某投资集团数据采集分析项目：实施全过程解析

在数字化转型的浪潮中，某投资集团以前瞻性的视野，积极响应市场变化，致力于构建高效、智能的数据管理体系。面对海量、复杂且分散的投资经营数据，该集团勇于探索，通过一系列精心策划与高效执行，携手亿信华辰成功搭建起投资经营数据管理一体化平台。这一创举不仅彻底革新了集团的数据管理模式，更为其科学决策、精准运营提供了强有力的支撑。接下来，让我们深入剖析这一案例，揭秘某投资集团如何一步步实现这一壮举。

01项目背

1.政策背景

某投资集团是属于国资监管体系下的公司，为充分发挥国有企业在建设现代化国际城市中的战略支撑、产业引领和民生保障作用，结合国资监管信息系统（三期）建设项目规范要求文档（包括信息资源规范、数据交换规范等），开展某投资集团的数字化转型道路。

2.自身经营痛点

公司的信息化建设近年来取得了初步发展，对关键业务环节采用了信息化手段管控和数据沉淀，已经建立了包括人力资源系统、OA、财务系统等多个信息化系统，且运行多年，积累了一定数量的各类型数据，但系统之间未实现打通。具体表现在：

人资系统里维护的企业基本信息，并不是战略部所需要的口径，导致数据不全；
财务系统、人资系统由各部门独立维护，彼此间相互独立，形成数据孤岛；
数据分散在各下属单位excel中，上报集团的数据质量差、标准不一致，数据缺乏权威性；
集团缺乏统一的数据汇总分析平台，存在数据壁垒，导致集团战略部线下沟通成本高。

以上这些导致各业务系统之间数据集成和交互水平较低，难以形成有效的系统协同和数据决策支撑。当系统间进行数据集成和交互时，会耗费大量的人力、物力、财力资源来支撑业务流程及决策分析。

02项目蓝图规划

为了解决投资集团的痛点问题，亿信华辰项目团队制定了“三个一”的项目规划，帮助实现数据统一管理的目标：

一个体系建设：建立一套自上而下运转起来的数据管理体系，可以适合于各业务板块，以满足集团数据分析精细度的需求；
一套组织规划：建立数据管理的基础能力，设置合适的标准化组织机构（集团及下属单位）、流程机制（填报审批职能）与平台数据管理（集团战略部）的工作，实现数据全流程管理；
一套数据分析平台：包含数据采集、补录、处理、分析等功能，并实现与业务系统（人资系统、财务系统）数据集成。

项目建设思路

在推进本项目的过程中，亿信华辰从管理与技术两大维度出发，全面深入地开展调研与规划工作，力求为集团打造一套高效、实用、可持续的数据采集分析解决方案。管理上，细审组织架构、制度规范与业务流程，确保权限分配合理、设计贴合需求；技术上，优化数据存储，集成第三方系统，确保数据流通顺畅。同时，精准设计数据维度与指标体系，满足多元分析需求，并高效产出关键业务报告，助力集团决策力跃升。这一过程中，与各部门及集团领导的紧密沟通与确认是不可或缺的环节。

项目建设内容

最终将调研成果划分为数据填报与数据分析两大层面进行深入探讨：

在数据填报层面，开发一个填报平台，以系统录入的方式将这些核心数据整合至数据库中，实现数据的集中存储与管理。同时，在平台设计中，我们将充分考虑实际工作流程中的填报、审批、汇总、补录及催报等需求，确保平台功能的全面性与实用性。在数据采集完成后，将进一步考虑与第三方系统的对接与调度问题。通过整合多方系统资源，实现数据的集中存放与共享，为后续的数据分析工作奠定坚实基础。

在数据分析层面，将根据业务需求，制作各类分析报表与考核报表，包括但不限于业务部门常用的分析表、投资相关报表以及定期报告等。同时，还将构建驾驶舱等决策分析工具，为领导层提供直观、全面的KPI指标展示与决策支持。

03项目落地全过程

第一步：组建项目团队

在项目启动之初，构建一个高效协同的项目团队是至关重要的。此团队架构需明确分层，以确保项目能够顺利推进，无论其属于数据采集分析、治理还是管理类别。按照集团信息化项目管理要求，集团项目组分为高层领导小组、项目领导小组、项目建设小组，以保障项目的顺利推进。

第二步：需求调研

在需求调研阶段，遵循目标导向原则，精准定位调研对象，并灵活运用文档研究与现场访谈等多种方式，根据项目进展的不同阶段灵活调整调研策略。此过程不仅涵盖了调研计划的制定与执行，还确保了调研访谈成果的全面输出，构成了常规调研流程的核心环节。

经过深入调研与细致整理，战略部针对本期项目规划了9个专题，涉及49张报表的详细调研，并据此编制了详尽的需求规格说明书。

第3步：方案设计

（1）方案设计-梳理投资计划（核心业务）流程

在方案设计阶段，以投资集团核心业务投资计划为例，我们绘制业务流程图，明确角色分工及各阶段任务。集团投资计划以年初、年中和年末为节点，年初制定投资项目并录入系统审批，年中及年末根据实际调整计划并上报。领导层通过系统分析表，监控投资计划执行与调整情况，指导后续工作。此案例展示了数据驱动决策的重要性。

