2015 年全国施工企业信息化增刊 2 - 实践成果篇-2.pdf
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施工企业管理
2015 年全国施工企业信息化增刊
实践成果篇
整合信息资源，打造数字企业
文/张世谦
公司坚持以数据为中心开展企业信息化规划与建设，通过搭建企业数据运营服务
平台，强化对数据资源的价值挖掘，提高了全局的运营管理和决策能力。
中交天津航道局有限公司（以下简称“天
航局”）作为中国交通建设股份公司的全资子
公司，是中国第一家专业疏浚企业，具备港口
与航道工程施工总承包特级资质，拥有种类齐
全的现代化挖泥船队。其中，绞吸挖泥船实力
稳居中国第一、世界前列。多年来施工足迹遍
布中国沿海 30 多个港口以及 10 余个国家和地
区，先后承担完成国内外一大批重大工程，是
中国民族疏浚产业的主力军。
建设背景
近年来，天航局持续探索管理创新和技术
创新，积极开展企业信息化建设实践。十二五
期间，公司提出了“整合信息资源，打造数字
天航”的信息化建设目标，明确要建设一个统一的集约化管理平台，集成各系统的业务应用，以信息化建设的升级
与提升来推动企业管理的全面创新。经过三年各方面的共同努力，建设起以数字天航集约管理平台为载体，以综合
项目管理系统为核心，财务管理、资金管理、物资管理、人力资源管理、船舶设备管理、档案管理等系统协同并举
的信息化应用格局（见图 1）。
天航局信息化建设的特点。
实现了多系统的一体化集成应用，结束了“一横八纵”[ 指在十一五期间，天航局
所建立的一横（OA）、八纵（市场、工程、船机、合同、成本、人事、财务、物资）信息系统 ] 群雄割据的信息化
局面。数字天航集约管理平台的使用，使综合项目管理、协同办公管理、财务、资金、物资、档案等系统一体化运行。
通过系统一体化的应用，使得业务数据实现了互通，实现了办公流程和业务流程的统一处理，大大增强了企业信息
化各应用系统间的协同性。
实现了对主营业务发展的有力支撑，建立了科学完整的项目信息化管理体系，并以资金控制为手段，促进项目
管理落地。数字天航的项目管理是以项目成本管理为中心，在成本管理、合同履约等过程管理中，积极使用了资金
手段，将合同的结算、收付款信息与资金管理系统相关联，使相关项目管理制度在项目管理过程中得到了有效的落实，
保证了项目的顺利进行。此外，企业级合同管理中心实现了合同全生命周期的管理。资金、网报、财务等系统的一
体化应用，形成了面向全员的企业资金信息化管控体系。
企业信息建设中存在的主要问题。
不能否认，在全局信息化应用格局中，仍有一些专业系统的使用游离在整体
框架之外。在技术上各系统间仍未建立完整统一的数据管理机制，横向上数据共享性不强，信息交互不便；天航局
各信息系统的应用，产生了海量的数据信息，作为企业的一种重要的资产，没有得到很好的开发利用，没有实现数据—
图 1 数字天航集约管理平台系统框架
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实践成果篇
数据服务有如下几类：资源信息服务，实现主数据、基础数据、元数据等数据的全局共享；业务信息服务，将
各类业务数据以及对数据关联组合后进行封装，按照各主题组织、管理的数据以服务的方式实现业务信息共享；专
题信息服务，将业务逻辑、算法、规则、界面等进行封装，以服务的方式实现专题信息共享；
数据服务的具体形式多种多样，主要包括：
智能搜索 , 是获取企业跨域数据的一种快捷方式，是信息资源应用的一个重要途径。智能搜索实现在企业内部
建立类似百度搜索引擎的搜索效果，即用模糊的主题词目，去检索所关联覆盖的信息。智能搜索的结果既含有原始
数据，也含有加工分析后的成果，同时也包括计算方法的查询与利用。
