大数据智能分析解决方案
构建领先的数据架构及技术架构，以数据标准为基础，以融合的数据仓库为核心，打通“销售-生产-供应”全业务链条数据，消除数据孤岛，持续提升数据质量，支持决策和经营，实现自动化、实时化、场景化的应用，起到支撑战略落地、推动管理创新、引领业务发展的重要作用。
业务挑战
数据孤立未有效融合
ERP系统、大宗物料系统、生产执行系统各自运行，数据不能互联互通，无法满足企业对多维数据的需求。
数据准确性和及时性差
产量、能耗、人工等数据仍采用班组人工上报方式，时间颗粒度无法满足集团对生产过程管控要求。
管理决策缺乏数据支撑
传统的指标更多关注结果数据，无法对事中进行有效控制，需要构建面向过程管控的精细化指标体系。
典型应用场景
构建全业务链条的指标体系
数据分析
指标展现
针对能源企业多层级的业务管理需求，梳理业务指标体系，推进企业精细化管理。通过对业务的全面梳理和分析，构建覆盖生产、销售、运输、供应和财务五个一级指标体系及对应的二级指标体系。
根据各指标的定义及计算公式，从数据仓库获取相应的数据，基于BI分析工具完成各指标计算和分析。
通过企业大屏、个人办公电脑及手机移动终端向用户展现各类指标和报表，帮助用户及时了解和掌握公司经营情况。
解决方案架构
融合企业各业务信息系统（ERP、供应链、HR等）及物联网数据（产量数据、水表电表数据等），开发建设企业级数据仓库，构建生产、销售、供应、财务等业务主题库，提供全面、准确的数据服务，将各级管理人员关注的报表和指标进行直观展现，为企业精细化管理提供抓手，支持企业管理决策。
方案优势
数据全生命周期管理能力
基于大数据平台产品实现从数据采集、数据治理、数据模型、数据服务、数据分析全生命周期管理能力。
数据仓库设计开发能力
针对煤炭/焦化行业设计包括汇聚层、基础层、汇总层、主题层多层级数据仓库设计。
行业最佳实践
提供符合煤炭开采和焦化生产的业务指标体系，满足集团-事业部-厂矿多级业务管理需求。
客户案例
围绕煤炭开采及焦化生产业务，在数据采集汇聚（业务系统数据、产量和能耗等物联网数据）基础上构建数据仓库，通过BI系统为企业精细化管理提供支撑。通过数据自动化采集及统一治理服务，减少原先的手工填报，在提高数据准确性的同时降低人工成本，通过数据分析和指标展现提高企业精细化管理水平。
—山西鹏飞集团数据仓库和BI系统项目
围绕煤炭开采及焦化生产业务，在数据采集汇聚（业务系统数据、产量和能耗等物联网数据）基础上构建数据仓库，通过BI系统为企业精细化管理提供支撑。通过数据自动化采集及统一治理服务，减少原先的手工填报，在提高数据准确性的同时降低人工成本，通过数据分析和指标展现提高企业精细化管理水平。
—山西鹏飞集团数据仓库和BI系统项目