在几天前刚结束的“两会”中，保产业链供应链稳定被明确纳入今年政府工作报告“六保”其中之一。

历经40余年产业发展，中国目前已成为全球有影响力的制造业大国之一，拥有世界上最为丰富的制造产业链条，但同时，相较于制造强国，我国制造业供应链体系建设仍处于初级阶段，在主导权、安全性、有效性、智能化水平等方面差距明显。

一方面，我国许多制造企业在供应链的运作模式上仍是以传统模式为主，在整个供应链体系中缺乏战略性以及合作意识，导致整体运作成本偏高而效率偏低；另一方面，供应链数字化、智能化程度不高。供应链体系中数字化基础设施薄弱、上下游企业缺乏联动，信息孤岛、数据割裂等问题突出，供应链整体的敏捷化、柔性化以及可视、可感、可控的能力都亟待加强。

如何提高供应链水平，增强制造企业信息化管理，作为继战略、组织绩效后又一重要的管理和监控手段，企业经营分析逐渐进入企业高层和管理者的视野。

企业经营分析体系是本世纪初由美国银行家亚历山大·沃尔开创，运用定量分析、业务分析和行为分析相结合的方法，对企业进行综合分析的一种现代经营分析体系，包含经营综合分析、财务分析、市场分析、销售分析、供应链分析、产品组合分析等内容主题。在供应链中，能重点针对多个环节数据进行综合分析，反映企业当前的采购情况、生产情况以及库存情况，对整个供应链进行统一管理，将公司生产与运营相结合，统领全局，进一步优化采购流程并提高生产效益。

经营分析体系建设基础

企业在运营过程中会涉及到方方面面的决策，例如战略监测、经营控制以及对终端决策的执行等，经营分析体系通过统一口径的数据分析平台和展现平台，帮助企业各个应用层面采用相同的数据口径或相同的数据观察维度，各部门能够在同样的数据体系中观察各自所负责业务部门的数据，形成从战略到最终执行的统一联动体系，实现管理的闭环。

经营分析体系是整个业务中台的一部分，是大量分析模型，包括看板、报表等多种多样数据展现形式组合成一整套服务于一个企业的一套完整体系。制造企业在建设一套分析体系的过程中，能逐步实现洞察现状——感知差异——改进决策——结果复盘整体管理上的循环。

在建设实施过程中，经营分析体系首先解决企业业务流程中数据口径不一致的问题；其次在整个建设过程中建立企业数据管理规范，同时在健全和准确的数据规范基础之上，提升信息的实时性和有效性；再次，数据层准备好以后，通过模型、报表、数据可视化等展现样式的累积，不断优化整个商业知识体系以及运营智慧，最后实现逐步完善经营分析体系的过程。经营分析体系伴随于企业整个运营过程的自始至终，不断完善及自我建设。

如何构建经营分析体系

亦策在20多年的经营过程中服务了大量客户，将制造行业建设经营分析体系普遍分为两大流派：一种是自下而上（从数据湖——业务数据支持）的建设过程，从比较健全的底层数据基础逐步向上，基于整个执行部门或分管部门以数据服务或者数据供应的角色切入整个经营过程中，逐渐形成KPI体系，最后实现每一个部门或大的业务版块对高层决策者完成业务数据汇报统一性的服务；另一种是自上而下（从KPI管控——数据湖）的建设过程，本土企业大多选择此种建设策略，建设一个体系或BI平台，更多的驱动源自于企业的决策层。管理层要求用KPI的管理方式帮助企业进行数字化转型，往往入手是从满足决策层的数据支持开始，基于KPI的管理脉络逐级向下一层（例如执行层和中间层）推进。