离散制造业
(Discrete manufacturing industry)

某医疗科技公司


[项目背景]


这家医疗科技公司中国主要从事销售推广业务,公司全球应用的是SAP ECC ERP管理软件;另外,这家医疗科技公司中国还有一套属于本地的经销商管理软件系统DMS(Dealer Management System),包括经销商的收获,发货,库存等相关的日常业务都在该平台上进行处理。


这家医疗科技公司中国原本并没有建立与其业务系统对应的数据仓库和BI分析平台。所有报表和数据分析,都由IT人员根据业务人员提出的需求,在DMS中开发相应的固定格式报表;然后定期从DMS系统中导出报表数据到Excel文件并发送给用户,由用户基于Excel进行加工的方式实现。 由此带来如下几个非常明显的问题:


1、企业的数据分析能力已不能满足管理者和决策者的信息需求


各个部门希望拥有一套自定义的业务日历,各部门基于自定义财务日历下的Implant、Inventory、Buy-In等KPI的统计分析,数据的同比和环比分析对比,定制报表周期性发送到指定邮箱;


2、报表开发速度迟缓和周期性较长


由于报表的需求沟通和实现过程并无任何平台依靠,完全依赖数据库脚本和IT对业务的熟悉程度,所以报表的开发周期相对较长


3、数据分析工作占用了企业众多的人力资源,却取得了甚微的效果


CV部门产品的促销规则算法,ENT/NT部门库存算法,DIB部门的促销分摊算法和担保卡数据分析,各部门奖金的核算;


4、无法支持历史记录的分析;


5、没有形成体系化的指标框架


随着这家医疗科技公司中国业务的不断增长和日益增加的分散经销商经营模式,有效的信息处理已成为维持超越竞争者优势的决定性因素。及时、准确,有效的数据分析能够使管理者把握市场动态,及时调整市场策略,利于企业做出决策。薄弱的数据分析成为这家医疗科技公司中国发展的一大瓶颈,做出改变已经迫在眉睫。


[解决方案概述]


1、可扩展的数据仓库模型及逻辑紧密的ETL方案


STA:临时数据层,DMS系统和Excel源数据的加载,预留62天;


DW:分析数据层,按照星型结构(Star-Schema),用于支持BI的查询分析、报表、KPI等。依据表的用途又细分为 Fact, Dimension, Reference等; DM:汇总数据层,为满足易变的业务需求和数据处理效率的需要,对All-BU和各部门数据汇总;


2、友好易用的BusinessObjects前端


Universe:为了业务分析的需要,为All-BU和各部门建立自己的Universe;


Xcelsius:项目实施中设计了常用Dashboard,并成功集成到DMS首页;


Web Intelligence:项目实施中开发了公司日常使用报表;另外,高级用户可实现自助式数据查询分析;


3、与DMS的无缝集成


为了满足客户的易用性需求,将BI门户嵌入到这家医疗科技公司日用DMS系统里,实现了DMS与MI系统的单点登录与集成认证。




[涉及产品及工具]


ETL工具:SAP DataServices;


数据库工具:SQL Server


BI平台工具:SAP BusinessObjects Enterprise


前端展现工具:Web Intelligence、Crystal Reports、Dashboards


[项目成果]


1、报表开发速度、响应时间得到显著提升


2、满足管理层和决策层多样化的报表需求


将定制报表每周定时发送到指定人员的邮箱中,CV/DIB/ENT/NT部门自定义财务日历 ,各部门基于自定义财务日历进行的Implant,Inventory,Buy-In等KPI的计算,Dealer的ABCDE级别分类法;


3、针对复杂疑难数据计算问题的有效解决方案


CV部门促销分摊算法,ENT/NT库存的核算,DIB部门促销分摊算法和担保卡模型的整合,各部门库存模型的校对


4、数据仓库模型的成功搭建,支持多年历史数据的核对与导入


5、严谨授权体系的建立,支持全国各级业务用户的介入


6、MI系统和DMS系统的完美集成,用户易于使用


  
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