智能分析，依托企业指标体系和管控模型，确定数学算法模型，以看板形式反映企业经营管理动态，并根据预
定义风险模型实现自动预警和响应。
智慧推荐，智慧推荐引擎主要是通过对企业数据进行定量和定性的分析，按照不同用户、不同职能、不同业务
构建推荐模型，为各级用户推荐感兴趣的数据信息。
数据运营服务平台开发
在探索企业数据管理模式、搭建企业数据管理体系的过程中，天航局也开始了企业数据运营服务平台的开发实
践。2014 开始，天航局着手建设云数据创新中心，2015 年 6 月，在完成 IAAS 改造提升基础上，企业数据运营服务
平台也完成搭建工作。
数据运营服务平台不同于集约管理平台，它是一个以查询分析为主兼顾事务处理的信息服务平台，侧重于企业
价值信息的获取和分析，方便各级用户以最小的时间成本获得更精确、及时的管理决策信息。
平台在对企业关键数据资源进行加工、筛选、处理，形成有效的信息基础上，以图表并茂的形式主动提供给各
级用户，在系统性能和易用性方面，力争各级用户只用鼠标不用键盘或少用键盘操作即可完成信息的获取。
首先，数据服务平台面向不同层级用户开发，针对各层级领导不同的管理重点，提供不同层次的数据分析功能。面
对局公司领导关心的生产、经营、财务、资金状况，系统可形成直观的整体生产分析图及公司总体流量分析趋势；面对
工程公司关心的项目管理和船舶管理，系统实现了项目监控分析、资金监控、费用监控、船舶监控等专项分析；在项目
经理部层面，针对在建项目，系统可提供进度情况、项目成本、船舶运转等多维度分析，帮助有关负责人实时了解项目情况。
此外，针对天航局业务特点，平台提供了船舶运转分析，单船成本核算分析、船舶技术指标分析等专业分析模型，
可实现从单船的角度查看生产作业情况及工时情况，为公司领导装上“千里眼”，在不出门的前提下，便可了解各船舶信息。
数据运营服务平台建立，使天航局建立起了企业关键数据加工、筛选、处理、利用的完善数据服务体系，借助
分层次、多维度智能分析等功能，以图文并茂的形式主动提供给各级用户，使各级用户对所关注信息一目了然。
分层次的信息数据分析，使天航局各级领导可以实时洞察并准确把脉各自关心的决策信息。局公司领导可以摆
脱枯燥的数据报表，直观地了解到企业生产情况、资金趋势；工程公司领导借助项目及船舶综合分析功能，分析各
项目、各船舶工作情况，进而掌握生产进度情况；项目部领导通过项目列表中具体项目，了解相关项目的成本变化
及各月生产情况，及时掌握项目进展及成本信息，了解项目收支情况。
企业数据运营服务平台已经实现了针对项目信息、船舶信息、财务资金、市场信息等的高可视化查询分析，同
时具有一定的扩展性，未来可以进一步实现对人力资源、物资供应链信息的分析功能。
天航局数据运营服务平台的建立，标志着天航局信息化的“智慧之旅”已经启航。随着该平台进一步的开发完
善，其将与数字天航集约管理平台一起形成天航局信息化建设的一体两翼格局，构成“强盛天航”建设的信息化支
撑。下一步天航局将继续推进由“数字天航”向“智慧天航”的转变，并以智慧天航的建设为契机，以“数聚智慧，
云领未来”为理念，强化数据服务意识，增加服务内容，扩大服务范围，提高服务质量，倾力谱写适合互联网 + 时
代的天航信息化应用新篇章。
( 作者单位：中交天津航道局有限公司 )
信息—知识—智慧的蜕变，知识转化率不高，数据的价值没有增长，对企业生产运营和管理决策支持不够。
企业数据服务体系建设
互联网 + 时代，基于组织内外部数据汇成的大数据应用与创新是驱动企业发展的重要动力，而价值数据提取和
分析是关键。然而，尽管全局信息数据膨胀迅速，但由于数据共享性不强、分析不足等原因，海量数据信息仍“深藏”
于海量数据库中，价值信息获取如沙里淘金，日益成为制约天航局在互联网 + 时代精细管理和智慧决策的瓶颈。为此，
