問題導讀：
1、IT系統信息化平臺涉及內容有什么？
2、數據集成架構模型包括哪些部分？
3、業務系統部署實現功能有什么？
4、數據倉庫建設應考慮的內容有哪些？
5、未來大數據應用如何擴展？



隨著技術的發展，IT逐漸面臨越來越多的挑戰，尤其是數據治理方面。而九州通醫藥集團在IT建設方面不畏艱險，自主研發ERP系統、物流系統，在解決企業自身問題的同時還創新投入商業化，為同行業提供服務，樹立標桿形象。

以下就來分享一下九州通醫藥集團的數據化建設經驗，原文是九州通運營與IT管理總部數據支持中心主管劉煥清在帆軟2016醫藥大會上的演講。

關于九州通

九州通醫藥集團股份有限公司是一家以西藥、中藥、器械為主要經營產品，以醫療機構、批發企業、零售藥店為主要客戶對象，并為客戶提供信息、物流等各項增值服務的大型企業集團。公司立足于醫藥健康行業，是中國醫藥商業領域具有全國性網絡的少數幾家企業之一，在中國醫藥商業行業處于領先地位。

從技術支持層面來說，企業擁有ERP、物流LMIS、電子商務研發、九州通達科技開發有限公司、系統實施、集成等近400人的專業技術人才隊伍。

IT系統架構

九州通的信息化平臺講究數據標準化、資源彈性化、能力服務化、服務網絡化、管理自動化以及管控集中化原則。IT系統建設以集中部署為目標，減少系統部署和運維復雜度，提升個業務與管理單元交互和協作效率，降低總成本。本地不部署系統，只裝ERP等客戶端，且不用獨立的LMIS系統，直接用一套集團自主研發的ERP系統——JZTERP管理業務和物流。集團總部有一個統一的平臺，物流、批發都是分總系統，總部進行分發、價格策略的管控。


數據集成架構模型

下圖是九州通醫藥集團的架構模型，核心部分是數據指標庫。指標庫是企業各系統數據交流的一種“語言”，統一各個業務部門匯報的數據口徑，提高管理效率。打通指標庫之后，九州通在此基礎上，建設了大數據平臺、數據倉庫和商務智能（BI）平臺，建立了集團各業務管控系統以及醫療數據總線，用戶可根據不同的需求個性化開發、自助分析，處理后的數據通過FineReport平臺統一展現，并制定統一的數據接口服務。


主數據治理整體方案

08年，集團就開始進行主數據規劃，制定管理和標準樹立流程，明確組織分工。之后進行數據清理，開發系統，實施上線。09年以后，開發的系統在全集團推廣，數據逐漸開始在集團內部流通，此后主要對第二期進行全面推廣。


在第二期中推出了數據服務系統DSS，從解決目標面臨的數據問題的角度出發，首先在整體上，需要在邏輯層面構建兩大類數據庫：

1、統一數據庫：解決數據一致性、優化集成體系等問題；
2、私有數據庫：解決各個應用私有數據的存儲問題，因為不需要共享，所以作為私有數據庫存在。

主數據的建設，能夠信息自由流動，提升業務實現效率；為后續的數據分析，科學決策提供有價值的數據驅動，提升管理水平。

業務系統部署

JZTERP的部署方式有全國集中、區域集中和全分布式三種。基于中心性能、復雜度，以及網絡風險等考慮，建設初期采取集團ERP中心+區域集中ERP部署策略。在網絡風險降低的前提下（如4G商用），向大集中過渡。未來將來在條件成熟時，將區域集中的ERP向集團大集中遷移，中心ERP與各區域ERP結構一致，并且在ERP實施、運維過程中，始終保證全集團ERP版本的一致。

從集團決策、業務管控、系統運維等角度考慮，越來越多的國內外大型企業集團ERP部署已經或正在走向集中化。JZTERP采用集團管控與區域運營的合理兼容與整合，同時提供良好的伸縮性，為從分布式→區域集中→大集中的演變提供快速配置化支持。

• ? ? 集中的業務管理：實現價格、限銷、資信、竄貨等集中、分權管控；
• ? ? 集中的資料管理：簡化各級公司管理工作，并防范質量風險；
• ? ? 集中的調撥管理：基于庫存共享，集中調撥變為可能，并簡化公司間銷購單據轉換；
• ? ? 集中的系統管理：降低分子公司技術要求，管理成果推廣更加簡便，并減低用戶調動后的操作培訓成本；
• ? ? 集中的審批流程：集成工作流實現上級公司集中審批下級公司的各項業務過程，比如退貨、資信等;
• ? ? 集中的業務數據：數據集中合并分析及時、準確，為更多基于數據的集中應用提供良好支持。
• ? ? 本地化數據存取：保證分子公司業務操作高效率；
• ? ? 本地化業務操作：保證分子公司系統可用性，防范斷網風險。
  

數據倉庫建設

集團數據倉庫成為三層，ODS層、DWH層、APP層。分公司的數據實時錄入到集團系統，經過ETL清洗處理存儲到數據倉庫，利用FineReport進行前端數據展現。


數據倉庫建設，講究三個目標：
1、集中：ERP、財務、人力、連鎖、生產系統的數據都可集中到數據倉庫。
2、分離：數據倉庫的作用既可做到數據存儲，也可對其進行開發和業務分析。
3、開放：所獲業務數據可以再數據倉庫基礎上進行存取、應用和開發。
基于業務系統——數據倉庫——前端分析（FineReport）這樣一條脈絡，集團實現了統一化數據管理和分析。

為自助用戶提供數據分析人員范圍內數據自我獲取、分析的功能。告別多個性化數據完全由信息部提供、使用人再加工的模式；
提供安全、快速、及時、低成本的數據獲取手段。開創集團數據使用2.0模式（自開發、利用用數據庫引擎、大數據平臺的自助、高效、及時分析能力）。

開發的數據展示平臺提供了豐富的分析維度、提供信息的漸變性信息查詢、全面梳理、支持日常考核及業務的管控、數據大集中的平臺（批發、合資、中藥生產、連鎖、電商、人力、財務），協助企業管理層加強控制經營管理。

技術上實現各種數據的整合集中，對數據的綜合性分析。為BI提供逐漸完善、干凈、一致性的數據源。為領導層提供決策服務。

業務管控分析

業務分析決策基本上就是帆軟報表制作的，企業需要做的就是平臺支持，數據庫，人員儲備等措施。




績效管理決策

BI決策管理針對的是企業高管，是數據化運營的核心部分，能對數據做到及時監控，綜合反映企業運營狀況。BI的建設在當前數據倉庫匯集業務數據的基礎上，將數據源擴展到財務、人力、物流等系統，綜合反映數據，幫助決策分析。

BI效果展示：


未來規劃

未來將進一步拓展大數據應用，集成大數據分析的業務決策。支持基于大數據驅動的精準營銷，并以客戶為中心，借助電子商務，移動商務等手段，建立端到端的客戶服務流程。

技術上，采用業界通用的大數據系統和分析方法、模型，建設大數據平臺；采用成熟組件進行低耦合的集成；以集中式部署降低建設成本和運維復雜度；抓住主要矛盾，循序漸進實施。

目標是要通過大數據深度分析挖掘，尋找更多的營銷機會，讓經營活動更具針對性，提升營利能力；通過大數據深度分析挖掘，優化庫存商品結構與物理布局，提升物流作業效率；依靠大數據驅動，以及與各應用系統的集成，實現端對端的業務和服務流程。

來源：CSDN
作者：yuanziok

總結

以上是生活随笔為你收集整理的大数据架构师必读：医药企业大数据应用案例的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。