首帆动力科技股份有限公司（MPMC）成立于2008年，是光伏混合能源微电网及离网系统解决方案全球领导者，拥有高新技术企业资质，中国柴油发电机组行业首家新三板挂牌企业[股票代码(NEEQ)：832266]。目前，首帆动力品牌经销商覆盖美洲、欧洲、大洋洲、非洲、中东地区及东南亚等，产品销往120多个国家和地区。

2021年，首帆动力与观远数据达成合作，携手开启BI建设，通过五期项目为首帆动力分步构建、快速落地BI数据分析能力，并伴随企业发展逐步升级，让BI价值在企业成长中持续释放。

近期，首帆动力CEO黄桥勇受邀参加观远数据「圆桌智谋会」上海站，分享了首帆动力BI建设发展历程，并就企业BI建设中的焦点问题从自身经验进行了详尽解答。

本期「数智大咖观」整理其分享精华，以期为更多关注BI能力建设的企业提供价值参考。

首帆动力BI建设发展历程

首帆动力是一家民营制造企业，80%的业务是出口外销，到目前为止员工数量也才200多人，规模不是很大。很多用BI的都是一些规模型企业，通过BI做大数据处理。但我作为CEO刚到首帆动力的时候，发现公司基本上没有大数据，都是小数据，并且数据系统比较多，系统和系统之间又是割裂的。

割裂的系统带来的问题是当时我无法拿到一份准确详细的数据分析报告，例如库存的数据分析报告，五个部门的人会给我五份不同的报告，且在他们的维度都声称报告的数据是正确的。我尝试过用有限的Excel经验来分析数据报告差异的来源，但无法完成。

一个小数据都分析不了，更不要讲大数据了。为了解决这个问题，我们考虑过用某工具来做，但它需要组建一个庞大的团队，且成本相当昂贵，也要耗费非常长的时间，不得不放弃。后来我们找了国内某BI厂商做了第一个POC，结果还是失败。

在准备放弃的时候，另一个品牌的CIO给我推荐了观远BI，他前后去了两家公司都是观远的客户。于是我们联系观远数据做了POC，发现观远BI确实正是我们想要的。我们希望没有太多IT经验的人员也能自己做出数据分析报告，希望BI平台能跟我们各个系统的数据库连接，能够做对比分析、汇总分析等等。观远BI满足了我们所有的需求，且我们的数据能够都放在观远的云平台上，在降低我们数据建设成本的同时又保障了数据安全。

具体到跟观远一起进行的BI建设，由于我们是一个非标定制的行业，生产、设计、采购、修改、测试都是同步进行的，测试后客户需要修改再去调整，所以整个业务流程的数据非常复杂，数据则分散在ERP等系统以及我们自研的MPCS、MES系统中。

启动BI建设后，我们将所有数据汇总到观远BI里，并通过五期项目分步构建，一步步实现我们BI能力的落地和迭代升级：

? 第一期，聚焦公司营销业务，落地销售分析，满足高层的分析需求，以进一步推行BI建设；

? 第二期，围绕生产工厂的数据分析需求，落地生产分析；

? 第三期，关联ERP，满足采购、供应链、财务的数据分析需求，落地财务分析；

? 第四期，整合前三期资源，为管理层提供完整的数据服务；

? 第五期，配合公司IPO需求，通过BI连接所有数据，为审计团队和券商团队提供数据报告，开放BI平台便于其在统一平台使用、分析数据，给IPO提供可靠的数据支撑。

从数据来看目前BI建设的成果，当前首帆动力有61%的KPI考核数据是从BI中获取的，70%的订单进度会在BI中体现，以及我们IPO需要的销售收入和成本数据都可以从BI中获取。

另一个没有量化的建设成果则是我们的高层和业务都养成了使用BI的习惯，背后的原因对于高层来说，是BI连接了我们生产、订单、销售等数据，统一管理，使其能准确掌握经营状况；对业务人员来说，是BI中的销售数据等直接与其奖金提成挂钩，使其会关心数据是否准确，从而积极的参与到数据建设中。

中小企业是否需要BI？

很多人认为BI是给大企业的，但我认为中小企业更需要BI。以首帆动力为例：

? 其一，我们没有IT团队，只有一个ERP工程师，相对大企业来说IT不太强大，更需要完善的BI工具来实现数据分析；

? 其二，相较于大企业，我们没有大数据，但有很多复合的小数据，比单一的大数据更为复杂；

? 其三，有人认为BI投入太大不适合中小企业，但SaaS模式已有效解决了这一问题。我们所有的数据都在观远的云平台上部署，同样能够保障数据安全，之后随着公司发展，也可以有计划地进行私有化部署，逐步实现更多需求。

如何用BI促进公司数据治理？

首先要明确，中小企业不可能只有一个系统，甚至部分是Excel报表出来的数据，但是因为受限于成本，无法实施诸如MDM主数据管理，数据质量不可能很高。

其次，在上述前提下，我们要知道自己要做什么，知道自己能做什么，如何分批实施。比如首帆动力几个系统都要进入BI，但我们能力有限，人员有限，数据质量也不是很高，那我们就要先解决“有没有”的问题，把最容易看见的销售数据落地。先从单个系统开始，把界面调整好，满足用户需求后，落实一个再做下一个。

而后需要注意的是，各系统的关联质量，尽量从源头数据上满足，不能因为BI有数据清洗的功能，就纵容错误数据进入，要灵活满足部分数据因为数据质量问题而进行调整。

最后一点，发展关键用户，做好数据ETL，提供坚实的数据基础，让部门关键用户自己做自己部门的，他们会更清楚自己要什么数据。但这个过程里也需要适当管控，不能听之任之。

如何让业务更好用BI自助分析?

我们在财务、销售、运营等部门都发展了一些关键用户，他们可以基于观远BI拖拉拽式操作的优点自己轻松地做好报表、看板，基本上会用Excel就可以用BI。在BI的初始阶段，这些用户对BI的关注度不高，但随着各种BI数据的进展，用户看到了BI的好处，看到了管理层对BI的高关注度，就会开始广泛的使用BI。

在使用的过程里，难以避免会出现BI需求的蔓延，用户总觉得报表还要优化，但很可能自己也不知道自己要什么，需求越来越精细化，但没有整合，就产生了越来越多的报表，反而给用户带来困扰。其中还可能出现如不同部门人员对报表规则或者字段定义理解混淆，通过同一个数据模型做出的结果不同，误导管理层决策的事情。

所以我们现在会对BI中各个字段的规范化定义，并将其准确传达给业务用户，让他们能清楚的知道要用什么，避免因为部分业务经验不足混淆定义生产错误的报表误导管理决策。我们也跟观远数据一起梳理了精细化的需求，定义需求规则，让业务人员避免重复生产，搭建更契合自己需求的报表，减少BI资源占用的同时，让业务人员能更便捷的使用BI辅助业务运营。