（2）方案设计-梳理核心业务指标

同时归纳了投资集团五大核心业务指标：基础项目库管理、投资计划管理、辅助性管理（如组织架构、绩效考核）、项目库细化分类及特定信息关注、以及投资与生产经营计划的业务部门关注指标。同时，重点监控能源类项目投资执行情况与经济效益，并关注集团层面的管理优化与竞争力提升。这些指标共同支撑集团业务运营与战略决策。

（3）方案设计-平台系统架构

明确需求后，我们设计了“投资经营数据管理一体化平台”，覆盖数据采集、分析至应用。平台整合多源数据，自动提取、校验并引入审批流程，确保高效准确。同步第三方系统数据，构建核心业务数据中心，经治理库处理后供多场景使用。前端优化用户体验，支持数据共享协作。同时，满足国资监管要求，实现数据上报线上化。

第4步：平台搭建实施

基于项目需求，我们采用了亿信ABI工具来搭建数据管理平台，采用分层设计，包括数据层、应用支撑层和应用层，三大核心板块紧密协作，共同支撑整个系统的运行。整体上，以数据仓库搭建为基础，以数据收集与分析为主要手段，通过统一的访问门户，为不同角色和应用人员提供定制化、权限化的内容展示。

（1）实施落地-对接财务系统，自动取数

我们细化了系统对接与数据调度的细节，采用数据调度工具直观展示抽取情况与任务信息，并灵活设置数据推送与同步更新频率，以满足业务需求，提升数据处理效率与用户体验。

（2）实施落地-数据级次权限控制，保障数据安全

在权限级次控制方面，鉴于投资集团数据的敏感性及跨部门管理的严格性，我们设计了一套灵活的权限控制机制。该机制确保了下属单位仅能填报自身数据，并限定了单位领导仅能在其内部进行审批操作。同时，战略部门被赋予查看并审批所有部门数据的权限，以支持集团战略决策的制定。最终，集团领导层能够查阅汇总后的全面数据，包括详细的明细数据，以便于掌握集团整体运营状况并作出战略部署。此权限设计充分考虑了不同层级人员的职责与需求，确保了数据的安全性与管理的有效性。

（3）实施落地-规范数据填报，提升数据质量

在提升数据质量上，我们实施了规范化要求：标准字段采用下拉点选或自动取数，禁止手动填写；设置审核公式校验多表逻辑关系；结合技术手段与业务审核，形成三级校验机制，确保数据准确、完整后入库。同时，设计多样化表单界面，聚焦核心信息录入，提升效率。

（4）实施落地-短信催报，提醒下属单位按时上报

除了内容填报外，我们还设计了催报机制以提升数据提交效率。鉴于前期调研发现部分单位，尤其是下属单位，因业务繁忙常遗漏填报信息，我们平台允许设置催报对象、内容及时间，自动提醒接收人按时完成报表填写。此机制精准推送待填报表及数据期次信息，有效且及时地发挥了警醒作用。

（5）实施落地-在线审批，权责留痕

在线审批方面，我们实现了灵活的流程设计，根据数据质量情况自动选择是否进行多级审批。审批过程每一步均记录执行时间、办理人员及审批意见，确保数据留痕。这些信息对于后续项目审计及优化至关重要。

(6) 实施落地-报表分析，自主筛选维度，分析指标

在分析层面，我们已定制24张针对不同部门及集团领导的专项报表，精准聚焦战略部与领导层的核心关注点。此外，我们还支持定期数据报告生成，如投资完成情况分析，其格式固定但数据随统计周期动态变化。利用工具内置的分析报告功能，我们预先设计好报告模板，并设置可变参数。在需要时，通过简单切换时间周期，即可快速生成最新报告，整个过程仅需2秒，极大减轻了业务部门的报告编制负担。

第5步：培训+试运行

在完成了填报和报表的开发工作后，后面便聚焦于对各应用部门及填报单位的深入培训，确保系统得以全面启用。值得注意的是，针对投资集团这一五级分类机构的特点，我们特别重视对各下属单位的培训工作。通过组织大型集中培训及点对点的专项培训相结合的方式，我们确保了各级业务部门与业务单位能够熟练掌握系统的使用方法。对于战略部而言，我们更是着重于培养其利用数据进行业务分析与报告编制的能力，助力其实现业务决策的信息化与高效化。

04项目成效

此项目正值国家高度重视并精细评估央企与地方项目高效对接之际，在投资促进领域彰显了其非凡的战略价值，通过构建投资经营数据管理一体化平台，实现了对传统复杂工作流程的深刻革新，将繁琐的数据考量与任务执行全面推向线上化、数字化的新高度。这一举措不仅极大地促进了数据的快速流通与智能分析，还显著提升了统计效率与决策精准度。

在业务管理上，平台上“央企地市对接项目”的进展一目了然，为双方合作提供了透明化的监控窗口；“投决委会议纪要”的即时归档，确保了决策过程的无缝衔接与可追溯性；投资计划与生产经营计划的全面数据化，则让每一项战略部署都能依托精准的数据支撑，更加科学合理；而权属业绩考核的线上化实施，更是推动了企业管理体系的现代化转型，提升了整体运营效率与执行力。

在技术应用上，不仅助力客户更加专注于主营业务，还大幅减少了在底层数据梳理上投入的时间与精力。总结而言，主要体现在以下3个方面：

1.填报端：简化填报流程，降本增效