你企业的项目管理系统如何创新与转型？

在当前阶段，工程企业项目管理系统已不再局限于业务的在线化，即将企业的协同办公、财务管理、资金管理、人力管理、业务管理等业务处理环节、流程搬到线上，实现业务在线化托管，无纸化办公，以及业务管理的多参与方在线化协同。更为关键的是，企业数据资产的积累、创新与创效能力。这就要求我们把企业过去十几年或几十年的数据进行沉淀、进行资产化管理，实现多个部门、跨业务线、多产业板块、多公司之间的数据融合。通过数据计算，为项目投资、成本控制、资金预测、人员绩效评价、材料价格确定、合同履约风控等关键环节提供支持，实现数据驱动下的管控和决策服务。

同时，我们发现，企业的应用平台搭建与数据平台搭建逐渐趋向融合模式，即“数据与应用融合”，以便更好的支持企业数字化转型。本文将总结大多数优秀企业在搭建企业数据平台时，所遵循的五大层级。


表现形式：报告、报表、账簿

应用特征：核心特征是报表报告。展现级是数据平台的基础层级，其核心在于将复杂的数据以直观、易理解的方式呈现给用户，提升信息的可访问性和透明度。更多的是服务专业岗位的指责型分析报表，数据单一，组织单一、维度单一，只满足特定角色岗位的单一展现分析。

举例说明：业绩快报/财务分析/统计报表。在这一层级，企业可能会采用数据可视化工具，如交互式图表、实时数据仪表盘等，不仅展示销售额和客户增长等关键指标，还能通过地理信息系统（GIS）展示市场分布情况，以及通过移动应用让管理层随时随地查看关键业务数据。

表现形式：预测、测算、诊断、检测、比对

应用特征：核心特征是经营分析。分析级关注于对数据的深度挖掘和分析，通过统计模型和算法来识别数据背后的趋势、模式和关联。这里注重分析维度的全面性，包括组织、业态、时间、地域、类型等等，通过多维度、综合建立数据模型，特定分析关键值的趋势。

举例说明：新签预测，收入预测，项目投资回报预测等。如展台租赁测算/参展企业信用评分。在这一层级，企业可以利用高级数据分析工具进行客户细分、市场篮分析、预测模型构建等。例如，通过时间序列分析预测未来销售趋势，或通过机器学习算法优化库存管理，减少库存成本。再例如，通过统计客户拜访数量、客户意向程度、客户项目状态、时间区域、关键人把我、历史成单风险项筛查、销售人员的基本动作、关键实践达成成都等等，分析成交率、分析新签合同增长或者降低的风险等等。

表现形式：预警、监控、监管、监测

应用特征：核心特征是风险预警。控制级强调对数据的实时监控和流程控制，确保业务活动的合规性和效率。这里的控制级，一定是闭环的控制，从预警发现问题，到消息推动关键用户整改问题，再到上级问题督办（或者系统自动督办），最后到问题处理完成形成闭环的业务处理过程。

举例说明：项目经济事项规划与项目合同履约过程控制；展会现场风险预警/展览收入监测；合同应收与合同实收偏离度控制；发票开具与到账金额控制；等等。在这一层级，企业可以实施实时数据监控中心，对生产线效率、财务风险、客户服务响应时间等关键业务指标进行实时跟踪。例如，企业需要建立“数据风险仓库”，通过设置阈值警报系统，一旦检测到异常数据，立即通知相关人员采取行动。同时监督整改过程，并实时回写风险仓，数据风险仓通过计算，确定风险等级，报告对应组织负责人，督促整改，直至整改完成。

表现形式：投策决策、经营决策、运营决策

应用特征：核心特征是智能定价。决策级利用数据分析结果，为企业的战略规划和日常运营提供数据支持，提高决策的科学性和准确性。决策级是数据管理平台的高级应用阶段，它将数据分析的成果转化为具体的业务决策和行动计划。这一层级的关键在于确保数据分析的深度和广度能够满足企业战略决策的需要，同时提供灵活多样的决策支持工具。

举例说明：项目投资/项目智能策划/精准营销等。在这一层级，企业可以建立复杂的决策支持系统，结合机器学习算法和历史数据，为管理层提供精准的市场预测和风险评估。例如，通过构建多维度数据模型，企业可以对不同的市场进入策略进行模拟和评估，预测不同策略下的市场份额、成本结构和潜在收益。

决策级平台还可以集成财务模型，帮助企业在资本运作、并购评估等方面做出更加科学的决策。例如，利用现金流分析模型，企业可以评估投资项目的财务可行性，优化资金分配。

此外，决策级平台还能够通过实时数据分析，为企业提供动态的资源优化方案。例如，一家物流企业可能会利用实时交通数据和环境数据，优化配送路线，降低运营成本，提高客户满意度。

表现形式：产品创新、业务创新、管理创新

应用特征：核心特征是企业的产品创新。创新级致力于利用数据推动业务模式的创新，开发新的产品和服务，以实现企业的长期增长。创新级是数据管理平台发展的最高层级，它要求企业在数据应用上实现突破性的创新，以数据为核心驱动力，推动业务模式的革新和产业升级。

举例说明：业务优化与创新/创新产品经济。在这一层级，企业可以通过大数据和人工智能技术，开发出全新的产品和服务。例如，一家零售企业可能会利用深度学习技术分析消费者的购物行为，从而设计出个性化的购物体验，推动销售增长。

创新级平台还可以帮助企业构建基于数据的服务生态系统。例如，一家制造企业可以将其设备的数据实时传输至云平台，通过数据分析提供远程监控和智能维护服务，这不仅提升了客户服务体验，也为企业创造了新的收入来源。

此外，创新级平台支持企业进行跨界合作和创新。例如，一家医药企业可以与科技公司合作，利用大数据分析加速新药研发，提高研发效率，降低成本。

在创新级，企业还可以探索数据货币化的可能性，通过数据交换、数据服务等方式，将数据转化为直接的经济收益。例如，一家社交媒体公司可以通过分析用户数据，为广告商提供精准的广告投放服务，实现数据的商业价值。

通过以上五大层级的构建，企业数据管理平台已成为企业数字化转型的重要基石。这一平台的搭建不仅提升了企业对数据的处理能力和利用效率，还深刻影响了企业的运营模式和文化。

首先，企业数据管理平台的搭建促进了信息流动和共享，打破了部门间的信息壁垒，提高了组织内部的协作效率。这种跨部门的协同工作，使得企业能够更快地响应市场变化，提升整体竞争力。

其次，该平台通过五个层级的递进式建设，为企业构建了一个动态的、闭环的数据管理体系。从数据展现到创新应用，每一个层级都是对前一层的深化和拓展，形成了一个相互支撑、相互促进的有机整体。

再次，企业数据管理平台的建设强化了数据驱动的决策文化。通过决策级和分析级的支持，企业决策者能够基于事实和数据做出更加明智的选择，减少了主观判断带来的风险。

最后，创新级的应用推动了企业业务模式的转型和升级。通过不断探索数据的新用途，企业能够开拓新的市场机会，实现业务的可持续发展。这不仅为企业带来了经济效益，也为社会创造了更多的价值。

综上所述，企业数据管理平台的五大层级不仅是技术层面的提升，更是企业战略发展的重要支撑。它将帮助企业更好地适应数字化时代的要求，实现从传统管理向智能化、精细化管理的转变，为企业的长远发展奠定坚实基础。

原创丨will

来源丨建筑行业数字化