在2022網(wǎng)易數(shù)字+大會(huì)上，網(wǎng)易數(shù)帆提出的數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法論及其落地實(shí)踐引發(fā)了業(yè)界的關(guān)注。近日，網(wǎng)易數(shù)帆大數(shù)據(jù)解決方案專家周道明受邀在“沙丘大會(huì)數(shù)據(jù)分析與商業(yè)智能專場(chǎng)”系統(tǒng)分享了這一方法論中的數(shù)據(jù)生產(chǎn)力模型在流通行業(yè)的應(yīng)用。
周道明表示，流通企業(yè)日常的經(jīng)營(yíng)管理本質(zhì)是決策的過程，因而有必要基于企業(yè)價(jià)值鏈，搭建一個(gè)類似汽車導(dǎo)航的智能運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，貫穿經(jīng)營(yíng)目標(biāo)、可選路徑、成本控制及過程追蹤等管理，協(xié)同供應(yīng)鏈、營(yíng)運(yùn)、營(yíng)銷、財(cái)務(wù)等關(guān)聯(lián)部門，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)決策以提升管理效率。源自行業(yè)實(shí)踐的數(shù)據(jù)生產(chǎn)力模型，為流通行業(yè)智能運(yùn)營(yíng)平臺(tái)的建設(shè)與運(yùn)營(yíng)提供了端到端的指導(dǎo)。
流通行業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用面臨兩大難題
對(duì)于流通行業(yè)，網(wǎng)易數(shù)帆主要聚焦于零售、批發(fā)和物流三大板塊，基于這些板塊實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，周道明指出，當(dāng)前流通行業(yè)數(shù)據(jù)決策的實(shí)現(xiàn)面臨諸多困境。
在技術(shù)側(cè)，最為典型的是數(shù)據(jù)缺少治理與管控，缺乏設(shè)計(jì)良好的數(shù)倉(cāng)建模，取數(shù)成本高昂，并且沒有企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、開發(fā)和管理平臺(tái)，導(dǎo)致報(bào)表開發(fā)速度無法滿足業(yè)務(wù)發(fā)展需求。
在業(yè)務(wù)側(cè)，最常見的是業(yè)務(wù)指標(biāo)體系混亂，不同用數(shù)角色應(yīng)當(dāng)看哪些數(shù)據(jù)不清晰，同時(shí)報(bào)表內(nèi)容和結(jié)構(gòu)分割嚴(yán)重，數(shù)據(jù)分析應(yīng)用依賴于目錄編排而非業(yè)務(wù)邏輯編排，故而業(yè)務(wù)分析的效率和價(jià)值還有很大的提升空間。
數(shù)據(jù)生產(chǎn)力模型為數(shù)據(jù)價(jià)值導(dǎo)航
面對(duì)上述困境，網(wǎng)易數(shù)帆基于網(wǎng)易公司內(nèi)部積累的經(jīng)驗(yàn)以及對(duì)外輸出打磨，推出了數(shù)據(jù)生產(chǎn)力模型，包括DataOps、DataFusion和DataProduct三大內(nèi)核及數(shù)據(jù)技術(shù)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)四個(gè)要素，用來為流通行業(yè)在內(nèi)的五大行業(yè)建設(shè)數(shù)據(jù)應(yīng)用體系、挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值提供“導(dǎo)航”。
數(shù)據(jù)技術(shù)緊扣模型內(nèi)核，通過網(wǎng)易數(shù)帆打造的數(shù)據(jù)生產(chǎn)力平臺(tái)提供DataOps、DataFusion和DataProduct的能力，分別解決數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)應(yīng)用的問題，讓無效無用的數(shù)據(jù)變成有效有用的數(shù)據(jù)，讓企業(yè)真正把數(shù)據(jù)用好，并促進(jìn)企業(yè)沉淀數(shù)據(jù)文化，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)開發(fā)長(zhǎng)效化、數(shù)據(jù)治理規(guī)范化、數(shù)據(jù)決策常態(tài)化。
