Digital Transformation数字化转型定义及优秀案例

Digital Transformation(数字转型)是什么?天津天药股份有限公司优秀案例以及商业模式分析!

Digital Transformation定义

数字化转型(Digital transformation)是建立在数字化转换(Digitization)、数字化升级(Digitalization)基础上, 进一步触及公司核心业务,以新建一种商业模式为目标的高层次转型。

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在数字时代,传统企业想要维持原有的竞争优势也是越来越难,因此还是要尽快借助数字技术,重塑业务、拓展边界,要想真正体现数字化的价值所需要注意的点是多样的,外部环境、上下游协同、数据预测、市场预判和预警等等,在数字技术的支撑下,无论是产品、服务,无论是内部、外部,都可以做到灵活、快速的迭代和响应。

优秀案例一、企业简介

天药股份成立于1999年12月1日,前身是天津制药厂。2001年6月18日在上海证券交易所上市。

自20世纪50-60年代,天药股份在国内率先开发、研制和生产皮质激素类原料药,是中国皮质激素类药物的开拓者之一,国内颇具影响力的皮质激素原料药科研、生产和出口基地。

2017年公司完成了收购天津金耀药业有限公司(简称“金耀药业”)的重组项目,实现了从单一“原料药”到“原料药和制剂”业务优势互补、双轮联动的战略转型。

二、数字化难点

天药股份在数字化转型的过程中遇到了难以突破的问题:

  • 业务数据分散,存在数据孤岛问题。
    天药股份数据主要来源于两部分:用友U8系统和Excel填报。系统无法实现上报功能,导致业务数据相对分散,只能从U8系统中将数据导出,在Excel中进行整合、分析。
  • 传统数据分析,业务处理效率低下。
    天药股份共有10个车间,每个车间由相应的人负责数据统计,往往制作一张报表,需要10个人花费1~2周的时间,数据信息严重滞后,且所有数据都是人工整理,数据的准确性和客观性难以保障。
  • 分析流程复杂,重复性工作耗时费事。
    报表中的数据一般需要复杂的业务计算,数据分析流程复杂,且每个月都需要出具一套报表,处理流程都是人工处理,无法信息化、程序化,导致人工成本高、费时费力,极大的拖慢了业务处理的效率。
  • 缺乏综合分析,报表展示不够直观。
    管理分析还停留在传统的报表层面,数据结果以表格展示为主,展现不直观,且报表之间缺乏关联,缺乏综合、穿透分析,对于管理决策的价值意义微弱。

三、BI应用架构

  • 面对存在的数字化难点,天药股份的高层领导决定使用分析云产品来进一步完善信息化体系,将企业数据深度挖掘,提升数据的及时性和准确性,降低人工成本,提高数据使用效率。 [查看图片] 集成的数据主要包括用友 U8 财务系统多账套数据、 Excel 填报数据等。分析云将这些数据完美整合,打破数据孤岛,构建了产品、中间体的收率分析、单位成本分析等业务主题分析模型,实现了数据的及时性与准确性的统一。报表以“传统表格+可视化图形”的形式展示,更加直观、形象,为企业经营决策提供了科学依据。

四、数字化关键目标

  • 结合天药股份的实际业务情况及企业战略规划,天药股份的 BI一期建设主要是为了实现企业财务部门数据共享分析,初步实现了企业的核心业务需求:
  • 简化复杂的成本核算流程,自动生成分析报表,保障数据的及时性与准确性;
  • 打破数据孤岛,有效实现跨系统交互分析,完成信息一体化管理;
  • 实现当前数据与历史数据的对比分析,为管理层提供准确的决策数据与分析报表。

天药股份一期项目结束,后续将开启二期项目,继续完善BI建设。

五、关键应用价值

分析云大数据解决方案,帮助天药股份数字化升级,从企业内部管理着手,打造自动化数据报送体系,为员工提供更方便、快捷的数字沟通体验;从企业业务场景出发,打造一体化运营分析体系,为企业提供更精准、有效的数字营销基础。

  • 数据整合 :建立Excel数据填报,U8多账套数据抽取机制,充分利用了分析云的数据整合优势,对跨模块、跨账套、跨会计期间的数据实现统一、及时、动态利用;
  • 复杂报表 :实现复杂报表建模,将复杂的业务逻辑集于系统逻辑中,报表多粒度分析,业务人员不必再进行重复的、枯燥的、复杂的数据报表计算;
  • 省时省力 :系统替代90%人工数据整合工作,原来10个人完成1张报表需要1-2周的时间,现在只要定期上报Excel,直接刷新报表即可出结果,10min就搞定,大大提高了数据的准确性和及时性,优化了成本流程,提高了成本核算管理效率;
  • 可视化展现 :可视化实现了及时、准确、形象、直观的丰富展现,实现综合分析,提高管理层风险把控能力,为企业经营决策提供了科学依据;
  • 成本节约 :分析云平台预置的U8分析模型,从根本上节约了实施成本

部分内容来源:百度百科、数钥分析云

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