本案例谈及企业是国内户用光伏市占率领先企业，是头部能源企业旗下绿色能源板块综合能源服务公司。该企业专注于打造集投资、开发、建设、运管、售电一体化的综合能源服务平台。截至目前，已在全国累计建站超百万座。
制造业数据架构需要更新迭代，指数级增长的数据也必然需要进一步建立统一的数据标准，未来我们还将进一步深化数据治理，打造以数据中台为核心的业务数字化体系，沉淀真实可信的数据资产。
户用光伏指的是民用光伏发电，建立一个电站需要经过超长的审批流程，时间周期长达2-3个月。其中涵盖沟通潜在客户、签订电站合同、建设电站、产生发电量、发电量并网消纳等数十个环节。
这一过程中积累了大量的数据，这些数据中有些是敏感数据（如平均建站周期、建站成本），有些是通用数据（如某区域内光伏板库存、供应链发货动态）。为了让对应的人看对应的数据，让他们把数据更高效地利用起来，
该企业引入瓴羊Quick BI智能数据分析师，归纳看数、取数的6种典型用户身份，并赋予他们不同层级的权限：
1. 管理层驾驶舱看数：高管及以上层级管理者最关心的是核心指标，比如一个月全司建设电站数量，平均建站成本、建站周期，总发电量等。通过Quick BI驾驶舱、数据大屏，100多个一级指标和实时数据一目了然。
2. 企业员工报表智能取数：日常制作业务报表时，员工对数据的使用需求量大、频次高。未使用Quick BI的同行企业，用传统方式搭建报表需要2天；而该企业员工制作一张业务报表只需要1-2个小时，效率大幅提升。
3. 代理商：涉及电站建设前期潜客触达、建站后信息上传，Quick BI的经营参谋、数据看板能力、驾驶舱（代理商版）能够有效管理代理商，帮助该企业建立统一的数据池。
4. 运维人员：关注核心指标预警，如电站是否出现故障、发电量是否正常、是否需要48小时内到达站点维修。
5. 农户：借助数据大屏，农户发电量、并网电量、消纳电量能够实时显示在农户电站终端。
6. 资方：向该企业收购电站的国企、央企，能够通过Quick BI看到单个电站发电量数据、电站审批文件等，并将后者作为交易明细留存。
户用光伏整个建站、运维流程串联多个角色，涵盖多个应用场景。户用光伏数据既是资产，也是决策本身。在业务用数场景，该企业在电站建设流程上展开探索。
1. 电站建设全流程降本增效
从建站签约、建档，到发货、建设、并网等环节，全流程都需要数据的参与。通过使用Quick BI报表，该企业能够掌握单个电站的建设周期、转化率、发电量等数据，明确每一环节所用时间、审批进度以及对应卡点，并同时给代理商开设驾驶舱，让代理商对流程效率“心中有数”。在此基础上，该企业可以实时掌握超过阈值的数据，定位可改善的业务流程，实现降本。
以农户签订建站合同报批环节为例，原本审核团队人员多达40人，审核报批文件时需要人工手动点开PDF文档，通过肉眼一一核实农户身份证、地址，效率极低。使用Quick BI AI智能审核工具后，审批环节整体提效50%，有效减少硬性人力成本，提升团队人效。
2. 全国数千家代理商统一管理
为了加速开拓业务，该企业光伏代理商数量众多，遍布全国，难以统一管理。
在代理商工单流程中，Quick BI可以针对超预期的工单进行预警提示。比如光伏板、支架从仓库发货的时间超期7天，已经影响到后端电站组建安装周期，此时系统会以可视化的形式提示这一预警信息，从而提醒相关代理商和管理者。
光伏行业与数据相伴相生，建站、运维、并网、消纳发电量，每一环节对数据都要求非常高，必须实时、准确、可信。但就是这样一个行业，目前大多企业只停留在信息化阶段，远未达到真正的数字化水平。该企业使用Quick BI 初步实现了业务可视化、业务数字化，用数据赋能业务提效。随着后期运维环节接入，该企业运维App 百万用户数据也将接入Quick BI数据池。数据将成为最重的资产，也将成为行业龙头的财富密码。