對(duì)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)，流通企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理信息化產(chǎn)生大量的原始數(shù)據(jù)，往往缺乏體系化的建設(shè)，無法形成有效的數(shù)據(jù)資產(chǎn)為高效管理提供數(shù)據(jù)支撐。周道明表示，數(shù)據(jù)的體系化建設(shè)包括了元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、主數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)安全管理、數(shù)據(jù)模型管理等方面。網(wǎng)易數(shù)帆完整的數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)方法，配合數(shù)據(jù)生產(chǎn)力平臺(tái)的開發(fā)治理一體化能力，將這些體系化建設(shè)環(huán)節(jié)融入數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程，譬如在開發(fā)實(shí)施階段就完成數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、質(zhì)量監(jiān)控規(guī)則、數(shù)據(jù)安全的配置，解決了這一問題，從而為企業(yè)帶來了及時(shí)、準(zhǔn)確、可復(fù)用、有價(jià)值的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。
數(shù)據(jù)資產(chǎn)的應(yīng)用，由于當(dāng)前中國(guó)流通行業(yè)盛行中國(guó)式報(bào)表，核心難點(diǎn)有二，一是普及難——能否產(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)值依賴于業(yè)務(wù)人員的看數(shù)水平，而這與行業(yè)經(jīng)驗(yàn)及數(shù)據(jù)邏輯理解水平強(qiáng)相關(guān)；二是不智能——還是站樁式看數(shù)據(jù)，無法給到業(yè)務(wù)部門精準(zhǔn)直接的決策建議。為擊破這兩個(gè)難點(diǎn)，網(wǎng)易數(shù)帆踐行DataProduct，通過敏捷BI的開發(fā)，帶有直接業(yè)務(wù)決策建議的看板，覆蓋多端支持，讓數(shù)據(jù)應(yīng)用落地不再“挑人”。
周道明補(bǔ)充說，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的建設(shè)，實(shí)際上是先把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成信息，再通過數(shù)據(jù)的建模和儀表盤的開發(fā)，將業(yè)務(wù)知識(shí)灌入數(shù)據(jù)應(yīng)用的分析場(chǎng)景，從而給到業(yè)務(wù)部門模型策略建議，輔助業(yè)務(wù)決策。例如“24℃”只是一個(gè)數(shù)字，要得到“穿短袖”的決策，還依賴于場(chǎng)景化的信息和相關(guān)業(yè)務(wù)知識(shí)。
此外，數(shù)據(jù)應(yīng)用要持續(xù)有效帶給業(yè)務(wù)部門價(jià)值，還需要一個(gè)“授人以漁”數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)體系。這也是數(shù)據(jù)生產(chǎn)力模型中不容忽視的一環(huán)。
數(shù)據(jù)生產(chǎn)力模型在流通行業(yè)的最佳實(shí)踐
通過門店經(jīng)營(yíng)損益平衡分析、單店經(jīng)營(yíng)健康體檢報(bào)告和商品運(yùn)營(yíng)洞察，周道明結(jié)合數(shù)據(jù)生產(chǎn)力模型分享了流通行業(yè)的最佳分析場(chǎng)景實(shí)踐。在這些實(shí)踐中，數(shù)據(jù)生產(chǎn)力平臺(tái)的敏捷BI能力快速帶來了數(shù)據(jù)決策的建議，從而支撐流通企業(yè)做到高效管理。
以門店經(jīng)營(yíng)損益平衡分析為例，單店精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的一個(gè)核心要求體現(xiàn)在如何把門店的賬給算清楚。首先要算出在不同季節(jié)、不同促銷期、不同商圈、不同類型門店月度的保本銷售額（即單店損益平衡點(diǎn)的銷售額），再制定合理的銷售目標(biāo)和經(jīng)營(yíng)管理的策略。如果發(fā)現(xiàn)當(dāng)前是虧損且費(fèi)用超標(biāo)比較嚴(yán)重，就需要挖掘固定費(fèi)用和變動(dòng)費(fèi)用的明細(xì)的構(gòu)成，重點(diǎn)關(guān)注變動(dòng)費(fèi)用的合理性，例如廢棄金額高的商品是暢銷品還是滯銷品，如果是滯銷品，就需要及時(shí)改變訂貨的策略。
周道明介紹，網(wǎng)易數(shù)帆數(shù)據(jù)生產(chǎn)力模型目前已經(jīng)在流通行業(yè)廣泛落地，其中包括了美素佳兒、百勝中國(guó)、冰雪時(shí)光、科沃斯、殼牌·優(yōu)選、名創(chuàng)優(yōu)品、德邦快遞、無限極、益客集團(tuán)、九州通集團(tuán)等不同細(xì)分領(lǐng)域的知名企業(yè)。
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原創(chuàng)文章，作者：陳晨，如若轉(zhuǎn)載，請(qǐng)注明出處：http://m.2079x.cn/article/562952.html
