在当今这个数据驱动的时代，建筑企业正面临着前所未有的挑战和机遇。随着项目规模的扩大和市场环境的复杂化，如何有效管理和分析海量数据，已经成为提升企业竞争力的关键。数据仓库作为企业数据管理的核心，不仅能够整合分散的数据资源，为决策提供强有力的数据支持；还能节省管理成本和时间成本，提高管理效率和水平。然而，许多建筑企业在搭建数据仓库的过程中，往往因为缺乏经验、技术不足或规划不当，导致成本高昂且效果不佳。
本文将探讨数据仓库的规划、设计和实施，解析如何借助ETL工具构建一个高效、可扩展且成本效益高的数据仓库。文章将深入探讨数据仓库建设的三个关键步骤：资产化梳理、主题化构建、场景化落地。通过这三大步骤，企业不仅能够确保数据仓库的顺利搭建，还能在长期的运营中节约大量成本，提高数据的利用效率。
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一、建筑企业信息化存在哪些问题？
信息化建设的道路并非一帆风顺，在信息化进程中建筑企业会遭遇许多挑战。具体来说，包括从数据孤岛到技术滞后，从流程繁琐到安全风险等多方面。
1、数据孤岛明显
建筑行业的信息化孤岛现象是一个亟待解决的问题，它严重影响了行业的整体运营效率和决策质量。这种现象的存在，主要是因为建筑行业的信息化起步较晚，许多企业仍然依赖于传统的管理方式，如纸质文档和手工报表，这些方式在信息传递和处理上效率低下，难以适应快速变化的市场环境。
2、数据应用不足
由于缺乏统一的数据管理和分析平台，建筑行业的数据往往被分散在不同的系统和部门中，形成了信息孤岛。这不仅限制了数据的流通和利用，也使得跨部门、跨项目的协同工作变得复杂和低效。此外，建筑行业在数据积累方面也存在不足，缺乏足够的历史数据来支持数据分析和预测，这在一定程度上制约了企业对市场变化的响应能力和风险管理能力。
3、数据传输受阻
在数据传输方面，建筑行业的数据来源多样，包括在线表格、线下表格、OA系统、项目管理软件等，这些数据源的多样性和分散性给数据的统一采集和处理带来了挑战。数据格式的不一致性和数据标准的不统一，进一步增加了数据整合的难度，影响了数据分析的准确性和及时性。
帆软是国内领先的数据软件服务商，深耕数字行业十八年，能够依托于自身数字化产品，为各行业企业提供数字化转型解决方案。借助帆软的数据集成产品FineDataLink，帆软能为企业提供一个整体的数据仓库建设解决方案，对企业的整体内容和数据进行规划，从数据底层开始进行数据治理，并开发前端的数据应用。
针对上述难点，帆软通过行业成熟数据工具+多年建筑行业经验沉淀，提出建筑企业构建数据仓库的三步策略。
二、建筑企业如何构建数据仓库？
建筑企业在构建数据仓库时，可以遵循“资产化梳理、主题化构建、场景化落地”的三步策略。
1、资产化梳理
第一步需要进行资产化梳理，即从业务需求出发，对建筑行业现有的数据指标进行全面梳理，明确数据资产，并构建不同的主题域。可以通过梳理出各项主题与数据来源，为建筑行业搭建一个主题式的数据仓库。这个仓库依据企业监管、项目运营等不同主题进行构建，从项目管理系统、工地系统以及外部数据等多个渠道采集数据，以满足不同管理需求。
2、主题化构建
第二步是主题化构建。基于梳理出的主题，需要对数据仓库进行详细的规划和设计。通过构建合理的数据模型，实现数据的规范化和标准化存储，这可以为后续的数据分析提供有力支持。同时，还需要根据管理需求，设置相应的数据访问权限和数据质量监控机制，确保数据的准确性和安全性。
3、场景化落地
第三步是场景化落地阶段。在这一阶段，需要关注如何将数据仓库的价值最大化地发挥出来。通过结合建筑行业的实际管理需求，可以开发多种数据应用工具，如风险管理、安全隐患排查、合规检查等。这些工具能够实时分析数据仓库中的数据，为管理者提供有价值的洞察和决策支持。同时，还可以通过数据可视化等方式，将数据仓库的价值直观地展现给管理者，帮助他们更好地理解和利用数据。
值得一提的是，帆软在某建筑央企中成功落地了数字化管控中心项目。该项目通过数据采集、数据处理、数据分析和业务反馈等环节的紧密衔接，实现了远程调度和指挥的便捷性。通过数字化管控中心，管理者可以实时掌握项目进度、质量、安全等方面的信息，及时发现问题并采取相应措施。此外，该项目还大大节省了管理成本和时间成本，提高了管理效率和水平。
