数据赋能企业，迈向世界一流
在党的二十大代表大会上，总书记提出了建设现代化产业体系，坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，推进新型工业化，加快建设制造强国、质量强国、航天强国、交通强国、网络强国、数字中国。
今年年初，住建部发布的《住房和城乡建设部关于印发“十四五”建筑业发展规划的通知》，对建筑工业化和数字化的发展方向和重点内容做出了明确指导。为快速推进建筑工业化、数字化升级提供了稳定的政策基础。
我们常说：项目是企业的细胞，数据其实也是数字化的基石。数据，它的本意是经由调查或实验得到的，尚未经过有效处理的数值。从古到今，对数据的分析、研究和发掘，有了内涵上的扩展和深层次的变化。我们通常把对事物测量的结果，作为“量”而存在的数据称为量数；我们把这些对周边环境，诸如像音频甚至视频这种作为一种证据或依据而存在的数据称为据数。因此，我们可以把数据分为量数和据数两大类。
在企业层级和项目层级的数据，也应该是这些量数和据数的集合，共同形成的一个大数据库。在企业和项目日常管理中，只要我们有管理行动，就会产生各种数据，从数据产生一直到为我们分析所用，大至要经过五个阶段：采集、传输、存储、互通及决策。
壹
数据之痛
在数据产生到应用的五个阶段，建筑企业都会面对很多痛点：在集采和传输阶段，我们会面临项目现场有线通信经常被破坏，无线通信信号被屏蔽；在传统的采集和传输手段下，我们收到的汇报的信息可能存在的被过滤或者失真的情况。在存储跟互通阶段，各类业务系统持续生成标准与格式各异的数据，形成大量的信息数据的烟囱和孤岛，难以进行共享和分析。基于以上情况，在决策阶段的很多决策或者结论，有的是没有数据的支撑，有的是在一些不准确的数据支撑上得出来的结论，这些都或多或少的影响分析决策的质量。
贰
数据之源
怎么解决这些问题？在采集上，我们采取的策略是“去人工收集”，尽量不要设置专门的岗位去收集、整理数据。无论是量数或是据数，尽可能通过一些智能感知的硬件进行采集；通过信息化实现业务数据的线上化采集、分类和整理。在传输上，针对每天都在变化项目现场环境，经过实际尝试和比选，我们选择了覆盖范围广、穿透力强、盲区小的低频无线LORA通信传输。在存储上，存哪不重要，重要的是可共享。可以采用公有云、私有云和混合云的方案来储存我们的数据，以实现最大限度的共享。存储完成以后，就像图书管理员管理新进来了大量的“图书”（数据），我们接下来要做的就是要给它统一的做一个标识的“小卡片”（数据定义与分类），再要按照分类的维度，把它放在 “书架”（数据仓库）里面。最后，就是要建立一套索引引擎，保证能够按照我们需要取出对应的“图书”（数据）。在制造和项目的维度上都建立了大量的数据仓库，存储所有的业务产生的数据，实现业务数据间的互通。
叁
数据之用
在这些基本的动作完成以后，我们就可以调用这些数据，在BI系统上做决策模型了。在项目层级，把项目产生的数据，按照不同管理的需求维度，固化成数据模型，就构成了智慧工地（管理数据+感知数据）和项目管理的驾驶舱（管理数据+经济数据）两款项目数据决策产品。同理，在制造板块，通过系统和制造管理驾驶舱来实现对制造厂车间所有设备、部品部件的全生命期的管理。再按照管理层级，把不同项目数据累计和叠加，就构成了分公司使用的管理驾驶舱、区域公司使用的管理驾驶舱以及总部使用的管理驾驶舱。这套BI系统，在横向上，它包含了所有的业务模块和业务单元，也就是说所有的业务部门都可以在这里找到他想要的数据。纵向上，它可以穿透到底，可以一直穿透到它最基本的项目业务数据单元。
肆
数据之效
