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    僅3步,永洪BI用數據幫這家大型制造企業實現運營全提升


    為制造企業實現低成本、高效率的BI轉型,一直是永洪科技的重點業務。永洪BI將這家大型制造企業的數據變得真正有價值,賦能于各個營銷渠道的銷售與管理

    大型家具制造業

     

    從生產制造,到供應倉儲,再到運營銷售,一家成功的制造企業需要嚴格把關各個環節,其管理要求也高于其他類型的企業。如何解決這一問題,形成可落地的解決方案,通過數據進行制造企業的科學化全管理,提升效率,是永洪科技的發力點和落腳點。

     

    作為國內家具市場名列前茅的某大型企業,在十多年的經營中,建立了清晰的發展路徑和科學的管理模式,提出以大數據運營為核心,構建了高效的家具產業集群模式,以及電商為主要渠道的運營銷售體系,并進行全方位的數字化管理。憑借先進的經營理念和模式,以及對消費者需求的深入理解和專業貼心的服務,該企業產品的銷售量多年穩居全網家具前列并蟬聯平臺銷冠。

     

    勇于探索、堅持創新一直是該企業的行為準則。新零售興起的背景下,該企業開啟了多品牌、多店鋪、多平臺、多渠道一體化的多維互融、立體營銷戰略。

     

    偉大的企業,在于永不滿足、永不止步。越是對于數據重視和理解深入,就越明白數據的價值和運用方式。如何更進一步,在當前以大數據運營為核心的模式下將數據資產的價值最大化,并賦能于各個營銷渠道的銷售與管理?這是該企業思考的又一個問題。

     

    傳統BI的局限性

     

    市場變化加快等背景下,越來越強調企業的敏捷性。數據也同樣如此,數據的實時動態性成了應用層面的基礎需求,傳統BI的局限性也變得愈發突出。

     

    孤島現象嚴重

     

    內部信息系統之間缺乏統一的平臺對數據進行關聯、整合,導致產銷存等各環節無法協同工作,難以完全釋放數據的真正價值。報表內容和結構分割嚴重,且依靠目錄編排整合而非業務邏輯。

     

    缺少管理機制和保障

     

    由于前期缺乏數據管理機制的規劃,導致數據質量參差不齊、基礎數據分散、不統一、不一致。缺乏良好設計的中間庫建模,帶來高昂的取數成本,難以為上層的數據統計分析應用提供支撐。

     

    需求相應慢

     

    分析報告主要以表格為主,維度單一,形式固化,對分析需求響應的時效性差,無法滿足快速靈活多變的數據分析需求。底層數據源不能隨意更改,需手工提數。報表頁面樣式固定死板,調整圖形化分析需導出數據線下完成。

     

    缺乏分析功能

     

    數據報表以統計功能為主,為缺乏分析性指導。且數據報表相互孤立,缺乏邏輯關聯,導致缺少展現和統籌性的指導功能。

     

    這些傳統BI根源上的局限性,導致了在數據應用時,無法真正支撐和指導業務的增長,也無法實時性的展示業務的真實情況,管理者不能根據數據做出管理、調整和決策。

     

    企業的破局之道

     

    該企業在多店鋪、多平臺、多渠道的發展下,想要通過敏捷BI快速支撐運營體系,讓所有相關業務動作有據可循,實現對信息的直觀查詢、挖掘、分析,提高運營和管理水平。

     

    針對這樣的需求,該企業與永洪科技達成了合作。永洪科技根據其業務場景,進行了目標的拆解和系統的搭建。

     

    目標拆解

     

    基于線上線下相融合的新零售模式,首先就是要把線上店鋪和線下門店的運營管理進行數據化管理,即時顯示流量、銷售、商品、庫存、活動等情況,并從訂單流程和訂單內容分析整個服務的狀況,提升服務質量。管理方面,則為整個渠道分析做后臺支持。此外,為整個家具行業的市場情況提供數據分析,了解目前行業變化及企業情況,找到不足和影響因素,為創新發展提供思路。

     

    搭建數據倉庫

     

    永洪科技認為,數據倉庫是一個完整的生態圈,其建設是一個循序漸進的過程。它既不能夠脫離業務的實際需要而存在,也不能夠純粹以業務驅動而忽略了IT架構。因此,在進行數據倉庫的開發時,需要同時從業務和技術兩方面去建設。

     

    在為該企業搭建數據倉庫時,永洪BI首先歸并各子系統數據,將原本散亂在各個系統中的業務數據進行統一化處理。在數據歸并后,結合該企業的業務特征和系統架構,將不規范的數據根據數據標準轉換為規范的數據,將非結構化數據轉化為結構數據,并對數據進行提取的臨時存儲(ODS)。

     

    僅僅是數據的采集、提取和存儲還不夠,由于該企業的業務體量大、渠道多,導致了數據龐雜,因此需要根據該企業的業務邏輯,對數據進行重構。永洪BI構建了匯總層,對數據進行快速的清洗、轉換,提高數據質量和可用性(DW)。以此,根據數據顆粒度,將事實與維度拼合成新的報表。同時,根據分析指標復用程度,將部分同維度指標集中合并成為新報表。”

     

    將數據清洗和轉換后,永洪BI為該企業構建了業務數據層,為不同應用場景的數據可視化、分析、挖掘準備并管理好數據(DM)。這樣才能使數據應用更加貼合該企業的使用場景,使報表呈現更加精準。

     

    全渠道中心數據分析框架搭建

     

    在完成數據倉庫搭建后,永洪BI根據該企業的業務流程,為其搭建了全渠道中心數據分析框架。以客戶購買流程為出發點,倒推該企業的主要業務動作。從引起客戶注意,到購買后的評價管理,做了全流程的數據分析管理體系。主要包括線上店鋪運用、線下門店管理、訂單處理、售后處理四個部分。此外,還搭建了后臺支持系統,將招聘、培訓、績效、行政等工作也進行了數據管理,為業務體系提供有力支撐。

     

    敏捷BI的應用效果

     

    在使用永洪BI后,該公司在管理層、業務層和系統支撐層三個方面得到了不同程度的提升。

     

    公司決策層

     

    永洪BI幫助該企業實現了對數據的整合,并融合科學的管理分析方法,將數據以豐富的統計圖表等可視化的形式進行展示,從而滿足公司決策層對整體經營情況及時掌握和快速分析的需求。基于此,做到基于數據的科學管理及預測決策。

     

    在此背景下,河鋼數字要想驅動河鋼集團轉型,除了需要自身技術外,還需要外部新技術的加持。

     

    業務執行層

     

    該企業的業務執行層,可以通過永洪BI實時掌控企業的運營狀況,及時了解不同終端在不同區域、不同渠道、不同時間段的銷售情況,真正做到了快速發現問題、分析原因、制定策略、執行方案、取得反饋、分析結果。以此,做到針對運營體系的整體管理,不斷地根據數據優化業務,解決問題。

     

    系統支撐層

     

    對于系統支撐部門,永洪BI一站式的平臺結構、敏捷易用的數據報表,可以一個平臺支撐全部數據分析需求,維護、集成、實施成本更低。業務人員可自服務分析,研發人員不再有修改報表負擔,從繁重的取數、做報表的工作中解放出來,專注模型搭建等核心業務。

    為制造企業實現低成本、高效率的BI轉型,一直是永洪科技的重點業務。目前,永洪科技憑借自己的創新技術能力和深入場景的服務能力,獲得了制造業市場占有率第一的好成績。未來,永洪科技將深入更多制造企業,為推動我國制造業數字化、智能化轉型貢獻力量。

     

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