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流通行业数据应用脱困,数据生产力模型来导航

网易数帆小助手2022-10-20 10:00

在2022网易数字+大会上,网易数帆提出的数字化转型方法论及其落地实践引发了业界的关注。近日,网易数帆大数据解决方案专家周道明受邀在“沙丘大会数据分析与商业智能专场”系统分享了这一方法论中的数据生产力模型在流通行业的应用。




周道明表示,流通企业日常的经营管理本质是决策的过程,因而有必要基于企业价值链,搭建一个类似汽车导航的智能运营平台,贯穿经营目标、可选路径、成本控制及过程追踪等管理,协同供应链、营运、营销、财务等关联部门,实现数据决策以提升管理效率。源自行业实践的数据生产力模型,为流通行业智能运营平台的建设与运营提供了端到端的指导。


流通行业数据应用面临两大难题


对于流通行业,网易数帆主要聚焦于零售、批发和物流三大板块,基于这些板块实践经验,周道明指出,当前流通行业数据决策的实现面临诸多困境。


在技术侧,最为典型的是数据缺少治理与管控,缺乏设计良好的数仓建模,取数成本高昂,并且没有企业级数据存储、开发和管理平台,导致报表开发速度无法满足业务发展需求。


在业务侧,最常见的是业务指标体系混乱,不同用数角色应当看哪些数据不清晰,同时报表内容和结构分割严重,数据分析应用依赖于目录编排而非业务逻辑编排,故而业务分析的效率和价值还有很大的提升空间。


数据生产力模型为数据价值导航


面对上述困境,网易数帆基于网易公司内部积累的经验以及对外输出打磨,推出了数据生产力模型,包括DataOps、DataFusion和DataProduct三大内核及数据技术、数据资产、数据应用和数据运营四个要素,用来为流通行业在内的五大行业建设数据应用体系、挖掘数据价值提供“导航”。


数据技术紧扣模型内核,通过网易数帆打造的数据生产力平台提供DataOps、DataFusion和DataProduct的能力,分别解决数据开发、数据治理和数据应用的问题,让无效无用的数据变成有效有用的数据,让企业真正把数据用好,并促进企业沉淀数据文化,实现数据开发长效化、数据治理规范化、数据决策常态化。


对于数据资产,流通企业经营管理信息化产生大量的原始数据,往往缺乏体系化的建设,无法形成有效的数据资产为高效管理提供数据支撑。周道明表示,数据的体系化建设包括了元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据安全管理、数据模型管理等方面。网易数帆完整的数据资产建设方法,配合数据生产力平台的开发治理一体化能力,将这些体系化建设环节融入数据生产流程,譬如在开发实施阶段就完成数据标准、质量监控规则、数据安全的配置,解决了这一问题,从而为企业带来了及时、准确、可复用、有价值的数据资产。


数据资产的应用,由于当前中国流通行业盛行中国式报表,核心难点有二,一是普及难——能否产生业务价值依赖于业务人员的看数水平,而这与行业经验及数据逻辑理解水平强相关;二是不智能——还是站桩式看数据,无法给到业务部门精准直接的决策建议。为击破这两个难点,网易数帆践行DataProduct,通过敏捷BI的开发,带有直接业务决策建议的看板,覆盖多端支持,让数据应用落地不再“挑人”。



周道明补充说,数据资产的建设,实际上是先把数据转化成信息,再通过数据的建模和仪表盘的开发,将业务知识灌入数据应用的分析场景,从而给到业务部门模型策略建议,辅助业务决策。例如“24℃”只是一个数字,要得到“穿短袖”的决策,还依赖于场景化的信息和相关业务知识。


此外,数据应用要持续有效带给业务部门价值,还需要一个“授人以渔”数据运营体系。这也是数据生产力模型中不容忽视的一环。


数据生产力模型在流通行业的最佳实践


通过门店经营损益平衡分析、单店经营健康体检报告和商品运营洞察,周道明结合数据生产力模型分享了流通行业的最佳分析场景实践。在这些实践中,数据生产力平台的敏捷BI能力快速带来了数据决策的建议,从而支撑流通企业做到高效管理。


以门店经营损益平衡分析为例,单店精细化运营的一个核心要求体现在如何把门店的账给算清楚。首先要算出在不同季节、不同促销期、不同商圈、不同类型门店月度的保本销售额(即单店损益平衡点的销售额),再制定合理的销售目标和经营管理的策略。如果发现当前是亏损且费用超标比较严重,就需要挖掘固定费用和变动费用的明细的构成,重点关注变动费用的合理性,例如废弃金额高的商品是畅销品还是滞销品,如果是滞销品,就需要及时改变订货的策略。



周道明介绍,网易数帆数据生产力模型目前已经在流通行业广泛落地,其中包括了美素佳儿、百胜中国、冰雪时光、科沃斯、壳牌·优选、名创优品、德邦快递、无限极、益客集团、九州通集团等不同细分领域的知名企业。



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