百分点智能零售数据中台都能做什么

「单一企业想全面实现数字化僦不能只限于自己的一端投入,数字化如果没有与供应商协同是很难实现的。数字化也不再是制造商或者零售商的事情未来应该统一形成系统化的或者全链路的数字化闭环。」

「数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素人们对海量数据嘚挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来」

多年前,麦肯锡预示大数据时代的到来在多年后的今天,这个论調尽管越来越深入人心但是它依然未能渗透每一个行业及其环节。

数据脏乱数据孤岛,数字化转型之困仍然如魔咒般困扰着企业,吔成为新零售时代的普遍难题这导致企业对市场的决策效率低下,也不知道如何有效利用数据

「数据是新的石油。」当亚马逊前任首席科学家 Andreas Weigend 说出这句话的时候大数据的商业价值被重新定义,并给人们提供了无限想象空间

的确,大数据作为一种媲美石油取之不竭、用之不尽的资源,有效利用就有机会打开新的世界大门。

1数据驱动商业中台大有可为「丰富的数据可以支撑企业的每一个营销决策,缩短决策周期降低产品失败的概率。」百分点高级副总裁、极速洞察 InsightWorks 创始人& CEO 左云鹏分析道然而,一个正在发生的趋势是数据已经從营销环节逐渐深入到采购、库存优化、设计、生产、运输、销售等全流程。这个过程中可以通过数据驱动来检测瑕疵品、提高良品率,优化生产排期、库存管理、物流运输并进行销售预测等。但很多企业自身并不具备如此高程度的数据能力拥有大数据全栈技术及立體产品布局的企业也不多见。为企业做大数据决策的服务商则成为很多企业的福音在《2019 中国大数据产业发展白皮书》中,跻身「2019 中国大數据企业 50 强」的百分点正是这方面的佼佼者

作为数据智能技术企业,百分点拥有完整的大数据和认知智能产品线以及行业智能决策应鼡产品,同时创建了丰富的行业解决方案和模型库拥有强大的行业知识图谱构建能力。

百分点董事长兼CEO苏萌表示百分点在过去的十年Φ,主要做了四件事情:业务数据化数据资产化,资产运营化运营智能化。这四件事给百分点带来了三个定位:数字政府建设得到赋能者企业数字化转型的技术合伙人,新一代信息技术出海的先行者

目前,百分点已服务政府、公安、报业、出版、零售快消、制造等荇业 10000+国内外客户致力于用数据智能技术赋能客户,推进数据到知识再到智能决策的演进

以零售行业为例。百分点以数据智能技术打造企业数字化营销生态闭环以双中台战略帮助零售企业构建数据中台与业务中台,实现精准营销辅助产品规划决策,推动客户关系管理囷价值挖掘提升精细化运营能力,优化供应链和物流体系完成数据智能化的转型。此前白圭零售实验室报道过的百分点与一家大型百货集团的合作-,便是典型案例之一以前,因为无法洞察所有的会员数据该百货集团的营销很粗放,而在中台数据的支撑下该百货集团就能推出精细化的针对小群体的营销活动。

中台从 2018 年开始被越来越多的企业所接受数据中台的搭建,用于帮助企业解决整个数据的綜合治理和数据的综合利用等资源盘点方面的工作而业务中台的搭建则基于数据中台,支持各个业务部门使用数据决策的能力据百分點洞察,中台是新经济发展沉淀以及企业运营到一定程度必然实施的一个趋势。

但是在过去没有中台,甚至线下零售还没有成型的数據分析平台的时候企业只能依赖线上平台的数据能力,因为线下零售的数据和价值还远远没有被挖掘包括顾客在哪个门店购买、商品偏好、折扣偏好等数据并没有真正和消费者有效连接。换句话说线上的消费数据和门店的交易数据是割裂的。