企业争先榜：当我们把不同组织下的特定维度、时间段内的数据堆积起来后，数据背后深层次的内涵关系就会浮现出来，让我们更接近客观事实。比如，把能够对比、能够互相进行对比的数据全部列在一个维度里，就构成了企业的 “争先榜”，全司所有的项目经理、车间主任，还有分公司经理都可以在这里看到自己在整个企业中的排名的绩效水平。比如把一年制造厂加工构件的辅材消耗的吨成本进行拉通对比，公司有一个平均数据，那么个别指标高于平均水平，那就驱动去进行相应的改善，降到平均数以下。大家通过改善都降下来了，公司平均数也会随之下降，从而进入一个持续改善的良性循环。
制造能像改善：在制造厂里的每一台用电设备都安装了能像监控仪，对设备用电进行实时监控和分析。如果是一个孤立的数据，一定判断不出来它的优劣，但是如果把所有的同类数据都放在一起，长达一年的数据都放在一起，那么就一定能对管理产生影响和触动。比如，把每个厂加工一吨构件的年平均用电量放在一块，就发现了这样一个有趣的事，其中有一个厂的用电量，每吨构件的用电量总是高于平均数，而且高的还不少。我们就顺着这个情况逐层穿透，顺藤摸瓜，最后发现是某一种品牌的空压机耗电量最大。然后在通过不同品牌的空压机参数和运行场景进行对比，发现了问题，并迅速进行调整，这个厂的用电量回归正常，仅此一项工作每年就节省了近300万的电费。所以数据是可以直接给企业创造价值，带来显性的效益。
在信息系统推广应用的过程中，基层员工其实就是最精明的人。当他们发现这个系统或者这个操作能给自己工作带来方便的时候，他们就果断的会用手去投票，用键盘去投票。以前，每个层级的部门都有一两个员工专门负责收集信息和报表，但使用信息系统业务线上化以后，所有的业务只要录入一次，业务数据就可以共享分析了。这样大量基层的“表哥”、“表姐”们被解放出来，投入到更关键、更加核心的业务管控中去。
伍
数据之渊
诺兰模型，告诉我们信息化的管理，是一个循序渐进的过程，大家回忆一下我们以前用的宽带路由器modem（猫），当时的信息管理是不可以和现在同日而语。在现在的4G、5G时代，我们的信息管理，以及理念和思想都有了颠覆性的变化。
企业的数字化建设也是一个循序渐进的过程，经历了从只有一个IT岗位、到有IT部门、业务门部有BP岗的弱组织到强组织，从无规划到有明确的“由缺到权、由全到通、由通到智”IT战略规划的过程。其中，“由全到通”这一步，是最具有革命性的。从全到通，其实就是打破部门墙。我们的数据不能只考虑本部门或者本系统的应用维度，还要想想是不是可以跟其他部门共享，是不是也能为其所用。数据互通以后，就可以利用这些数据做智能决策分析模型。
陆
未来数据的思考
对未来数据我有两点思考。一是数字孪生技术，我们身边已经有很多数字孪生场景应用，有大家经常用到的地图导航，它可以给我们规划出行路线、显示何处拥堵、几时到达等信息。在装配式建筑为代表的新型建筑工业化结合EPC的建造模式，我们希望应用BIM技术，结合我们的工厂制造及现场装配，能够在建筑行业的智能制造和虚拟建造方面取得更大的进步和突破。二是区块链技术，它有一个去中心化、去信任化、数据民主等特点。当前的现状仅仅是把我们企业内部的数据打通了，就发现它给我们带来如此多的支持决策的应用。试想一下，如果把企业内外所有相关方的数据都打通了以后，那是不是我们的交易模式、结算模式、支付体系都会带来颠覆性的变化呢？
企业的数据管理，其实核心就是一种数据的文化，大家能不能在企业范围内形成一种重视数据、分析数据的一个良好的氛围。
这是我们参加汉诺威博览会上得到两组数据，也是西门子总结的，就是说我们有大量的事物在不断的接进网络、接入网络，这个数据是非常庞大的。但是如此庞大的数据中，只有不到千分之五的数据才被我们现在分析和使用。也就是说我们现在在数据的分析和挖掘还没有达到一个理想的峰值，我们是可以跑的更快和做的更好的。
有人说，数据是文明的土壤，数据其实也是我们迈向世界一流企业最重要的基石，希望能够共同研究、分析、挖掘数据，为我们的管理做出更大的贡献，助力我们走向世界一流企业。
