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軍工企業的數智化首選行業
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軍工企業的數智化首選銷售熱線:
4006-600-577摘要:過去幾十年,在EPM領域中國企業在應用理念和技術上均落后于國際企業。但隨著數智化時代到來,特別是隨著國產多維數據庫、事項會計和企業服務大模型的突破,對標世界一流,重塑我國企業績效管理應用,幫助企業構建戰略導向的、企業級整合績效管理應用,實現實時洞察和智能運營,將成為企業數智化轉型的重要方向。
關鍵詞:事項會計、績效管理、整合計劃、整合執行控制、數智化
上篇
我國大型企業EPM應用問題分析
企業績效管理(EPM,Enterprise Performance Management)是指圍繞企業戰略目標所實施的一整套閉環的管理體系,包括戰略規劃、年度計劃和預算編制、績效目標制定、管理執行監控和績效評價等。績效管理在幾乎所有大型企業都在應用,但是應用成效與國際領先企業相比,差距甚大。究其原因,我們發現有兩個:
績效管理理念和方法明顯落后
中國企業與國際企業相比最大的問題是:戰略、計劃、預算、報告分析、績效等都是部門級獨立應用,難以形成企業級管理合力。主要表現為:
在計劃制定階段
戰略實現路徑制定不清晰,年度業務計劃形不成“一體化作戰”的合力,年度預算資源配置與戰略和計劃脫節,預算成為“數字游戲”,組織績效計劃與戰略、計劃和預算脫節,難以發揮“指揮棒”作用。
在管理執行和監控環節也是各自為政
如預算部門管的是資源,資源是為了達成戰略目標,完成重點專項任務的,但預算部門往往眼里只有孤立的費用控制,缺乏與戰略目標、重點計劃任務、業務目標的執行進度進行協同控制。
而國際企業推行的是“流程型組織”的管理理念,戰略、計劃、預算和績效就是一個一級核心管理流程,相關部門都是這個流程上的節點,相對我國大型企業很高的“部門墻”,流程越墻受到嚴重影響。另外在企業績效管理方法上,我們也是一直受西方影響,平衡積分卡、戰略解碼、OKR、BLM等方法均來自西方,我們在這些方法的應用上也落后于國際企業。
績效管理技術和應用長期落后
在國產多維數據庫問世之前,國內企業的EPM應用與ERP系統緊密耦合在一體的,支撐其應用的技術為擅長流程型應用(如ERP)的OLTP(On-Line Transaction Processing(聯機事務處理過程))技術,即關系數據庫相關技術,企業只能在各應用系統中開發一些簡單的報表,難以構建跨異構系統的數據應用,或者只能開發與ERP緊耦合的預算、合并和分析應用,但受制于OLTP技術,預算、合并和分析的建模和應用只能基于二維的單元格級建模,且靈活展現和計算性能弱,無法在大型企業中進行規模化推廣應用。
而國際大型企業早在20年前就開始應用多維數據庫支撐下的績效管理系統,實現多維、靈活、高效的計劃預算、管理報告和經營分析等,如海波龍系統、BPC系統、Cognos等。雖然也有少部分企業應用國外的績效管理系統,但總體受績效管理體系成熟度不高的影響,應用深度不足。
另外,相對國際企業,我國大型企業在業務和核算系統支撐績效管理應用方面能力不足,大型企業核算系統基本都是面向對外報告的,在異構系統數據整合能力方面比較弱,由于異構系統的數據標準不一致,企業需要通過ETL(抽取、轉換和加載)的方式進行數據整合,如將一個含多維度信息的科目拆分為多個字段,其過程十分瑣碎,工作量十分繁雜,數據質量難以保證,數據維度較少。
新技術將驅動EPM進入新時代
近幾年來,隨著數智化時代的到來,“大智移云物區”等新技術驅動下,國產軟件廠商迎來了新的發展機遇。國產多維數據庫、事項會計落地、企業服務大模型發布等,將驅動EPM應用進入新時代。