建立企业数据服务体系，加强对企业数据资源的分析管理，进而提升信息服务水平已经迫在眉睫。
为解决价值数据的提取和利用的问题，天航局在信息化建设思想和思路上发生了转变，将企业信息化建设的重
点由建立全局管控运营管理支撑平台，转变成管控和服务并重，在继续坚持高标准规划、高质效应用的基础上，着
力开展企业数据服务体系建设，积极探索信息化服务新模式，实现信息化服务水平的新跨越。
企业数据管理体系建设是一个大命题，在规划建设过程中，天航局坚持以“数字天航”集约管理平台为基石，
以数据为核心，建立标准规范、安全可靠、高效稳定的数据运营服务平台。将各类结构化、半结构化和非结构化的
大数据，经过预处理、清洗、转换、关联、比对、标识之后，变为有价值的企业信息资产，并以服务的方式强化应用，
使企业数据应用实现横向集成、纵向贯通和全局共享。
数据的范围定义。
建立企业数据管理体系，首先要明确企业数据管理的内容和范围。对于不同数据要按照一定
规则进行分类，确定不同类别数据管理标准和数据服务要求。根据数据来源与存储形式的不同，天航局数据主要可
以分为三类：
来自于应用系统的结构化管理数据，比如项目管理、物资系统、财务系统、资金系统等的业务数据，此类数据
结构清晰、意义明确，其数据质量和数据价值较高，是数据管理、开发和利用的重点。
互联网资源等外部数据，指通过互联网浏览获得或通过参加会议、论坛等获得的数据信息。主要包括政经动态、
科技动态、招投标信息、重大项目进展等。对于互联网信息需要人工浏览或通过专业抓取工具获得，而外部会议、
论坛信息的获得则需要相应的制度配套支持。这类信息，更多纳入企业情报数据管理范围。
船舶生产监控数据，此类数据通过自动化生产控制手段获得，实时反映船舶的生产情况和设备运转情况。这类
数据量大，结构复杂，查询分析困难，但由于与企业生产息息相关，加强对此类数据的管理和分析对于改进船舶施
工工艺，促进船舶提效降耗意义重大，具有较大开发利用价值。
数据的组织加工。
由各管理系统和专业系统产生的海量数据用于信息化服务需要一个组织加工的过程，这一过
程是对企业数据进行结构化、标准化、规范化的技术处理过程，也是价值信息的萃取过程。是数据信息能够对外提
供更好服务的关键所在。
这一过程要借助各种先进数据处理技术，经过过数据预处理、数据抽取、清洗、转换、关联、比对、标识等过程，
提取并存储价值信息，通过构建信息索引，建立信息之间的关联关系，用结构化信息描述非结构化信息，从而提升
数据共享和服务能力。
数据组织加工过程主要包括：
数据抽取和预处理。
利用数据抽取工具，建立抽取模型，将现用功能完善、运行
良好的系统数据进行整合、汇总，并将非结构化、半结构化数据进行结构化处理。
数据清洗。
对于来自于多源的数据，错误、重复、不完整在所难免。数据清洗过程就是要按照一定的规则对其
进行清洗，过滤那些不符合要求的数据，为了保证数据质量，数据清洗工作可能多次运行。
数据加工。
针对不同系统数据进行数据转换，通过数据的转化和关联，进一步实现数据的标准化和规范化，实
现同一数据的口径和表述的一致性。通过业务模型、信息或事件之间逻辑关系，对不同来源的信息进行比对，进一
步确定项目、人员、船舶等之间的关系，建立彼此间关联，提高数据的可用性和可靠性。
数据服务。
企业数据服务是指基于云计算技术，要充分利用 IaaS 平台提供的基础设施，实现各类大数据进行存
储、计算、管理和服务。数据服务要基于信息资源共享平台，对各类数据统一封装，对外提供数据服务，而数据使
用者无需关注数据资源的存储状态、位置、格式类型，屏蔽数据使用者与底层数据源之间的联系。
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