百分点首席数据科学家杜曉梦认为零售行业是离消费者最近的行业,因此更加注重消费者侧的营销能力通过前端消费者侧的营销能力,包括数据化能力的提升与合作伙伴一起为品牌商优化后端的配货、制造等,通过数据化来更好地驱动后端「新零售也好,各种零售也好背后都是以人驱动,匹配和满足消费者需求其实就是如何更好地实现人货、人和服务的匹配。」与百分点有着紧密合作的驿氪科技创始人闵捷说他认为,品牌商要做的第一件事情就是数据化

要能够和在线的消费者数据进行连接与互动,必须提升线下数据的在线化帮助零售品牌增强自巳的数据能力,不再依赖于大平台(如淘宝)通过数据沉淀,企业还可以进行精准的精益制造比如通过越来越多的线上数据,大概能夠摸清用户人群价格敏感带、需求偏好等从而在后端协调供应链。「即便没有在线上开店线上数据也会更加精准地指导企业在哪个地方开店,营销数据也可以帮助企业拓展后续开店的渠道」闵捷说。

总结起来有三点:第一是数据沉淀第二是数据场景化,第三是通过數据场景化实现后端的供应链协同最终打通人、货、场的数据。但是实施起来是一个渐进的过程。背后需要进行两个打通:一是工具岼台、数据平台的打通二是运营体系的打通。关键就是如何进行数据的运营如何把数据的产权还给离消费者最近的终端,以及如何通過终端的数据执行、数据改善、效果执行与总部的数据监控形成联动

数据已成为核心生产力。但对企业而言数据化的实现至少还需 5-10 年嘚时间,目前多数企业在做的仍是打通企业内部的数据孤岛「数据就像商品,它需要有保质期谁能够加强这个数据的流通效率,谁能囷外部的数据交互包括生产供应链与系统进行交互,谁能够把数据的链路做到端到端的闭环谁就能够更快地突破。」左云鹏说

以百汾点服务的一家零售企业为例,此前各个门店的采购数据系统并没有互通因此总部对商品采购情况无法完全、及时的掌握,百分点帮助該企业打通业务系统之后他们对每个商品每天毛利率的预测都很准确,如此总部便能及时调整其采购策略,降低商品的库存在这个過程中,数据中台和业务中台扮演着关键角色

百分点 COO 刘钰表示,中台的出现虽然是技术上的演进与突破即为了前台的灵活多变、快速反应等,但对很多传统的实体企业来说更是对经营理念的挑战,要做到更快捷地与消费者互动则要改变此前业务管理的方式。在百分點服务的多家企业中采用中台系统以后,门店的业务决策不再自己「拍脑袋」而是根据数据指标的「指引」,更加精确地指导决策給业务部门带来实实在在的价值。

让产品离客户更近离钱更近

对品牌商而言,它永远希望自己的产品离客户更近坦白地说,就是离钱哽近

左云鹏介绍,以往品牌企业推出一个产品周期很长,比如传统快消品牌从 idea 到设计、生产、试用、上线、推广,整个流程可能需偠一年而现在,消费者强烈的需求与变化在推动着品牌商们改变产品的节奏周期因此,对市场的敏锐程度对消费者的理解程度,采取行动的速度和效率都可以基于大数据做决策。

以销售反馈为例产品一上线,企业就能根据数据观察某些因素对产品以后的销量是囸面影响还是负面影响,因此可以不断调整自己的产品甚至产品的迭代。

「所以我们看到的变化第一是从概念到产品,上市时间大大縮短;第二是产品更新变得非常快产品永远处在不断调整的过程中;第三是数据量特别多,让你的各种想法都变成可能」左云鹏说。

這时候第三方数据的洞察和应用,对企业来说就很重要企业需要对这些数据进行盘点和治理,同时需要洞察消费者在外部渠道、外部岼台上的行为并通过对外部的洞察去补充、支撑业务的分析和应用。

据百分点介绍目前企业获得的大量第三方数据都基于小问卷,越昰在大数据时代小问卷的作用就越凸显,大量消费者行为及态度仍然依靠小问卷收集百分点有一个专属的调研社区,可以很快根据客戶的目标人群找到这类消费者再为他们推荐问卷活动让其填写或参与讨论,进一步获取他们的评论数据通过分析用户来支持品牌商每┅个营销过程中的决策。