國產OLAP的突破
EPM從二維到多維的質變
近年來,以用友為代表的一些國內廠商也開始突破多維數據庫技術,并構建了與國際產品相媲美的EPM應用。國產多維內存數據庫技術有三大特性:集成融合、實時計算和多維呈現。
集成融合:高效集成同構異構系統數據
多維內存數據庫可以支持多種類型的數據源,包括但不限于各類國際知名數據庫如Oracle、MySQL、SAPS/4HANA數據庫等,同時也兼容國產數據庫如達夢數據庫、人大金倉數據庫等。此外,它還可以從CSV、Excel等數據文件中提取數據,能夠實現各類異構數據的統一處理和存儲。
實時計算:實時處理海量大數據
多維數據庫的計算性能直接影響用戶在預算、合并數據計算,預算、合并報表查詢的體驗,在多維數據庫出現之前,用戶打開一張大點的報表可能需要超過數分鐘的時間,但多維數據庫支撐下用戶體驗完全不一樣。以用友多維庫基于自研的多維卷積算法為例,1億Base數據頂級聚合<1秒。不僅如此,性能與數據量無線性關系,隨著數據量的增加,聚合同樣范圍100W數據,聚合耗時并沒有明顯增加,性能與數據量無明顯線性關系。
多維建模和呈現:高效靈活的建模和數據呈現
多維數據庫提供了豐富的建模能力和數據切片、切塊、鉆取和追蹤等分析能力:
從二維單元格的建模升級到多維立體建模
以預算應用為例,在關系數據庫下,企業的預算建模是基于表格的單元格級的建模,企業每年組織、產品等變化,導致預算模型的調整工作量非常大。但在多維模型下,可以通過計算規則包容相關變化,提升建模的適應能力。
沙箱模擬分析支撐不確定環境下的靈活決策
根據市場變化,用戶可基于現有模型,動態創建沙箱預測場景,調整相關變量組合數據,系統可以快速計算出不同的預期經營結果,用戶可以選擇性的存儲滿意的方案。
實時數據追蹤,快速準確定位數據計算和匯總邏輯
企業績效管理都是數據類應用。實時展示數據上下游鏈路關系、數據血緣關系和數據更改歷史等非常重要。
事項會計
重塑了企業精細化管理的基礎并實現了高質量業財數據整合
隨著全球首個正式基于事項法會計產品的落地,會計正在發生一場革命。事項會計以經濟業務發生時攜帶各類標簽的經濟業務為載體,實時計量記錄,打破了傳統會計業務信息在冗長的環節中逐漸丟失的窘境。從事項采集、多目的核算到業財大數據湖的形成,事項會計不僅能有效支撐實時、精細、多維的核算與報告,而且業務信息貫穿了財務工作的各個環節并且實時可回溯,提供利益相關方多種決策模型的相關信息,事項會計將重塑企業績效管理建模的廣度、細度、精度、頻度和智能化。
廣度
覆蓋對企業經營相關的全域數據,從更多維度更全面的構建績效管理模型,更好的落地企業經營戰略。
細度
事項會計提供更細顆粒度的信息,如支持從智能工廠采集單臺設備更精細的能耗數據,支持更精準的成本計算和盈利能力分析。
頻度
事項會計實時的數據采集、加工和處理,將過去滾動預測的頻度加快,一些行業已經開始構建日成本和日損益預測模型,以更科學的指導企業日常運營。
智能化
“無數據不智能”,事項會計產出了高質量的、豐富的歷史數據,是進行日常預測建模的基礎,也是開展邏輯回歸、決策樹、隨機森林、神經網絡等機器學習算法,進行智能預測的基礎。
企業服務大模型
開啟企業智能化運營和決策新篇章
實時洞察、智能運營——
新技術重塑企業績效管理應用(下)
新技術驅動下的EPM具體應用場景:
整合計劃:多部門聯動,建立自上而下的一體化作戰部署平臺
整合執行控制:實時洞察、智能運營,打造一體化的執行管控平臺
作者:吳昌秀 用友網絡財務數智化高級專家
排版:孫千惠
校核:王華
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