近日，永洪科技举办了“走进天士力：BI如何助力药企数字化转型”直播沙龙，天士力数字化前台SFE数据经理李振分享了天士力集团十多年来的数字化转型经验，以下为直播内容总结：

关于天士力

天士力成立于 1994 年，是一家以全面国际化为引领，以大健康产业为主线，以大生物医药产业为核心，以生物医学工程为协同，以健康保健产业和医疗康复、健康养生、健康管理服务业为两翼的高科技企业集团。天士力致力于心脑血管、消化代谢、肿瘤免疫、神经科学等重大治疗领域。前瞻性地布局了细胞治疗、互联网慢病+数字疗法，进行产业整合集成医学等新兴业务。天士力集团探索建立“防-治-管-控”一体化的健康管理新模式，为每一个患者和家庭提供个性化全病程综合集成解决方案，满足每个个体生命的多样化需求，优化生命体验，提高生命质量。

天士力集团数字化转型的三个时代

回顾天士力集团过去10多年的数字化转型过程，大致可以分成三个阶段：生存时代、资源时代和效能时代。

生存时代——跑马圈地，销售为先

生存时代关注的业务重点是销售指标达成情况，相比于同期是否有了增长。对于数据的要求不高，只关注结果数据。

由于数据的直连率非常低，所以数据的及时性不高，只能保证月度和年度报告。那时候每到月底，商务代表需要手动录入数据。这一时期的绩效考评标准，就是只要结果优秀就可以。

资源时代——明确目标，建立优势

在资源时代下，便有了更加明确的目标：要建立优势，开始关注资源，关注覆盖了多少重要的市场和客户，关键信息是否传达给客户，是否跑赢了市场，产出是不是符合预期等。

同时，开始关注行为数据，要看客户数、活动数、拜访数以及团队的布局等。随着直连率的提高，月度数据已经无法满足需求，开始尽可能地做到数据的“N+1”更新，也就是前一天的数据，可以在第二天看到。

在这一时期，绩效考核的标准也发生了改变，更加关注覆盖情况，即终端覆盖、客户覆盖、产品覆盖等，同时也会关注产出是不是与投入相匹配。

效能时代——精准营销，提升效能

目前我们正处在从第二个时代向第三个时代跨越的过程。尽管还没完全走进这个时代，但是已经可以清晰地描述这个时代的特征。

这一时代，要尽可能地关注趋势，关注客户是否出现了符合预期的行为、覆盖的客户是否匹配营销策略、核心客户是否产生了品牌体验、是否能够及时把握市场机会等。

对于数据的需求既包括结果数据，也包括行为数据。但是在关注行为数据过程中，会关注对不同客户的不同影响、客户潜力的变化、企业的影响力、客户质量是不是有所提升等。此时对于数据的要求，是尽可能地实现实时数据，以及定制化的报表。

绩效考核的标准，则变成了效能是否优秀，以及数据工作是否与集团整体战略匹配。我们有一个口号——一切业务数字化，一切数字业务化。这个口号智慧的地方在于，其深刻的认识到数字化转型并非只是把业务从线下搬到线上，而更多的是思维上的转变。

一切业务数字化，一切数字业务化，要求业务人员要有数字思维，而数据工作人员要有更多的业务意识。数据主动贴近业务，业务主动奔向数据，相向而行，才能最终实现数字化的跨越和转型。同时在这个过程中，还要实现从结果到过程的转变，从粗放到精细的转变，从资源到效能的转变，以及从个体到系统的转变。

 永洪BI Demo

一个好的BI系统有多重要？

一个系统数据输出的成果，总结下来无非就是两点：赋能管理和赋能销售。当然除此之外，以我个人的经验，一个好的 BI 系统还有两个重要的作用：

倒逼数据收集、数据质量、数据管理手段的完善

举个例子，如果要做一个费用投放及执行情况的报表，传统情况下，只要从财务系统中获取费用投给了谁、收款办事处相关情况，拉通双方的数据，就可以做出一份报表。

但这里存在一些问题。集团的费用集中投放给某个办事处，办事处分解费用到各个项目或活动中，这个过程在系统层面其实是不明晰、不确定的，费用的投入和执行等数据存在断裂，这便使得数据在整个业务中没有产生价值。此时就必须要求管理细化，做到费用的投放和执行的精细，才能实现各个环节的拉通。

