雙匯發展×觀遠數據:BI引領,共啟數據價值拓展新旅程

2025-05-23 15:31:00 大京生活

近日,中國肉類食品領軍企業雙匯發展與觀遠數據正式達成合作。雙方將以商業智能(BI)為核心抓手,圍繞數據采集、處理、分析與應用全鏈路,推動雙匯發展財務及生產和供應鏈等核心業務的數智化轉型。此次合作不僅是雙匯深化數據驅動管理的關鍵舉措,更為消費品行業提供了數據融合創新的實踐樣板。

在數字經濟浪潮席卷全球的今天,市場全球化競爭加劇、消費者需求日益個性化、供應鏈復雜度攀升,倒逼企業從“規模驅動”轉向“精細化運營”。雙匯發展扎根實體經濟數十年,敏銳察覺數字化轉型已非“可選項”,而是持續領跑行業的“必答題”。在這一進程中,數據作為企業核心資產的價值日益凸顯,如何激活數據潛能、打通業務與技術的斷點,成為破局關鍵。

因此,雙匯發展選擇與觀遠數據攜手,將海量數據從“沉睡資源”轉化為“敏捷生產力”,通過實時洞察與智能分析,為經營決策注入“精準性與時效性”的雙重動能。

雙匯是農業產業化國家重點龍頭企業,總部在河南省漯河市。雙匯在全國18個。ㄊ校┙ㄓ30個現代化肉類加工基地和配套產業,形成了飼料、養殖、屠宰、肉制品加工、調味品生產、新材料包裝、冷鏈物流、商業外貿等完善的產業鏈,擁有100多萬個銷售終端,每天有1萬多噸產品銷往全國各地,在全國絕大部分省份均可實現朝發夕至。雙匯品牌價值872.33億元,連續多年領跑中國肉類行業。

數據之困,轉型之需:BI破局傳統管理桎梏

作為中國肉類行業龍頭企業,雙匯發展始終以高效運營與精益管理著稱。然而,隨著業務規模的持續擴大,傳統數據管理模式逐漸暴露出流程冗長、時效滯后、人工依賴度高等痛點。在此背景下,雙匯亟需通過BI數字化工具,實現數據采集、處理、分析的全鏈路自動化,以支撐更敏捷的決策與更高效的業務協同。

觀遠BI解鎖數據價值鏈,場景提效實戰解析

基于雙匯發展“日清日結”場景的數據鏈路目標,觀遠數據以一站式BI,建構一體化分析體系,實現數據從“描述現狀”到“驅動行動”的價值躍遷:

1. 數據采集:全場景線上化,終結人工“搬運”

 自動化抓取ERP數據:通過雙鏈路方案,實現工廠ERP數據分鐘級自動抽取,替代傳統Excel導出,提升數據接入效率。

 融合飛書表格智能填報:針對ERP未覆蓋的車間數據(如費用明細),設計輕量化填報模板,支持手機/PC雙端錄入,內置必填項校驗、數值范圍控制等規則,實時攔截錯填漏填。

 優化數據表結構:重構數據表邏輯,系統自動沉淀歷史數據,僅需填報增量信息即可生成日清日結報表,減少一線重復操作。

觀遠BI:多源數據接入,豐富的數據接入類型

2. 數據處理:智能ETL構建“零誤差”計算引擎

 分層建模與動態管控:基于ODS-DW-DM-ADS四層架構,統一財務、生產等核心指標口徑,支持動態更新與分級管控,確保跨部門數據一致性。

 規則引擎固化計算邏輯:將線下Excel公式(如分倉補貨邏輯、同比環比計算)轉化為智能ETL任務,自動觸發計算。

 雙鏈路校驗機制:飛書表格內置關聯校驗(如費用與產量匹配性),實時攔截邏輯矛盾數據,實現前端防錯。同時,通過ETL規則實現“填報數據+ERP數據”交叉驗證,異常值自動觸發飛書預警,實現后端防錯。

3. 數據分析:場景化洞察驅動精準決策

 管理層決策規劃:60+動態圖表支持從集團穿透至車間層級的交互下鉆,關鍵指標(如生鮮品損耗率)波動可關聯至具體產線,提升問題定位效率;

 一線生產管理:觀遠數據一站式BI預置分倉補貨、生產排期等場景分析包,短時間內完成從數據接入到看板輸出,指導車間實時調整作業計劃。

 銷售及運營分析:圍繞渠道效能與資源ROI,觀遠數據拆解流量轉化、商品策略等關鍵指標,定位低效渠道及商品,指導運營策略優化,提升資源利用效率。

4. 數據協同:全員參與的安全共享生態

 權限動態化管控:按工廠、事業部、集團層級分配數據訪問范圍,敏感數據(如財務成本)加密隔離。并且,觀遠數據一站式BI支持拖拽式操作生成分析報告,降低技術門檻,車間主任可自主分析產線效率。

 跨部門實時協同:當BI系統檢測到庫存異常或成本偏差時,自動生成協同工單并分配至供應鏈等責任部門,工單進度實時同步至飛書任務列表,縮短問題解決周期。此外,觀遠數據一站式BI支持在看板中直接添加批注、關聯執行方案(如調整采購計劃),供應鏈與生產部門可在線協作修訂數據邏輯,確保分析結論與業務實際無縫銜接。

 移動端無縫觸達:BI看板原生適配雙匯飛書/OA系統,管理層通過手機端實時查看日清日結數據,可將報告時效從9小時壓縮至3小時。

觀遠數據產品矩陣

觀遠數據衷心感謝雙匯發展的攜手與信任,此次合作是雙匯發展與觀遠數據深化數字化轉型的起點。未來,雙方將以數據為紐帶,分階段推進速贏見效、體系完善、智能躍遷三大目標,推動決策模式從“人找數”向“數助人”跨越,為雙匯發展探索數據驅動增長的全新范式。

(責任編輯:劉暢 )

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