流通行业数据应用脱困，数据生产力模型解决方案

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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