近在烟草工业企业的信息化体系中, SAP软件系统能够凭借其强大的BI功能, 帮助烟草企业全面采用商务智能化操作对内部进行管理。之所以能够实现企业的商务智能, 是因为该软件内置的完整解决方案确保软件能够在对企业内各种数据进行整合的同时, 以最快速度根据数据提供问题解决方案、依据以及报表。这样的处理便能够使企业做出最快的运营解决方案。

整个数据仓库分为数据仓库的数据源, 数据仓库的数据存储, 数据的聚合, 多维数据模型, 元数据管理, 报表展示和企业门户几部分, 数据仓库本身既不生产数据也不消费数据, 只是作为一个中间平台集成化地存储数据;数据仓库实现的难度在于整体架构的构建及ETL的设计, 这也是日常管理维护中的重头;而数据仓库的真正价值体现在于基于其的数据应用上, 如果没有有效的数据应用也就失去了构建数据仓库的意义。[1]

下面我们就来探讨基于原始数据的分析方法。

探讨杜邦模型我们不得不提到其最显著的特点:该模型能够通过内在联系将用以评价企业经营效率和财务状况的若干比率进行有机联系, 这样就能够构成一个比较系统的指标体系;而通过这些体系企业的权益收益率便能够得到综合反映。正因为这种模型使得企业财务比率分析工作具有更加清晰的层次、更加突出的条理, 且提供的报表全面仔细, 因此得到众多企业的青睐。

另外, 该分析方法的对企业最显著的帮助是:为企业决策层或管理层提供了十分清晰的的考察公司资产管理效率和是否最大化股东投资回报的路线图。[2]

对于烟草行业, 我们主要探讨卷烟销售对企业利润和国家税收的贡献情况, 杜邦分析可以灵活运用于烟草领域, 用于清晰准确的揭示财务指标的内在联系, 如各类税金, 主营收入, 主营成本, 期间费用等, 并且作为税利测算的工具来调整卷烟的销量已达到最大的税利贡献率, 由于BW集成了SAP FICO的核算数据和SAP BPC的预算数据, 税利的测算可以基于两种口径的数据来计算。

企业可以根据自己的需要选择不同的统计口径, 使用已有的数据来支持将来的业务决策, 也可利用已有数据来对自己现有业务的贡献率来进行分析, 同时分析法也可以对企业的投资收益, 营业外收支等指标进行调整, 改善企业的运营情况。

鱼骨分析法, 又名因果分析法, 是一种发现问题“根本原因”的分析方法, 现代工商管理教育如MBA、EMBA等将其划分为问题型、原因型及对策型鱼骨分析等几类先进技术分析。

该方法的具体应用如下:鱼尾填写问题, 鱼头代表目标, 鱼尾鱼头之间的脊椎和鱼刺代表实现目标的途径以及在目标实现过程中出现的影响因素。分析者在分析时, 每想到一条影响因素, 便可以标出一根不同的鱼刺, 同时对这条因素进行细化, 了解与主因相关的元素, 并用鱼刺分支表示, 随后再细化, 再表示。反复细化研究后, 鱼骨图便制作完成, 这时候分析者就可以针对每根鱼刺上的因素或者分叉上的元素制定相应的解决方案, 最终经过归类总结发现当前最需要解决的问题以及影响最大的因素或元素。从这点来看, 鱼骨图与树状图存在一定相通之处, 均是通过理清思路、细化问题、并“刨根问底”似的追究, 最终找到解决问题的答案。[3]

本例中依然采用税利作为主要问题, 来对税利的贡献进行细分处理, 将总的税利作为鱼头, 将影响鱼头的因素分为7 个模块:生产情况, 销售情况, 效益情况, 库存情况, 品牌甲类情况, 品牌合作生产, 固定资产投资。

问题经过分解之后, 采用对比分析法进行第三次划分, 本例通过同比和环比的柱状分析法来来对本期同期, 本月上月的两种分析维度来进行比较, 对比后实数与基数之间势必会存在差异, 而恰是这些差异能够提醒分析者当前企业经济活动存在的问题及成绩。

数据仓库的一大优势就是可以整合多个数据库的资源, 多个单一系统中分析的流程整合到一个更加全面完善的流程当中, 反映出供应链或销售链的整个流程体系。

本例通过强大的数据连接功能, 将SAP SRM和SAP MM的数据进行整合, 得到整个供应链的流程监控查询报表。

数据仓库对收集的数据进行技术处理实现高效存储与查询功能, 使多个业务系统的处理流程体现到一个程序当中, 一目了然, 方便业务人员对整个流程的处理监控以及分析, 而数据仓库的大数据处理能力使得海量的数据可以得到最优化的访问, 是用户无需登入多个系统, 手动统计整合需要的数据, 并定义各个业务部门所需要出具的报表, 减少人为参与和数据错误。由于数据存储介质的价格降低, 系统处理能力的不断增强, 数据仓库的存储能力也相应增强, 在加之数据仓库中采用的星型数据架构, 使得用户在海量数据中进行快捷有效的查询。

当今我们已经进入大数据时代, 对数据的分析能力决定了企业的存亡, 数据分析是一个十分复杂的流程, 通过统计、在线分析处理等手段进一步处理数据, 也为情报检索、机器学习、专家系统 (依靠过去的经验法则) 和模式识别等诸多数据挖掘方法打下基础[4]。经过红云红河烟草 (集团) 有限责任公司多年实际的系统应用实践, 做到了将大量明细数据转换汇总, 并用大量报表和分析模型对数据进行展现, 减少了业务部门手工统计数据的工作量, 同时业务领导层提供了管理决策所需要的部分企业KPI信息以及分析维度。