GXG 数字化运营完整案例 | 附PPT下载
近日,「让业务用起来」2023观远数据敏捷分析实践巡展圆满收官。慕尚集团数字化负责人金中纬于巡展杭州站带来《GXG数字化运营实践与思考》精彩主题演讲。
金中纬分享了GXG的数字化建设历程与最新成果,同时从数据从业者的角度分享了他对于数据价值的深度思考。扫描文末二维码可获取全部PPT。
(相关资料图)
以下为慕尚集团数字化负责人金中纬分享节选:
01 慕尚集团数字化搭建历程
慕尚集团的数字化建设已经进行了四年,严格意义上来说是从2019年开始在整个市场推行了数字化建设。2020年,慕尚集团融合所有业务系统正式上线了全渠道业务中台。在上线平台的过程中,我们整合了业务基础数据,并成立MDM项目组,到2021年,MDM一期上线。在这个过程里,我们发现了业务和技术不兼容的问题对于平台上线的影响,于是在此之后成立了数据中台项目组,并在2021年下半年对整体业务需求和全域数据进行了整理。
2022年,慕尚集团进行了BI、可视化工具的选型和上线。在此之前我们有很多业务数据系统,也用过了国外厂商的BI产品,但在使用过程中发现它并不能贴合国内的一些应用,同时后期的运维能力也无法得到满足。因此,我们希望能够选择一款贴合品牌业务需求的国产BI,最终选中了观远BI。
过去,业务用数据做分析是分散性的,数据口径不统一。通过观远BI,我们对集团多源数据进行了统一管理,实现统一数据标准化,也和业务一起线上线下开了好几次会议,宣导数据口径的唯一性、一致性。到今年,我们还是会不断完善数据流程,持续推进数据指标分析,减轻业务表格化。
上面这张图显示的是我们在建设MDM和数据中台之前的系统架构,所有的源数据会从不同的系统进到业务中台,再由业务中台分发给其他的下游系统。可以看到,这些线是杂乱无章的。同时,通过API等各种形式接入数据很容易造成数据的缺失和不完整性。所以我们在2019年开始进行数字化转型。
数字化转型以后,我们所有的基础数据都从主数据系统推出来,它成为公司数据的唯一入口,通过主数据推送给所有的业务系统,包括OA、WMS、供应链系统、CRM等,再由所有的业务系统推送给我们的财务系统,进行每日的链接或者财报的输出。
应用层则会在POS端、OMS端,以及现在很多人在用的微商城、钉钉、企微实现数据化。2020年我们上线了数据中台,所有的数据都从业务数据中来,当然基础数据还是从MDM流向主数据。两者相结合,下分了四个数据层:
数据采集层:采用批、流数据处理方式。因为BI需要实时性的统计数据用于给高层管理层做决策用,而业务层需要用的数据量更大,不止需要指标性数据,还要用底层的数据做个性化的分析。
中间数据层:由数据中台进行数据清洗和数据整合,数据中台是我们信息部自建的。
数据模型层:对清洗和整合完成的数据进行多维度的分析和计算。
数据应用层:通过观远BI进行可视化分析,对元数据和数据流进行管理,实时洞察分析数据。通过内嵌在钉钉里的BI应用进行数据监控,数据异常会通过钉钉推送消息预警,保证数据的及时处理。
02 数据建设四大要素
讲完了慕尚集团数字化搭建的历程,我想要分享一下我们的数据建设的四大要素:
第一,品牌数据整合。我们之前的数据来源是杂乱无章的,接口也是杂乱无章的,常常不知道哪边的数据是准确的。对于业务来说可能是A数据准确,对于财务来说则可能认为B数据准确。MDM和数据中台上线以后,我们对于数据的高度共享性、长期稳定性达成了共识。不管怎样替代下游的产品,只要保证数据来源是唯一入口,保证数据的长期稳定性,就可以提升数据的处理效率。
第二,品牌口径拉通。慕尚集团有很多品牌,也有很多不同的业务部门,过去他们的数据口径都是不太一样。我们跟业务部、商品部、财务部开会的时候,就发现同一个数据他们的一个条件不一样,就会造成数据的差异翻倍。于是我们拉通业务部门去开线下会议,把一些不一致的指标、数据口径的盲区全部拉平,在平台上线后就做到了数据的唯一性、准确性、有效性。
第三,联动业务增效。在过去没有整合数据、没有上线BI工具前,我们的业务每天早上要花很长时间导出新数据,整理数据,最后得出结论再拉品牌中心一起开会。在整体上线BI工具,包括以IT部作为数据唯一出口端后,我们就得以联动业务实现了一定的降本增效,同时还释放了业务的压力。
第四,驱动业务决策。在上线MDM、数据中台之前,我们的业务可能是拿底层的数据做分析,经过很多计算反推数据指标,而后反馈给我们信息部提出数据是有问题的,我们再去找业务沟通问题所在、为什么会出现数据偏差。现在做了数据整合后,我们信息部就可以拿自己的数据去给业务,引导业务思考,驱动业务决策。
03 信息部如何做好业务的后盾
信息部如何做好业务的后盾?对于信息部来说,我们是属于品牌的一个职能部门,我们辅助业务,就像业务在前线战斗,在后方给他们输送弹药,弹药就是我们的数据。我们需要用数据支撑业务,而具体如何给到业务支撑,我认为有以下四点:
第一,我们得知道业务想要什么。这其实很简单,业务想要的就是准确的数据,其他他们都可以自己解决,但只有准确的数据是只能通过我们获取到的。
第二,我们可以给业务带来什么。通过我们不断地模拟,不断地训练数据模型,不断地验证数据的结果性,我们可以给到业务统一的逻辑,统一的口径,统一的数据,以及也可以给到业务一定的培训,进行共创。
第三,业务担心什么。我们所做的系统中最重要就是数据是否准确,一旦数据不准确,对于业务来说这套系统就从根本上没有任何用处,所以他们第一个担心的就是数据的准确性,这也是我们首要要满足的。
第四,公司可以给到什么支持。这一点非常重要。数据建设的过程中一定会存在很多的困难点,比如业务跟财务之间一个数据口径不一致产生了矛盾,比如我们在上线主数据的时候一定会规范数据和流程的要求,这一定会给业务带来不便捷性,因为需要他们填写的东西更多了,对他们填写内容的精确性的要求也更高了。这种时候就需要管理层的支持。
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