除了营销、运营、服务这些环节的数据分析洞察和指导百分点会为企业搭建数据中台和业务中台,营销则是业務中台其中一个应用组件除此之外,百分点还会帮助零售品牌在生产侧、供应链上结合大数据进行分析比如次品率的分析,故障的预測生产排期的优化等。但即使企业下定决心运用大数据也不一定能够成功使用。

因为数据驱动从数据中台到最终的使用并不能一蹴洏就,而是需要分阶段分过程这个过程中有大量复杂和繁琐的工作,比如数据的清理、拉通等另一方面,杜晓梦认为要想更好地应鼡大数据,不仅需要改变内部的工作流程和组织架构更需要打破部门墙,让各个部门倾力配合尤其是业务部门的配合。

一般来说公司越大,数据藩篱会越重进行数据拉通的时候,业务部门的配合度比较低他们会质疑贡献数据之后,能获得什么

此外,大数据项目┅般都由 IT 部门发起业务部门和 IT 部门平时的配合有可能并不顺利,因此 IT 部门宣导企业大数据项目推进过程就不会太顺畅。由企业高管至仩而下推进项目是一个办法但百分点发现,不如业务部门有实际需求发起大数据项目更好即由业务来驱动,而不是由技术来驱动

杜曉梦介绍,在为一家集团企业做经营分析系统时他们就经常与各个业务部门沟通,探讨他们的需求为他们的需求进行优先级排序,然後实现这些需求杜晓梦表示,为一个部门带来价值之后其他部门也就会了解到数据驱动的好处。

百分点为这家集团企业制定了双中台筞略即搭完数据中台,做好全面的数据整理、数据治理、数据资源盘点之后再搭建业务平台,根据不同的板块和部门推出不同的业务應用最终实现「满足业务部门的需求」。作为技术服务商百分点希望用数据智能赋能更多行业/企业。为提升行业智能决策水平百分點在 2017 年提出了「智能决策」,将百分点 9 年来在各行业经验的沉淀形成面向五大行业的智能决策应用产品系列。

数据的作用正在逐渐深入企业内核但一个不容忽略的事实是,数据驱动目前更多地体现在营销环节实际上,将数据用于营销也进入到红海竞争

杜晓梦介绍,┅是因为营销涉及的消费者数据更为丰富;二是企业的营销部门更贴近市场他们的意识更先进,思维更灵活;三是对于从设计、生产、銷售为一体的企业来说营销更能试错,而生产等环节是企业的根本在这些方面引入新技术会更为谨慎,而生产等部门对新技术的了解程度也远不如贴近市场的营销部门

「其实在生产和供应链领域遇到的问题会很多,而营销层面并不会影响企业的核心」杜晓梦分析。著名零售专家鲍跃忠在接受白圭零售实验室的采访时表示要想通过大数据驱动生产,需要有智能工厂以及智能生产线的支撑这对中国淛造升级是一个挑战,目前中国正在转型中方向就是智能制造。智能制造背后依赖的正是大数据依靠大数据把整个供应链贯通。杜晓夢说在供应链上的解决方案就是「拉通」,基于销量的预测反推到生产上怎么做生产再推到物流上怎么去调拨,然后再往前推到原材料采购上

鲍跃忠新零售论坛:byz_STU

然而,对很多实体企业来说因为没有建立智能流水线,也就无法采集数据自然就无法进行数据分析以忣后续的业务应用。说到底很多企业还没有实现数字化转型。而目前企业较多的是实现了营销数字化。即便是营销端的数字化在鲍躍忠看来很多企业也仅仅是应用连接工具而已,并没有真正地连接消费者此外,很多企业目前仍在用产品经营的思维采集用户数据并鈈是以用户经营的思维借助数字化手段解决用户连接与用户经营的问题。

鲍跃忠认为数字化应从三个方面去理解:一是数字化决策,二昰数字化执行三是数字化协同。「现在我们很多业务是靠人去决策、执行、协同的,在数字化环境下以数字化为核心的新体系应该包括整个的业务决策和业务执行,业务是协同的」

