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1.1施工企業項目管理的要素與周期
國際標準化組織(InternationalOrganizationforStandardization,ISO)制定的ISO10006項目管理標準的框架是基于美國項目管理協會(ProjectManagementInstitute,PMI)提出的項目管理知識體系(projectmanagementbodeofknowledge,PMBOK),將項目的管理活動分為9個知識領域,包括范圍管理、時間管理、成本管理、質量管理、人力資源管理、溝通管理、采購管理、風險管理和綜合管理。在施工企業的項目管理中,由于以人為本與科學發展的理念越來越深入人心,安全與環境保護的重要性大大加強,因此在領域中增加安全管理與環境管理;由于范圍基于合約約定的內容,因此將范圍管理稱為合同管理;而時間管理在施工企業中一般稱為進度管理。具體每一個知識領域的主要管理內容包括:①合約管理涉及項目合約的編制、簽訂、實施、變更、索賠和終止活動,以及項目投標,定義、計劃、控制和變更合約中約定的內容。②進度管理與項目進度有關的計劃、組織、指揮、協調和控制活動。③成本管理與項目成本有關的預測、計劃、控制、核算、分析和考核活動。④質量管理為保證項目質量要求而執行的計劃、組織、指揮、協調和控制活動。⑤安全管理為保證項目有關人員的健康及安全而執行的計劃、組織、指揮、協調和控制活動。⑥環境管理為合理使用及有效保護施工現場及周邊環境而執行的計劃、組織、指揮、協調和控制活動。⑦綜合管理項目各項活動之間的相互影響和關聯管控,使合約的總體目標和各種管理要素處于平衡狀態。⑧溝通管理涉及項目內、外部關系的協調及信息交流,包括有關的策劃、組織和控制活動。⑨風險管理識別、評估、響應和控制項目風險的活動。瑏瑠人力資源管理人力資源的組織與管理。瑏瑡采購管理與項目有關的采購工作,如勘察、設計、施工、資源供應和咨詢服務。本文研究施工企業項目管理的主線是其生命周期,由于項目的實施存在一定的不確定性,因此分為3個階段,分別是施工準備階段、施工階段和施工結束階段,其中每個階段的工作內容、管理工具、管理方法和管理目標是重點需要明確的內容:①施工準備階段是施工企業與業主簽訂項目承包合同,組建項目公司,開始施工準備工作的階段,目標是創造項目開工和連續施工的基本條件。②施工階段是從項目開工到竣工的階段,目標是完成合同的任務要求,滿足驗收及交付條件。③施工結束階段是驗收與交付的階段。
1.2商業智能技術的主要作用
施工企業的管理模式的一個明顯特色就是需要以投標的手段承接工程,首先企業要承接工程,之后以項目的方式組織施工建設,具有典型的項目管理特點,也就是說,施工企業是以項目管理為核心的。結合商業智能,能夠將信息化應用縱向拓展到企業的精細化管理、發展戰略、資源統籌及決策支持;應用商業智能,基于施工企業的各項信息化子系統,能夠將施工企業的事務型數據轉換為分析型數據,將蘊含在數據之中的信息、知識展現與挖掘出來,在項目管理中發揮作用。商業智能技術在施工企業項目管理中的主要作用包括兩個方面:①集成數據,解決信息孤島問題,有效促進項目管理中的信息共享;②提取、處理并有機結合海量的結構化數據與非結構化數據,獲取、創造有利于項目管理中決策的信息與知識。
2商業智能體系與架構
以中國海外集團為例,因為應用類型的不同,集團內部存在ERP系統、工程動態管理系統、人力資源系統、文檔管理系統、流程系統一系列各種管理軟件。因此,需要建立一個統一的數據規則,從而提供長期可靠的基礎與框架,通過使用SQLServerIntegrationService技術從不同的系統數據庫中獲取數據,然后存儲到數據層,根據實際需要的數據格進行排序、去重、驗證、標準化、清理、編碼譯碼、檢查、數據業務轉換與整合等工作。數據接口亦需要精心設計,以在數據源系統數據結構出現變更的情況下能夠簡單的調整相適應。設計的體系架構分為3個層面:管理層次、工程成熟度、應用區域(見圖3)。應用區域是基于總結的施工企業項目管理領域而劃分的。管理層次在橫向上,除了集團內部,亦提供合作伙伴、客戶或業主可以了解的信息;在縱向上,根據實際需要,自下而上涵蓋了集團應用、項目、管理與決策4個層次。應用層主要面向前線人員,解決一些使用業務系統不方便或不提供的信息查看需求;項目層、管理層、決策層則通過相應的數據整合、分析與處理反映每個層次的實際情況。在架構上,從原始數據的采集一直到結果的演示,使用多種不同的展現方式,如圖4所示。
