零售新工廠——鞋服企業的數據中臺實踐

智能商業模式日趨成熟，你還在等待什么

01? 勞動密集型企業開始選擇上云

上月，我們簽單了一家著名服裝企業。企業有很強的上云意愿，在我們和客戶深入溝通后發現！他們累積四年的數據量還不及中型互聯網企業一周的數據量！這該怎么玩？有必要做一個數據中臺嗎？

他們希望借助華為云平臺搭建一套系統，集生產、物流、銷售、運營為一體。在抵御市場風險、行業變化時可快速響應、快速決策；同時培養全員數字化運營思維，實現內部轉型。

其實，企業內部已有ERP系統，負責生產經營過程中的銷售訂單管理、成本控制、生產計劃調度、庫存周轉控制；CRM系統，負責整個客戶在生命周期內的管理來提升客戶的價值、忠誠度、促進銷售增長等。然而，獨立業務系統在業務數據的挖掘上無法滿足企業全部的需求，他們需要看到實時的全貌數據大盤。

全貌、實時、大盤是我們接下來要講的重點

02 打破數據孤島，實現全貌數據查詢搜索

搭建服飾企業的數據中臺，我們目的是將各獨立業務系統的數據源源不斷的接入中臺，員工無需切換多個系統搜集相關信息，就可輕松跟蹤潛在客戶，挖掘銷售線索，簡化整個流程。所以，打通“ERP”、“CRM”、“財務系統”、“物流系統”……之間的數據孤島，是關鍵。

初次實踐，技術成為了門檻

企業現有的ERP系統是傳統通用性ERP系統，服裝加工企業業務流程的特殊性導致傳統的ERP系統難以完全適用于整個服裝流程，所以客戶有很強的個性化定制需求。我們起初選擇放棄ERP、CRM等獨立系統，讓業務單元全部上云。

我們對企業業務做了調研分析，重點研究、提煉現有ERP系統和CRM系統中的數據結構與關系，抓取其共性問題并在我們DLI服務中新建庫、表；為后續業務更新進行數據新增查詢。

DLI平臺可以支持SQL和Spark，對于技術人員是低門檻進入大數據領域，但對于服裝企業這類主要是非技術人員，使用SQL的門檻不低。業務復雜多變，數據涉及面廣，數據間協作密切，不能僅靠企業IT部門更新業務數據。

跨源分析成功打破數據孤島

我們為了降低技術門檻，保留了公司現有的獨立業務系統。我們直接連通系統中的數據倉庫，使用DLI服務中“跨源分析”的功能，跨域做數據查詢分析。在操作上，工作人員保留了原先的工作習慣。

這次充分考慮到公司的實際情況，利用DLI“跨源分析”功能，DLI充當了整個中臺的核心大腦，就像足智多謀的八爪魚，跨源分析就是其觸須，可深入不同系統抓取想要的“食物”，最后經由大腦處理全局輸出，打破數據孤島。

03?“實時、大盤”讓數據便于閱讀，提升工作效率

快速響應、快速決策在于數據的快速讀取、分析，所以整個方案中數據的可讀性尤為重要。

我們利用DLI對數倉中的數據進行融合分析生成BI指標放到關系型數據庫RDS中，使用數據大屏服務DLV對生成的BI指標在大屏上進行展示。使用數據湖工廠對以上的任務進行定時調度，保證每天都可以更新到最新的數據，大屏上展示企業的經營狀況。

04 結語

我們在開篇就已經提出，服裝企業建數據中臺的疑惑，那么云湖湖用“現有產業+新技術=新產業”來解釋這個疑惑。

在19世紀前英國的紡織業（現有產業）在蒸汽機（新技術）的加持下，生產效率比東方純粹手工的紡織機高出很多，當英國打開東方市場的時候，當地幾千年來的傳統家庭紡織業在短短100年里消失了。

現在產業+數據中臺（新技術）打開了新的智能商業模式，GIV預測在2025年，全球所有企業都將使用云技術，而基于云技術的應用使用率將達到85%，企業的數據利用率將達86%。落后就要挨打，我們要學會借用技術的力量，從我們的已知把握未來局勢。

了解更多，請鎖定數據湖探索DLI服務

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