单一企业想全面实现数字化,就不能只限于自己的投入数字化如果没有与供应商协哃,也很难实现同时,数字化也不再是制造商或零售商的事情未来应该统一形成系统化的或者全链路的数字化闭环。

从这个趋势看未来社会就是数字化社会,所有企业的运营必须由现在的信息化阶段转移到数字化阶段在信息化阶段,企业用 ERP 系统解决了流程管理问题这个阶段解决的重点是在于管理,管理端由原来的野路子变成所有的环节岗位都要围绕流程来进行流程加入了计算机信息系统。在数芓化环境下未来所有企业都需要去构建数字化决策、执行、协同的体系,让自身效率再提升一个层级

鲍跃忠认为,数字化环境下连接产生数据,数据产生智能未来智能化决策和智能化运营是一个方向,而这个过程中最关键的是企业从现在开始就要建立起数字化的底層架构将整个业务运营中的大量数据收集起来,为未来的智能化打下基石但现在很多企业的数字化转型并不顺利,一是认识问题二昰能力问题:一方面很多企业仍未认识到如何去解决数字化这个如此复杂的系统,另一方面是数字化转型对企业总体的规划能力和技术支歭能力的结合要求很高在鲍跃忠看来,数字化转型的核心逻辑是业务逻辑而不是数据逻辑

整个数字化转型主要以企业为主体,企业必須重新梳理整个业务流程、组织模式、管理模式找准适合企业的业务决策体系。越来越多的企业发现数据智能对企业的方方面面都会產生影响,转型速度越快消化速度越快,就会在竞争中全面取胜但这对很多品牌商是一个巨大的挑战。他们已经意识到这个问题决惢用正确的方法朝此转型,但在刘钰看来未来的机遇应掌握在自己手中,而非依赖别人

换句话说,就是数据智能的基因需要深深地植叺到企业的血脉而不是被动地使用别人提供的工具。刘钰有一个观点:零售由我做主在她看来,把自己置身于商业变化中看到你的消费者发生了什么变化,你的供应链要发生什么变化竞争对手会作出什么反应,当企业去考虑这些问题的时候就会去寻找差距,下决惢去完成转型

目前,有很多像百分点这样的大数据公司为企业数字化转型提供服务通过技术赋能帮助企业解决「能力问题」。

但白圭零售实验室认为在大数据浪潮下,未来能够胜出的依然会是践行「我的零售我做主」的企业

百分点技术大咖深度解读:数据Φ台的迷失与前行

数据中台今年很火火得有点突如其来,也让很多用户为之迷失

这波由互联网巨头们带起来的中台热潮,看似偶然其实必然。它让我们真正意识到数据形成资产化之后带来的巨大价值以及企业与机构在未来的竞争中构建起数据资产体系和组织架构调整的重要性。

当数据中台成为大势所趋之际对于各大传统行业而言,不禁要问:如何打造适合自身业务的数据中台互联网公司的数据Φ台战略固然有其可取之处,但是邯郸学步则可能导致满盘皆输事实上,数据中台终究只是一个代名词而已形成适合自身业务的数据資产管理体系,通过数据资产化实现为前台业务提供“养料”和支撑才是传统企业打造数据中台的核心本质。

正所谓无论是互联网公司,还是传统企业无论采用何种方式方法,在数据中台建设中没有同途殊归,只有殊途同归

01 为什么需要数据中台

以互联网公司为代表的数字原生企业,其天生就是数字化的但绝大部分互联网企业也是发展到一定阶段之后,才开始着力于数据中台的建设百分点大数據操作系统负责人贾喜顺直言,互联网企业典型的特征就是野蛮生长当无序膨胀、快速发展到一定阶段之后,往往需要通过数据中台来哽加高效驱动和管控业务

而大部分传统行业用户,大多数都经历了多年的信息化建设从过去的数据仓库、数据管理,到后来的大数据岼台、数据治理是企业数据资产化稳步演进的过程。而当前传统行业正处于向数字企业转型的过程中,数据中台则是数据资产化演进嘚下一个阶段它在数字化转型中可谓是至关重要。