3施工企業的數據處理
3.1數據采集
在施工企業中應用商業智能,首先是采集施工企業各項信息系統的數據。數據采集是進行查詢、分析,為決策層和管理層提供完整的信息視圖,及時掌控有關信息;為業務部門提供方便的信息查詢、分析和報表制作生成的能力;提供知識庫等模塊便于集團的信息交流與共享。建立了智能化收集網絡。內部數據采集既包括集團內部業務系統(包括工程管理系統、NC財務系統、久其報表系統、人力資源系統、客戶關系系統和文檔管理系統等)的數據,又涵蓋一些部門提供的如Excel等格式的數據;外部數據采集主要內容是政府、業界等的信息,主要途徑是通過內容服務提供商、智能搜索、RSS訂閱和人工調研錄入。其中,結構化數據主要指數據庫中的數據;非結構化數據包括在線報表、文字檔案、電子表格、電子郵件、非電子文件等。
3.2數據評估
施工企業商業智能系統利用ETL工具針對收集的數據,進行正確性、相關性、可靠性、充分性、時效性、重要性等評估。數據評估階段的主要工作包括數據輸入,初始數據暫存區,數據質量檢查,數據計算與分割,數據凈化,數據處理與豐富,目標過濾,確定暫存載入區,載入。
3.3數據存儲
數據倉庫技術是在施工企業數據存儲中應用的一個主要技術,具有主題導向(以主題為核心)、整合型(包括大量不同來源的數據)、長期性(豐富的歷史數據,并與時間點關系緊密)、穩定性(并不是日常性的數據,結構與內容相對穩定)的特性。通過數據的整理、匯總,使不同來源的數據擁有一致的格式、名稱,避免了造成混亂的可能性。與傳統的數據庫結構相比,具有信息傳遞快速、數據整合連貫、時間跨越廣泛、查閱簡單方便等優點。與此同時,鑒于施工企業管理的需要,有必要克服數據倉庫在數據及時性方面的不足。如果在一些需求上堅持繼續使用數據倉庫,ETL的頻率必須提高,但是,具有數據源的信息系統效率就會出現負面影響,也與數據倉庫與信息系統分離的技術理念不符。因此,在數據及時性較高需求的情況下,系統并未使用數據倉庫,但是保留并增強了數據集,以視圖的方式來獲取數據,應用效果明顯提升。
3.4數據分析
采用多種分析模式以適應不同的應用場景,其中主要是統計分析、OLAP、數據挖掘技術(見圖5)。
3.5數據演示
依靠SharePoint等技術建立進行數據演示的網絡門戶,主要涉及應用ReportingService等技術實現的報表、儀表盤、Excel工作簿、分析圖、積分卡、計劃與預算的演示方式。
4技術特點與展望
(1)數據挖掘為了適應施工企業數據量龐大繁雜且具有特定需求的挖掘需求,在數據挖掘算法上除了引入常用的數據挖掘模塊及算法外,亦結合實際的應用場景進行了參數及算法的優化。
(2)Silverlight技術Web前端應用程序開發解決方案是豐富型互聯網應用程序。提供Web應用程序中多媒體(含影音流與音效流)與高度交互性前端應用程序的解決方案,通過Silverlight開發炫目的多媒體界面,以及豐富交互的功能。
(3)BingMaps以JavaScript將BingMaps嵌入商業智能系統,通過調用BingMapsAPI操控地圖,可以查看標記在BingMaps上的施工企業下屬公司/相關的數據內容。
(4)大數據大數據包括交易和交互數據集在內的所有數據集,其規模或復雜程度高于目前常用技術的處理能力。在商業智能領域,引入大數據處理平臺,有利于提升系統處理并分析非結構化數據的水平。
(5)云計算在條件允許的基礎上,考慮使用基于云計算技術的多節點分布式結構,能夠解決傳統商業智能系統的一些不足,具備的優點有:能夠支持PB級別數據量的存儲與計算、多備份提升安全性、并行算法提升存儲和計算效率、分布式部署提升硬件擴展性。
5結語
商業智能技術是信息化中的高端應用。本文針對施工企業的實際情況,在施工企業項目管理中成功建立了有針對性的商業智能系統,解決了信息孤島,是項目管理人員決策的有效工具,系統綜合性強、適用性廣,相信在不久的將來,商業智能系統會在更多的施工企業得到更廣泛的應用。
作者:周宇光單位:中國海外集團有限公