上而下的指标分级，对指标进行层层剖析，并且明确取数维度、取数来源。

参与此环节的角色有数据分析师、产品/项目经理，主要产出“指标清单”。

2、主题故事线策划

此环节能够解答在什么场景下、目标人群以及需要处理的问题。为帮助分析和理清思路，主要需做到如下几点：

（1）拆分维度——将需求拆分到最小维度。

（2）确定优先——选择最佳数据来说明观点。

（3）合并维度——对维度元素进行归类，化繁为简。

（4）最佳表现——确定用哪种表现形式来体现数据。

参与此环节的角色有需求分析师、产品经理，主要产出“交互原型图”。

3、可视化效果设计

通过数据组件来表达可视化大屏传达的信息，其主要是细节和感受的设计，可理解为互联网UI设计环节。需要先确定视觉风格，进而对每个数据呈现的组件进行选择，知道每个数据背后的含义，用哪种可视化组件展现比较形象直观。

参与此环节的角色有可视化分析师、模型师，主要产出“可视化设计稿”。

4、可视化效果设计

常规软件开发流程即前端开发还原效果图阶段，根据设计效果、切图，通过编程的方式对设计图纸逐步进行实现。

可视化设计师根据低代码平台预置的可视化组件，通过调整组件样式配置项，对设计效果进行搭建还原，再交由技术人员进行数据接入。

参与此环节的角色有可视化设计师，主要产出“可视化应用URL”。

5、数据接入与发布

效果搭建完成后，针对需要接入动态数据的可视化组件，逐一进行数据接入，通过常见数据库或者API等返回数据结果，再针对组件所需将相应字段进行映射即完成整个的项目配置流程，最后将项目发布成可以访问的URL即可。

参与此环节的角色有前端工程师、数据开发工程师、运维工程师，主要产出“可视化应用URL”。

三、应用成果

企业经营决策系统是面向数据的应用，能满足政府、企业、金融等众多领域对数据集中分析的场景，最终价值是快速实现分散数据的集中分析，为决策者提供直观的、实时的数据支撑，主要体现在以下几个方面：

1、加强决策者全面掌握企业经营状况

如何用科学有效的方法从这些庞大的业务数据中找到企业经营中遇到的问题和可能获得的机会是非常重要的事情。其中包括企业的业务增长点、新客户群的表现、销售指标与销售预测的差距、资产日常运营状况、企业未来的发展趋势、企业日常资金的循环情况等企业真真切切面临的问题。所有这些都可通过经营决策系统将大量的业务数据整合、归纳后存放在数据仓库中，利用联机分析和数据挖掘技术直观、全面地供决策者查看分析，为企业的决策活动提供重要的依据。

2、提高决策者决策的效率和质量

利用数据仓库技术可以从技术上保证决策者分析查询数据的速度、可靠性、准确度，及时对遇到的问题做出准确决策从而提高决策质量。

3、通过经营分析降低决策风险

决策者掌握企业的经营状况，根据相关行业动态、市场发展与需求的分析与预测，从而确定企业发展的目标与方向，确定企业在行业中所处的地位，为做出正确的符合企业能力与发展的决策提供依据。减少错误与盲目的投资和市场竞争，合理有效地利用企业资源提高企业的发展价值。

4、提高数据更新效率和数据分析质量

经营决策的数据需要实时更新，采用人工的方法进行处理是非常庞大的工作量。对问题分析和查询所需要的数据直接对接数据库，并快速直接调取接口数据展开分析，不再经过复杂的中间环节，从而降低出错概率，保证数据分析的一致性和准确性。