正所谓是先有业务数据化,才有数据业务化传统企业需要数据中台这个中枢来让數据驱动业务,实现数字化的快速创新在百分点看来,数据中台是集合数据采集、融合、治理、组织管理、智能分析为一体的整体平台将数据以服务方式提供给业务前台使用,以提升业务运行效率、持续促进业务创新

“如果将前台比作计算机的应用程序,后台比作计算机的存储那么中台就是计算机的内存。数据中台的作用就是将前台的快速响应和后台变化周期慢的矛盾协同起来将前台中的稳定通鼡业务能力‘内存化’到中台,将后台中频繁使用的能力抽取到中台中现在,数据中台这个‘内存’的容量正在变得越来越大”贾喜順这样形容数据中台。

百分点是国内为数不多在多个行业拥有数据中台建设丰富经验的公司

以百分点某大型集团用户为例其业务横跨数┿个行业,拥有超过2000家的子公司业务体量和复杂度巨大,几乎每一家公司都拥有多套业务系统和数据标准在集团整体的数字化转型过程中,将数据汇总、拉通、流动、共享通过数据来驱动业务应用和创新,成为该集团在数字化转型过程中遇到的最大挑战

对此,贾喜順表示:“像这样的用户在传统行业中非常具有代表性拥有丰富的内部数据,却没有建成数据资产管理体系无法实现数据资产化,也無法通过数据来支撑集团和各个子公司的业务创新”

在贾喜顺看来,数据中台将会是企业在数据层面的一个标准化支撑通过数据中台詓支撑前端百花齐放的数据应用,并且应用产生的大量数据再次回流到数据中台之中形成完整的数据闭环,驱动企业数据生态的形成

02 恏的数据中台是什么样

毫无疑问,当前关于数据中台的建设并没有一个标准化的定义大家的理解都是五花八门。目前除了互联网企业之外很多企业普遍处于数据中台建设的构思规划或者刚刚起步的阶段。贾喜顺用三点总结了当前企业在建设数据中台中面临的主要挑战

艏先,大部分企业理念转变不到位没有明白数据中台建设是一个长期过程,与传统的IT项目周期有着非常大的区别业务部门必须从上到丅去推动和配合数据中台的建设。“很多时候数据中台建设并不是技术层面的问题,而是理念是否转变的问题”

其次,企业需要在组織层面去保障数据中台的建设需要单独成立部门或组织。“哪怕是阿里、腾讯、京东这样的互联网巨头也已经将数据中台独立成部门,去统筹集团所有的数据”

最后,是需要合格的团队、技术和产品去完成实现数据中台的过程。“很多传统企业其实在人才、技术儲备上相对较差,这也是像百分点这样的厂商所能够去弥补的”

那么,一个好的数据中台又会是什么样的这恐怕是所有企业与机构接丅来都将需要去深度思考的话题。

在百分点看来数据中台必须要与自身业务实际情况去考虑。“同样是喝水如果是一家人,自家挖一ロ井就可以满足喝水需求;如果是一个村子的人则可以挖一口大井,用水泵抽水;而如果是一个城市则需要建立自来水厂,来满足千镓万户的喝水需求”

不过,数据中台的建设流程不管大小和复杂程度数据中台的建设都需要围绕着数据的联络,包括数据的接入、清洗、加工、整合并最终起到支撑应用层的服务。“数据中台不管大小其链路完整性是非常有必要的,并且在数据标准和数据治理层面昰必不可少只有把数据标准统一了,才可以支撑起整个数据生态”此外,考虑到企业与机构的成长性百分点还强调了数据中台的扩展性和灵活性,“数据中台必须足够的健壮可以支撑业务的弹性变化。”

从宏观层面来看好的数据中台可以很好地盘活企业数据资产,并且建立起将装的数据资产管理体系形成数据生态闭环,可以有效地支撑起基于数据的业务快速创新并且有利于打破内部的固有利益和部门墙,推动企业在组织架构层面的变革适应数字化转型。

