零售行业数字化转型解决方案——永洪科技

发布日期: 2022-01-13 信息来源:中国大数据网 浏览次数:0
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随着我国经济的快速发展,科技的不断进步,互联网电商的迅速兴起,人们的消费习惯发生着巨大转变,传统零售业受到不同程度的冲击。在信息时代的今天,如何新零售转型是零售行业面临的首要问题。 

进入大数据时代,“新零售”模式也在被不断探索和演化,盒马生鲜、永辉超级物种等线上线下全渠道打通运营模式获得更多市场青睐。随着零售的不断变化升级,信息化大数据就显得愈加重要。 

永洪科技身为数据技术专家,拥有国内领先的大数据分析应用平台,以及在零售行业大数据解决方案上累积的丰富经验,助力零售行业数字化、智慧化转型。永洪科技针对零售行业客户提炼了数据驱动业务增长的能力模型,通过永洪科技的PASO架构模型,保障客户大数据分析项目完美落地。

图 | 永洪科技PASO模型

 

图 | 永洪在零售行业数据分析体系应用

 

一、零售电商业的痛点

 

零售客户在数据化转型过程中面临的痛点问题:企业没有建立数据应用体系,不能指导业务的增长。

图 | 零售企业数据化运营面临的瓶颈

1. 粗狂式经营

 

企业的分析决策无论是从企业战略管理角度、企业经营角度、财务管理角度还是零售销售角度,依然是以固定报表的方式呈现数据,没有真正地把分析落地,数据没有真正指导业务决策。 

2. 数据孤岛严重

随着信息化技术的逐步完善,财务信息化系统、POS系统、ERP系统等逐步完善,但内部信息系统之间缺乏统一的平台对数据进行关联、整合及联通,导致产销存等各环节无法协同工作,难以完全释放数据的真正价值。 

3. 缺乏数据管理机制和保障

企业虽然已经积累了一定量的历史数据,但由于前期缺乏数据管理机制的规划,导致数据质量参差不齐、基础数据分散、不统一、数据不一致,难以为上层的数据统计分析应用提供支撑。 

4. 数据分析需求响应慢

不同层级的用户对数据分析有着完全不同的需求,而目前制造企业能够提供的分析报告主要以表格为主,分析维度单一,形式简单固化,对分析需求响应的时效性差,无法满足用户快速灵活多变的数据分析需求。 

5. 项目成本投入高,风险大

对零售企业来说,项目需求的快速实现及变更比较重要。而传统的大数据平台项目成本高、收效慢、风险高,在经历了漫长的数据仓库搭建和建模阶段后,仍无法看到数据带来的价值,因此很多企业望而却步,始终不敢做过多的投入。 

 

二、数据应用价值 

 

1.永洪数据化运营能够给客户提供更多的数据化价值体现

为企业搭建数据化体系,搭建领导驾驶舱,建立了统一标准的KPI指标分析体系做到真实、客观反映业务的运营水平,覆盖采购、销售、生产、供应链、HR等主题的分析,统一各指标的业务口径、分析维度、指标体系等数据标准,满足公司、各区域、各品牌的关键业务运营及系统应用情况监控。 

2.业务问题的诊断分析

准确及时地将各指标推送给相关人员,通过制定业务数据质量评价指标,提升业务数据质量,为大数据价值护航。通过数据分析的下钻追溯,找到预警指标的问题原因,提供数据支持决策。 

3.规范业务操作流程

推动企业数据分析组织的建设,以推动数据在企业上下、价值链上下游的拉通,用数据驱动业务变革。通过数据分析,规范业务的标准规范。 

4.帮助提高决策水平,助力业务增长

将判断依据和判断规则放在数据平台中展现,提高整体决策效率和决策水平,为业务增长注入动力。通过智能销售预测分析,对销售增长趋势进行预判从而对采购计划、生产计划等进行调整,较少库存资金占用。 

 

三、零售数据应用价值

电商客户全渠道中心数据分析,从“渠道引流-客户转化-购买商品-下单支付-物流运输-售后评价”全业务流程分析体系,完成电商的全业务价值体系的展示。 

电商客户数据运营分析对客户会员为中心,对商品销售、促销活动、客户分析、引流流量分析等建立数据监控体系,实时了解企业各阶段各环节的状态。

 