推进业务系统的迅速推广、培养用户使用习惯

当一个新的业务系统上线时，为了让员工能够接受、愿意使用这个系统，通常会设置一些激励机制。但在没有激励的情况下，就会产生很多有趣的现象。

例如，在刚使用永洪BI时，我惊奇的发现数据报表模块的日均查询量可以达到将近1万次，这是一个非常了不起的数据，说明报表功能对于用户来说非常实用，所以用户愿意在没有人强迫或者追问的情况下，主动使用这个功能。

继续观察，发现一个更有意思的数据：报表的查询时间，有很大一部分是集中在早上六七点钟。这说明用户每天早上醒来，拿起手机干的件事已经不是刷抖音，而是看报表。说明用户已经慢慢习惯和适应使用这个系统，来记录他们的日常行为数据。

 永洪BI Demo

BI产品的选型标准是什么？

通常对BI系统的评价指标总结起来可以分成两类：一类是系统性，另一类是产品性。

1、系统性

及时更新：数据的直连率是不是足够，数据抽取的策略是不是完备等。

数据质量：取决于管理的精细程度、产品设计的合理程度、流程设计的严谨程度等。

数据准确：取决于BI工作者对产品应用和业务情况是否足够的了解。

好的分析模型：一个BI产品如果在一个领域被实施了100次，它一定能够积累出很多优秀且经典的分析模型。这些模型可以用来借鉴，但是每个公司的关注点或者实际业务情况各不相同。所以好的分析模型，更多的是通过人的智慧总结出来，而不能单纯是产品的积累。

精美的可视化效果：有好的UI效果，丰富的图表，可以将数据完美的展现出来。

 永洪BI Demo

2、产品性

开发快捷、数据安全、适配性、访问性能及稳定性等是我们选择一款BI产品的标准。我们选择了永洪BI，可以结合当时的情况解读一下这四个标准。

（1）开发便捷

“留给我们做报表的时间不多了。”——这是BI工作者经常发出的感慨。在工作中，用户经常认为只要系统上线、数据有了，做报表是一个水到渠成的事情。

然而事实真的是这样吗？当我在做报表的时候，到底在做什么？可能需要包括以下若干个环节：了解需求、了解系统、了解流程、了解逻辑、了解数据，然后数据抽取、数据清洗、模型设计、权限设计，最后才开始做报表。

为什么要了解流程、了解逻辑、了解业务？如果不了解这些，只是单纯地拉数据做报表也没有问题，但是我认为这样的报表更像是一个无本之物，在不了解流程、业务、逻辑的情况下所做的报表，可能会影响数据的公信力。

打个比方，如果做的报表涉及到市场费用，那么用户是谁？是市场人员。但是考核的对象是谁？可能是代表、部门的经理，甚至是省区总经理。他们是什么人？一方诸侯，敢打敢拼，能征善战，虎狼之师，当你面对这些人的时候，如果这个数据不符合他的预期，他会轻而易举地挑战你的数据。当你不了解业务、流程、逻辑，就很难应对这样的挑战。

进入数据抽取阶段，要做数据清洗。这个时候会发现很多问题，如脏数据，这些数据不知所云，经过反反复复的了解和清洗数据，最终进入模型设计、权限控制，最后开始做报表。显然，这是一个非常漫长复杂的过程，如果没有选到一个好的BI产品，真的会一直在做报表，没有足够的产品作为支撑。

我们在做BI选型时发现了永洪，永洪BI在这方面十分优秀，比如有丰富的控件，可以采用拖拉拽的方式，轻易地完成一张报表的可视化操作。

对于报表开发的敏捷性，举个例子，当业务部门领导提出一个中国式报表需求时，我们该怎么满足？可以让开发人员用写代码写页面的方式，直接画一个这样的报表，然后把页面内嵌到BI系统里，这样做费时费力，并且很多时候并没有这样一个开发人员。