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在项目实施过程中，帆软进行了大量的指标梳理和标准化建设工作，统一了不同业务领域的核心指标口径，建立了完善的隐患排查和安全管理标准。同时，还对缺失的指标进行了补充和完善，通过采集线下业务系统的离线报表等方式获取了更多有价值的数据。最终，为该建筑央企完成了约800余项指标及数据的标准化建设工作，为其数字化转型奠定了坚实的基础。
三、数仓建设过程中的关键场景有哪些？
在数仓建设过程中，关键场景的识别与优化是确保数仓建设成功的关键，一起来看数仓建设过程中的几个关键场景，分析它们对整个数据架构的影响。
1、获取SaaS平台接口数据
首先，最典型的场景之一是从SaaS平台接口进行取数。在建筑行业，许多企业都会使用广联达智慧工地或其他云端智慧工地系统，这些系统的数据通常存储在第三方平台，即SaaS平台。由于数据权限和技术限制，过去往往难以直接将这部分数据取回并应用于企业自身的实践应用中。
然而，在搭建数据仓库的过程中，帆软利用数据集成工具FineDataLink对IPI算子进行加密等处理，并通过接口实现了质量巡检、安全巡检等数据的本地化存储。这样一来，企业不仅能够实时访问和分析这些数据，还避免了之前每次查询都需要通过接口逐个发送请求的繁琐过程。现在，存储在本地数据仓库中的数据可以进行整体汇总分析与管控，极大地方便了集团对大型工程项目进行及时的预警、干涉、优化和安全管理。
2、重复报表清零
第二个场景涉及建筑行业信息化程度较低的现状。许多项目仍然依赖线下纸质报表，这些报表数量庞大且存在大量重复数据。在搭建数据仓库的过程中，帆软对信息指标进行了标准化处理，并清洗过滤了重复数据。这一举措成功将原本每月需要上报的十几张甚至几十张报表简化为一张报表。这得益于数据仓库能够直接取数并打通各项数据源，从而减轻了项目上的填报负担，提高了数据更新的效率和管理能力。
3、存储业务系统历史状态数据
第三个典型业务场景是关于业务系统历史状态的存储，即数仓的拉链表。由于业务系统通常不存储历史状态数据以节省系统资源空间，帆软在数仓建设过程中标记了每条数据的生命周期，并将其存储为拉链表形式。这样，每次数据更新时只需更新拉链表的一小部分数据，即可实现对历史时间段内全量数据的查询。这一做法不仅减少了存储压力，还保证了数据的可追溯性和完整性。
通过报表的存储与分析功能，能够对项目的财务状况、历史节点复盘以及计划等全量数据进行保障。这使得数据可视化和合规性得到了有效提升。未来，当我们需要查询两年前的数据时，依然能够找到当时的全量数据样本，这在业务系统中可能难以实现。
4、数据版本管理
第四个典型业务场景，针对不同场景、层级和角色对数据口径的不同需求，帆软在数据仓库搭建过程中进行了数据版本管理。这使得同一个数据分析模型能够适用于不同的角色和场景分析需求，无需多次进行定制化开发修改，从而减轻了开发负担并提高了分析模型的复用性。
在数仓建设过程中，需要特别关注非结构化数据的存储与管理。这些非结构化数据包括文件资料和过程数据等，在纸质版文件或文档项目结束后容易丢失。通过数仓对非结构化数据进行统一管理，可以确保项目资料的完整性和文档的合规性。这不仅有助于未来的复查和知识传承，还为类似项目的资料复用提供了便利。
5、建立风控模型
第五个场景是关于数据的预警通知功能。在数据分散存储于不同业务系统的情况下，帆软通过数仓集成了这些数据并构建了跨业务系统的风控模型。这一模型能够针对不同的风险进行预警通知，并同时保障数仓中的数据质量。当数据出现问题时，我们能够及时通知数据负责人或业务骨干进行处理，从而完成业务闭环和数据标准化的目标。
四、总结
数据仓库的建设不仅仅是技术的堆砌，更是一种战略投资，它能够帮助企业更好地理解市场动态，优化资源配置，提高决策效率，最终实现成本节约和利润增长。在本文中我们深入探讨了数据仓库建设的关键步骤，从需求分析到数据集成，再到数据治理，并提出了“资产化梳理、主题化构建、场景化落地”的数仓建设策略。通过这三步策略，建筑企业不仅能够构建一个强大的数据仓库，更能够在竞争激烈的市场中保持优势。
帆软软件深耕数字行业，能够基于强大的底层数据仓库与数据集成技术，为企业梳理指标体系，建立全面、便捷、直观的经营、财务、绩效、风险和监管一体化的报表系统与数据分析平台，并为各业务部门人员及领导提供PC端、移动端等可视化大屏查看方式，有效提高工作效率与需求响应速度。
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