导读：在谈数字化转型之前，先来谈谈数据的价值。数字化转型的基础是数据，是数字化的基本的生产资料，数据的质量直接决定了数字化的能力、所能达到的深度和广度。目前做的数据可视化项目总感觉只是数据展现而已，而不达不到数据分析的高度，数据分析要怎么做呢？”能提出这样的问题，已经表明有些建筑企业已经在探求深层次的数据价值了。

本篇文章，笔者将为大家解读一下有关建筑企业进行数据分析的几个问题，明确在行业快速变化的大环境下，我们对于数据应该有什么追求，才能支撑企业生存下去并且能有足够的盈利能力。

首先要明确的三个问题：

• 建筑行业数据应用现状
• 建筑企业数据分析从哪入手？
• 数据分析结论是给谁看的？

一、 建筑行业数据应用现状

1、数据孤岛问题

业务系统多、不同平台系统间存在数据难以兼容的问题，导致数据孤岛现象普遍存在。这限制了数据的共享和利用，影响了数字化转型的效果。

2、业财资税割裂

业务、财务、资金、税务等系统之间的割裂导致数据不一致，影响决策效率和准确性。

3、项目制运营方式，独特性

建筑行业采用项目制运营方式，每个项目都是依据合同设立，有完整的生命周期，有明确的建设目的、范围、技术手段和质量要求，具备不可复制性。

从总体趋势来看，建筑企业数字化转型正在加速推进。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，越来越多的建筑企业将加入到数字化转型的行列中来。未来，数字化转型将成为建筑企业提升核心竞争力的关键要素之一。

二、 建筑企业数据分析从哪入手 ？

明确了数据分析的概念后，我们第二点要清楚的就是在建筑企业的哪些环节数据分析能派上用处，这里从“一条主线”和“四个层面”两个角度来解答。

1、价值链的一条主线：

对于一个企业来讲核心目标只有一个，那就是获取利润，而建筑企业的盈利单位就是工程项目。根据波特价值链模型分析，一个建筑企业的价值链大致可以分为三段，一是市场环节通过招投标等途径获取项目机会，二是工程施工环节通过控制成本和提高质量等完成项目，三是施工后的结算环节对合同款项进行回收。只有完整地执行这三个环节后，才能获取到一个项目的利润，然后多个项目的组合就成了一个企业的整体利润。

数据分析可以在市场环节对客户和签约情况等数据进行分析，进而得出如何更大几率签下盈利项目机会的结论；在工程环节，通过对工程过程中进度、成本、质量和安全等数据的分析，得出如何使工程以低成本高质量的状态完工的结论；在结算环节，通过对回款和项目结算等数据的分析，得出如何保障项目及时回款和项目盈利多少的结论。

管理者利用以上分析得出的结论，自然能使整条价值链趋向高利润的方向。

2、战略的四个层面：

价值链体现了一个企业获取利润的核心目标，但是只考虑财务层面真的会保证一个规模巨大的集团企业在一个正确的战略方向上吗？根据平衡计分卡这一企业战略执行理论体系下，除了财务层面，还需要在客户、内部流程、人员发展等层面进行战略分解。

有许多问题需要我们通过数据分析的手段来解答：

在财务层面，怎么提升企业的利润率？导致企业利润率低的原因有哪些？资金如何运作能保证盈利最大化？

在客户层面，哪些客户会提供更优质项目的机会？什么样的工程会使客户的满意度提升？一个精品工程会吸引多少客户？

在内部流程层面，工程哪些环节最容易造成项目亏损？如何缩短项目的回款周期？工程成本要怎么控制？

在人员发展层面，企业整体人员的平均利润是多少？各个岗位都需要怎样的人才？要进行怎样的培训提升人员的能力？

三、 数据分析给谁看？

通过数据分析得出的结论进行决策，无论是准确性还是信服力都会远远大于以往建筑企业管理者的经验决策方式，所以最能利用起数据分析价值的人就是企业中的决策者。

企业中的决策者，由大至小，大到决策整个企业的战略方向，小到决策决定一个项目的钢筋水泥用量。而其中影响力最大的三类决策者为：战略决策者、部门管理者、项目经理。

战略决策者：企业中的高层领导，平时需要考虑的工作内容最为复杂，每一个决策都将影响企业的方方面面。所以对于这类高层领导来说，怎么简化决策的依据以及决策的准确性最为关键。数据分析可以通过海量数据中取出最重要的核心指标，利用核心指标的变化状态，战略决策者可以更容易的进行判别，进而保证决策的风险最小。

部门管理者：相对战略决策者来说，部门管理者更为专注于建筑企业的某一个环节，虽然考虑的内容少了，但是需要对负责的环节进行深入的洞察，这要求他们要利用的数据分析不能仅仅停留在宏观层面，要对一个业务环节进行更细粒度的探究。数据分析提供多维度的展现结果，能帮助部门管理者更为立体地判断形式从而进行决策。

项目经理：作为建筑企业最重要的工程项目的管理者，他的每一个决策都决定了一个工程项目具体的进展，对于项目经理来说他对数据的实时性要求更高。所以针对项目经理，需要进行项目全过程的整体分析并且保证数据的实时性，让数据实时分析帮助项目经理更好地掌控项目，规避项目风险。

最后在实际建筑行业数据分析项目的沟通和规划过程中首先还是要了解具体项目客户的主营业务架构，在充分了解客户的整体业务情况后，才能在需求分析层面确定项目分析边界与业务重点。

四、派可数据建筑行业数据分析

派可数据针对建筑行业特点及行业客户案例，分别从集团战略决策层、公司管理层，以及具体业务层出发，建立综合管控分析平台、财务分析、投资分析、工程管理、技术管理、物资管理、法合管理、经采管理、人资管理、党群管理、质量及安全管理分析等十几个数据分析指标管理体系。

通过数据分析将各个节点的系统数据、业务数据完整的进行呈现，将各管理层、运营部门、业务部门关注的 KPI 指标及时重点凸显出来，利用核心指标的变化状态，战略决策者可以更容易的进行判别，进而最大程度降低决策风险，同时最细粒度维度划分及指标多维分析展现，让管理者更为立体地进行判断决策，更好的掌握项目，规避风险。做好各项目前期规划和事中控制追踪，最大程度上避免由于缺乏更高一级信息化手段而造成整体项目情况了解不及时、决策支撑不及时等问题出现。

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