在这种情况下，传统的方式只能是利用数据查询脚本导出Excel，把文件直接发给领导，领导什么时候要，就什么时候导出。

但是当我们接触到永洪BI，惊奇地发现有一个叫自由式表格的控件，可以将完全八竿子打不着的维度，通过这个控件拉出来，非常轻易地帮我们实现了困扰很久的需求。

所以说支持国货是有道理的，因为国有产品非常懂中国人的思维和需求，也非常懂中国人对中国式报表的执念，所以永洪BI在便捷性方面满足了我们的需求。

在合作之前，永洪科技提出了POC测试，也就是针对客户具体应用场景的验证性测试，在真实环境里看看产品是不是真的像售前所说能够解决问题。

在做POC测试时，我让两个没有任何BI相关工作经验的实习生进行操作，同时我自己也在操作，最后惊奇的发现，他做的速度好像没有比我慢多少，而且更可气的是，他做出来的报表好像比我做得更好看。

这就说明永洪BI的使用门槛对于初学者确实很低，经过了POC的验证，我们是认为永洪BI在快捷性方面可以满足我们的标准。

（2）数据安全

数据安全指的是什么？对于BI产品来说，主要是指权限控制，可以让用户看到他该看的数据。

目前报表的权限控制分为页面权限控制和数据权限控制两种。页面权限控制相对来说比较简单，用户的角色是什么，就给角色分配哪些页面的权限。

数据权限就相对复杂一些，例如通过岗位的汇报关系、不同产品维度、区域维度等来控制数据权限。无论是什么类型的控制权限，只要有明确的标准化，就可以在部署BI的时候提前设计出来。

但是往往有一些临时情况，虽然都可以通过技术实现，但我们关注的是实现的难易度，有的BI产品实现起来就要费一番功夫。

后来我们接触了永洪BI，可以通过灵活配置权限控制表的方式来解决。也就是说，当某个人需要加强控制时，可以做一张表，包括他的用户名、需要哪些维度来控制数据等，将权限控制表与实时表做关联，就可以非常轻易地实现数据控制。

此外，永洪BI不光能控制行数据，还能控制列数据。也就是说，同样一条数据，有的人看到abc列，有的人看到bcd列。永洪BI的这些权限控制机制，可以满足我们的需求，让我们轻而易举地基于现实情况调整用户的权限控制。

 永洪BI Demo

（3）适配性

适配性可以分成三类：

一是指着终端适配，包括电脑端、手机端、pad端等；

二是第三方适配，包括钉钉、企业微信以及其他App。例如天士力生物采用了企业微信和永洪BI集成，国台采用了钉钉和永洪BI集成；

三是数据源适配，毕竟是一个BI产品，需要连各种各样的数据源。目前一些主流的数据库，包括多维数据库、文档文件的数据库、文件类型如Excel等，永洪BI都支持。

（4）访问性能及稳定性

BI产品的性能尤为重要。如果做了一个报表非常精美，数据非常准确，更新的频率也非常高，但是用户查阅报表20秒出不来，这就是一个很严重的问题。现在这个时代，刷抖音20秒的时间，如果不好看，都没有耐心把它看完，我们怎么可能要求用户用20秒的时间去等待报表的查询结果？ 

可以看这样一组数据，当前我们的用户数大概在4500人左右，最大单表数据量在4000万左右，将近90列，是非常庞大的。用户日均查询次数是20000次，单日最大的查询次数大概是35000次，5分钟之内的并发是900。基于这个数据量，通过永洪BI的高性能计算引擎，能够实现查询平均的响应时间在3秒左右，这是非常强大的性能。

以上就是在直播中所分享的主要内容，未来，永洪科技将与更多企业携手开展线上线下活动，分享数字化转型经验，让企业少走弯路。