在2022網易數字+大會上，網易數帆提出的數字化轉型方法論及其落地實踐引發了業界的關注。近日，網易數帆大數據解決方案專家周道明受邀在“沙丘大會數據分析與商業智能專場”系統分享了這一方法論中的數據生產力模型在流通行業的應用。
周道明表示，流通企業日常的經營管理本質是決策的過程，因而有必要基于企業價值鏈，搭建一個類似汽車導航的智能運營平臺，貫穿經營目標、可選路徑、成本控制及過程追蹤等管理，協同供應鏈、營運、營銷、財務等關聯部門，實現數據決策以提升管理效率。源自行業實踐的數據生產力模型，為流通行業智能運營平臺的建設與運營提供了端到端的指導。
流通行業數據應用面臨兩大難題
對于流通行業，網易數帆主要聚焦于零售、批發和物流三大板塊，基于這些板塊實踐經驗，周道明指出，當前流通行業數據決策的實現面臨諸多困境。
在技術側，最為典型的是數據缺少治理與管控，缺乏設計良好的數倉建模，取數成本高昂，并且沒有企業級數據存儲、開發和管理平臺，導致報表開發速度無法滿足業務發展需求。
在業務側，最常見的是業務指標體系混亂，不同用數角色應當看哪些數據不清晰，同時報表內容和結構分割嚴重，數據分析應用依賴于目錄編排而非業務邏輯編排，故而業務分析的效率和價值還有很大的提升空間。
數據生產力模型為數據價值導航
面對上述困境，網易數帆基于網易公司內部積累的經驗以及對外輸出打磨，推出了數據生產力模型，包括DataOps、DataFusion和DataProduct三大內核及數據技術、數據資產、數據應用和數據運營四個要素，用來為流通行業在內的五大行業建設數據應用體系、挖掘數據價值提供“導航”。
數據技術緊扣模型內核，通過網易數帆打造的數據生產力平臺提供DataOps、DataFusion和DataProduct的能力，分別解決數據開發、數據治理和數據應用的問題，讓無效無用的數據變成有效有用的數據，讓企業真正把數據用好，并促進企業沉淀數據文化，實現數據開發長效化、數據治理規范化、數據決策常態化。
對于數據資產，流通企業經營管理信息化產生大量的原始數據，往往缺乏體系化的建設，無法形成有效的數據資產為高效管理提供數據支撐。周道明表示，數據的體系化建設包括了元數據管理、數據標準管理、數據質量管理、主數據管理、數據安全管理、數據模型管理等方面。網易數帆完整的數據資產建設方法，配合數據生產力平臺的開發治理一體化能力，將這些體系化建設環節融入數據生產流程，譬如在開發實施階段就完成數據標準、質量監控規則、數據安全的配置，解決了這一問題，從而為企業帶來了及時、準確、可復用、有價值的數據資產。
數據資產的應用，由于當前中國流通行業盛行中國式報表，核心難點有二，一是普及難——能否產生業務價值依賴于業務人員的看數水平，而這與行業經驗及數據邏輯理解水平強相關；二是不智能——還是站樁式看數據，無法給到業務部門精準直接的決策建議。為擊破這兩個難點，網易數帆踐行DataProduct，通過敏捷BI的開發，帶有直接業務決策建議的看板，覆蓋多端支持，讓數據應用落地不再“挑人”。
周道明補充說，數據資產的建設，實際上是先把數據轉化成信息，再通過數據的建模和儀表盤的開發，將業務知識灌入數據應用的分析場景，從而給到業務部門模型策略建議，輔助業務決策。例如“24℃”只是一個數字，要得到“穿短袖”的決策，還依賴于場景化的信息和相關業務知識。
此外，數據應用要持續有效帶給業務部門價值，還需要一個“授人以漁”數據運營體系。這也是數據生產力模型中不容忽視的一環。
數據生產力模型在流通行業的最佳實踐
通過門店經營損益平衡分析、單店經營健康體檢報告和商品運營洞察，周道明結合數據生產力模型分享了流通行業的最佳分析場景實踐。在這些實踐中，數據生產力平臺的敏捷BI能力快速帶來了數據決策的建議，從而支撐流通企業做到高效管理。
以門店經營損益平衡分析為例，單店精細化運營的一個核心要求體現在如何把門店的賬給算清楚。首先要算出在不同季節、不同促銷期、不同商圈、不同類型門店月度的保本銷售額（即單店損益平衡點的銷售額），再制定合理的銷售目標和經營管理的策略。如果發現當前是虧損且費用超標比較嚴重，就需要挖掘固定費用和變動費用的明細的構成，重點關注變動費用的合理性，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，就需要及時改變訂貨的策略。
周道明介紹，網易數帆數據生產力模型目前已經在流通行業廣泛落地，其中包括了美素佳兒、百勝中國、冰雪時光、科沃斯、殼牌·優選、名創優品、德邦快遞、無限極、益客集團、九州通集團等不同細分領域的知名企業。