四、案例分析:

某零售巨头实现供应链数字化,挖掘百亿行数据价值

1、客户背景

知名零售巨头,《财富》500强企业,业务遍及全球多个国家和地区,运营近万家零售商店。 

2、项目背景

在信息化建设方面,该零售巨头一直走在行业的前列。多年来,该零售巨头供应链系统已运行多年,产生了大量物流信息数据,为提升供应商管理水平和供应商绩效数据的透明化,更好地提升供应链运营服务水平,为采购部门提供谈判数据支撑,需要建立供应商分析平台。

同时,供应商分析平台可以对供应商进行有效管理,建立规范指标考核体系,提高服务水平,减少缺货率,降低库存成本,达到供应商、门店单品管理协调一致。 

3、项目目标

◆实现高效、快捷的信息分享,提高业务对象获取信息的及时性

◆提高物流信息展示分析的效率

◆有效展示关键供应链指标,多维度过滤条件即时生成相关供应商绩效,多层级展示相关数据,根据绩效基准为供应商提供红黄牌预警

 

五、解决方案

基于CDH平台搭建Data Lake(数据湖),将来自14个业务系统近240张表数据抽取至Data Lake,总数据量百亿行,源数据类型有文本文件和Oracle数据库。ETL工具采用Kettle 8.0版本,调度工具使用Crontab。 

分层模型设计规则如下:

贴源层ODS

基于Data Lake已有模型实现,不能覆盖的需求,协调IT部门优先将其同步到Data Lake中,部分基础数据需由BI填报后导入。 

基础层FDS

基础层的关键在于数据标准化,通过数据的清洗转换,形成标准统一的业务明细数据,为数据分析与汇总提供数据来源。 

整合层DW

整合层采用事实表和维度表的设计模式,主要负责跨域业务模型的关联和轻度汇总,模型设计考虑通用性。 

集市层DM

集市层主要负责专题建模,当模型整合复杂度高,整合层现有模型无法满足应用需求时,可开展专题建模,多应用的复杂场景可以分库建立多个集市层。 

客户收益 

◆实现数据治理:Data Lake的搭建,建设统一的数据平台,为数据治理、数据分析及前端应用提供统一接口;

◆方便信息追踪:源系统数据的集中管理,便于用户和IT对数据的来源以及计算逻辑进行追踪,增加数据分析的效率;

◆数据分析:Yonghong BI平台的搭建,为商品部统一了数据分析平台;

◆自助服务:Yonghong Z-Suit平台包含敏捷BI,简单易用,支持用户在平台中进行自助式数据分析,提高数据分析效率;

◆自动化:供应链及商品部的业务主题开发,Yonghong BI平台替代了传统手工报表,解放了手工工作,为供应商KPI考核规范了流程;

◆业务辅助决策:来自各大业务系统的海量数据,通过Yonghong BI平台的可视化报表进行展示,为业务人员和管理层提供决策支持。

 

从2014年开始建立供应链部门,供应链的优化(如厂商的仓库的送货率、库存质量以及门店的销售情况等)一直是一个亟待解决的问题。在与永洪科技合作后,永洪科技对供应链优化的整体方案设计、数据治理、数仓建设、数据分析、可视化应用展现及实施服务都对我们有很大帮助,我们会与永洪科技保持长久紧密合作。

 

六、企业介绍

北京永洪商智科技有限公司(简称:永洪科技)致力于为全球企业提供大数据技术产品及服务,依托自主知识产权的一站式大数据平台形成完善的产品及服务体系,具备从数据应用方案咨询、数据治理、数据仓库建设、数据可视化分析、数据深度应用到数据平台实施运维服务的端到端大数据价值服务能力。 

秉承“以卓越的数据技术为客户创造价值,实现客户成功”的使命,凭借产品技术的创新及坚实的服务,永洪科技得到了广泛认可,获得了包括中国BI大数据领域领军企业奖、中国明日之星等众多荣誉。永洪科技拥有1000+家合作伙伴,5000+家企业客户,涵盖了金融、制造、零售、能源、政府、教育等近20个中国支柱产业及新经济产业。