案例背景：
近年来，该集团新业务、新管理模式、新组织架构不断地涌现，其原有财务系统中隐藏的痛点和问题也逐渐暴露。财务系统信息化的滞后难以支撑该集团的财务管理需求，也无法跟上这家超大型集团企业的高速发展。因此，进一步升级改良财务管理平台被提上了日程。
业务痛点：
各系统各模块间数据交互不畅：
“数据孤岛”是许多集团型企业面临的常见问题。该集团业务与财务系统之间，乃至于财务系统内部模块间存在不同程度的交互不畅现象，难以满足管理需要。
数据分析呈现不够灵活：
集团原有的报表及预算数据管理平台仅支持固定格式的数据表单呈现，表单逻辑主要由运维技术人员搭建，管理所需的数据分析只能通过电子表格进行数据导出、收集、整理和展示，缺乏智能化的分析工具增加了分析人员的工作难度，存在分析角度受限、无法快速响应管理需求等问题。
项目解决方案：
蓝图规划和技术架构：
项目启动后，实施团队对该集团各二级、三级单位开展了业务、技术的详细调研，通过现场调研、电话访谈、下发问卷等方式充分挖掘用户需求，对各系统数据进行了细致全面的梳理，搭建了系统建设的总体框架，设计了系统实施蓝图规划方案。
本项目使用了可以整合关系型数据库、多维数据库、基于内存的数据库的ETL工具，将Oracle ERP、用友NC、原Hyperion报表及预算模块数据整合进同一数据仓库，与生产项目系统、经营分析系统等数据源进行了接口对接。项目使用了无需大量的IT人员开发工作的应用配置型平台和成熟的即插即用的数据分析模型，使用IMDB数据库通过内存运算的技术保障了数据模型实时运算的快捷高效，扎实保障了数据的分析和呈现效果。
项目推进和机制保障：
为保证项目高效实施推进，蓝科团队与客户方成立了领导小组和工作小组。由专人负责项目实施协调配和工作，保障各专业、各层级人员密切配合、沟通顺畅。项目启动后，建立了周报和日例会机制跟踪项目进展、处理各类问题。
蓝图出具后5个月内高效完成了系统实施、功能测试、系统上线和全部历史数据迁移工作。
可持续性的延伸：
为保障系统应用效果、提升基础核算数据质量，蓝科团队协同客户财务部，对核算系统数据进行了全面梳理，识别出核算系统会计科目、辅助核算段及结转功能等274项可以提升财务报表自动化水平的优化点，对全部会计科目名称进行重新梳理规范，并进行了3批次的核算系统改造和账务调整。基于核算数据梳理经验，编制了《财务标准化账务处理参考指南》，持续规范会计核算，为自动化和智能化的数据呈现打下了坚实基础。
为保障新旧系统顺利过渡衔接，项目组共组织线上、线下培训15轮次，建立了系统应用知识库，包括培训录屏、常见问题解答等文档和视频，并将技术、业务和运维操作整理形成用户手册和运维手册，进行了全面知识转移。系统上线后设置了为期3个月的双轨运行期，保证用户习惯和运维交接的平稳过渡。
项目实施效果：
系统上线后，蓝科为客户团队实现了：
“账表一体、预实一体、业财一体”的财务数据仓库：
通过建立统一的财务管理数据仓库，消除了财务系统内部模块间的数据壁垒，深化了业务与财务系统间的数据共享。整合后的数据仓库支持对所有报表数据层层下钻至会计凭证级颗粒度，实现数据的一查到底和全流程追溯，实现集团账务核算系统的100%整合，实现全口径数据的预算完成情况分析。提升了业务与财务数据的交互程度。
基于全量数据，搭建多维度、多层次分析模型：
将整合在数据仓库中的全量数据，通过OLAP模型进行呈现，形成了“多维度数据查询和深度数据挖掘的动态报表”。数据维度既可以固定于界面上方进行选择，也可以以树状结构形式列示进行展开查询，通过维度选择、树状结构伸缩以及常用分析界面配置，在同一界面中实现了“预实分析、同比环比分析、对标分析、凭证钻取分析、内外部分析、报表结构分析”等多种分析功能。
大幅提升财务报表工作效率：
搭建了近百张年度财务决算报表的取数逻辑及年报、月报间校验公式，配置了税费科目自动重分类和外币报表汇率换算逻辑，将12月月报与年报数据分离存储，提高年审工作效率；将原有人工抽数模式调整为系统定时统一抽数模式，节约用户抽数时间；通过加强各环节用户权限配置管理持续规范月报编制流程。项目实现半数年度财务决算报表的自动化出具，全集团月报编制时间整体提前1天，有效提升了工作效率。
建立分业态、分层级的预算编制及审核体系：
以业务为导向，细化预算指标颗粒度，搭建了分业态、分层级的预算编制体系，对接生产项目管理系统项目级预算数据；根据各板块业务特点增设多元化收入成本指标表等表单，对预算编制及审核全流程进行了重新梳理和优化，进一步深化了预算管理的业财融合程度，提升预算编制工作效率。
形成集团会计核算规范化管理要求：
为持续规范完善会计核算，蓝科团队协同客户财务部，下发《财务标准化账务处理参考指南》，结合本次项目实施经验和成果，对财务系统各模块、会计科目和辅助核算段使用进行规范，对月结和关账时间进行刚性约束，要求各单位持续提升核算数据质量，为客户下一步财务标准化、自动化、智能化和数据深度应用打下了坚实基础。