案例 | 给世界首富的数据报表——集团化数据管理平台

 

群硕就传统零售行业向新零售转变话题,与某全球奢侈品行业翘楚集团开展对话。该集团旗下有70+杰出品牌,业务遍及5大商业领域,越是如此庞大的商业帝国,数字化转型过程越是充满未知和挑战。

对话中,该集团透露他们的担忧:

集团旗下品牌众多、线下销售渠道繁复。销售数据呈现多样性和复杂性,数据处理、整合、复核耗费时间人力,遗漏、失误风险却仍无法避免,无形中增加人工成本,数据信息的时效性延后,忽略了挖掘数据本身价值。

事实上,这些担忧不止表现在一家集团身上。群硕发现,在新经济背景下,以下现象普遍存在于新零售行业

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数字化时代瞬息万变,大数据、云计算、物联网、AI的风声未歇,“元宇宙”挟着VR技术强势攻占C位,“数据价值”被推上高位,更多新零售企业认识到,数据管理技术或推动新零售向更高端延伸。在企业数字化建设过程中,不断积累了大量原始数据,随着数据类型、数据维度增加,无疑加大了企业数据采集、筛选、管理与应用的难度,如何用快速有效的数据治理技术,帮助数据分析人员完成常规的数据整合工作成为一大挑战。

结合该集团在数据管理方面表现出的实际问题,以及对行业业务需求的洞察,群硕研发团队,将“数字化转型 + 数据治理”作为理论出发点,下沉数据管理领域,一个专攻商业数据管理的智化平台,终于出现在众人面前。

这是一个将分散数据整合纳入统一管理的技术平台,包含数据采集、存储、质量、管理、应用等关键流程,兼顾数据管理能力和数据安全保障,充分释放数据价值,并最终应用到实际业务。

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数据采集清洗

数据采集是企业运营和数据治理的前提。标准的数据采集方案,可以帮助简化人工操作流程,省去重复步骤,减少失误率。对该奢侈品集团线下门店、线上旗舰店等销售渠道进行全域数据整合,通过匹配数据字典,根据数据字典中导入字段名称-别称的匹配关系,读取识别数据,形成标准主数据;按质量规则对数据仓库中的数据进行校验,找到业务中有效的、高价值数据导入,并进行统一管理维护,而无效数据放入“导入异常数据”文件,供数据提供者查验修正,这个过程也被称为数据清洗。

数据质量

数据源头众多,可能造成数据质量参差不齐,数据最终是应用于业务运营的,若出现误差就会损害企业收益,所以及时消除安全隐患十分有必要。数据治理方案提供多种质量检查规则,通过量化的数据质量指标,自动检查质量问题,及时发现并修复异常数据,对现有缺失数据自动填充,根据计算公式或关系匹配规则,利用现有数据字段生产新的字段,快速消除数据安全隐患,提升数据质量。

元数据存储

元数据管理是企业数据治理的基础。元数据分散在新零售行业的各业务环节中,将业务元数据、技术元数据、管理元数据清洗后,按照类型、业务需要等归类整理,集中存储到中央数据库,为集团内外管理提供数据服务,便于治理人员快速查询和获取所需的数据,满足业务需求;存储的元数据会应业务人员的更新操作而变动,群硕为此开启了备份机制,备份后的数据不会轻易变动,以应对报表中财务数据延后审核的变更追踪。

数据应用

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数据的应用是数据最终产生价值的部分。在前文流程处理基础上,业务元数据生成完成,集团化的数据管理平台以业务元数据为根基,产生普遍适用的具有准确性、时效性的数据,为集团提供业务报表、自动化分析等集团精细化运营工具,赋能新零售行业集团,以全局视角对各业务域的数据资产进行盘点,实现集团数据资产价值化,依据现有数据发现更多的业务问题、洞察潜在商业机会,用数据驱动业务。

商业数据管理智化平台,是应新零售发展机遇而生的,是专为集团数据管理量身打造的,已经成为业界代表性的产品:有效整合该奢侈品集团旗下各品牌、外部销售渠道及财务等信息;将销售分析报表制作时长从1个月缩短至1周;数据分析人员更集中于分析本身,挖掘更多的数据信息和数据价值,让数据发挥更多资产价值。

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关于群硕

群硕(Augmentum Inc.)于2003年在美国硅谷成立,在中国上海、武汉设有全球交付中心。群硕致力于融合变革型技术,打造各行业的高质量、可扩展、产品级的互联网+产品及解决方案,助力企业和组织实现数字化变革。

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作为客户及合作伙伴核心团队和流程的延伸,群硕自成立以来,服务着来自全球范围内的财富500强企业、不同行业的中小企业和初创型公司。

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群硕作为高新技术企业,自2009年起连续被评为上海市技术先进型服务企业,于2011年通过软件能力成熟度三级(CMMI Level3)认证,拥有信息系统集成及服务三级资质并获得ISO 9001:2015质量管理体系认证。

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