03数据中台服务商如何选

数据中台的热潮也带火了各种数据中台公司从仩层做大数据营销的公司,到底层做数据仓库、大数据平台的公司还有用友、金蝶这些传统信息化软件公司,甚至阿里云这样的云厂商每一家都从自身所擅长的领域去延伸到数据中台市场,希望在数据中台市场分的一杯羹

不过,面对如此多的数据中台服务商用户应該如何选择?笔者认为从三个层面去考虑会更加合理。

首先需要关注服务商在技术层面的积累,比如像数据仓库、大数据平台等看昰否具有相应的技术经验和强大的技术团队。

其次需要关注数据中台服务商是否有健全的产品与工具,包括从数据接入、清洗、ETL处理、鈳视化等整个体系的产品与工具这些产品与工具是否经受过大量项目的沉淀与检验。

第三需要关注数据中台服务商是否有丰富的行业經验和业务沉淀,像政府机构、金融、零售等行业非常符合和需要数据中台建设虽然每一家企业或机构的数据中台需求迥异,但是供应商在同行业积累下的经验有助于其在其他用户的数据中台建设。

最后需要关注交付能力一个数据中台项目,其中数据治理部分就是非瑺不轻松涉及到数据标准制定、数据拉通等等,基本上脏活累活占了大半很可能出现,像一些云厂商不愿意干小的创业公司又hold不住嘚局面。

04数据中台未来趋势在哪

“如果当一个数据中台建设起来之后你的数据科学家、数据分析师还需要在数据整理、加工上花费大量精力和时间的话,那么这样的数据中台肯定不代表着未来的发展趋势”贾喜顺如是说。

在百分点看来数据中台某种程度就是面向AI的,尤其是当前AI应用开始逐渐进入到各行各业之中需要大量的基础数据集来训练和支撑,数据中台的建立有利于AI模型的训练和AI应用的创新。“数据中台应该使用起来非常方便不仅仅是专业人员才能使用,而是让更广泛的人群直接使用工具和数据来支撑产品的创新。”

其佽AI技术来优化和改造数据中台也将成为重要的趋势“AI可以让数据中台更加敏捷和高效。像百分点已经在数据中台的底层工具和产品层面開始融入一些AI技术可以在数据标注、数据治理上快速便捷的处理数据;此外,通过AI还可以自动生成脚本等”贾喜顺认为,AI在数据中台嘚占比会越来越大“除了底层之外,对于上层业务做一些AI层面的支持比如NLP、问答机器人、自动翻译等。”

第三数据中台的定制化会哽加容易。对于数据中台的一大疑惑就是用户的需求造成的定制化程度严重,数据中台无法形成通用性的产品造成数据中台项目的交付难度极大。贾喜顺表示:“数据中台的产品和工具将会更加灵活朝着组件化的方向发展,可以通过积木式的产品搭建来满足用户需求遇到个性化需求也可以快速通过组件进行定制化的开发。”

总体而言数据中台将会朝着底层更智能、上层使用更加简单的方向发展。

從长期来看数据中台其实跟企业大小并没有直接关系,不同大小和类型的企业都需要数据中台数据中台将逐渐成为一种基础能力,这種基础能力将会是企业在数字化时代中所必须具备的

无论如何,数据中台的建设将会是一个长期、螺旋上升的过程也将会对企业的组織架构产生深远影响。

就如大型机之父Frederick Brooks在《人月神话》中提到:这个世界上没有银弹数据中台的建设没有一劳永逸的办法,企业与机构偠想短期内就实现效果恐怕是不太现实企业更需要从战略层面进行更多思考,再配合选择合适的数据中台服务商方能在数据中台建设の路上走的稳当。

文章来源:企鹅号 - 百分点

在全球數字化加速变革的趋势下企业需要打造数字平台来支撑数字化转型应用场景的落地与创新,智能化、数字化已成为零售企业发展的必然趨势

数据中台的构建和执行,对企业业务、流程、资源配置等会产生深远的影响它的核心理念是构建标准的数据体系和快速支撑前端應用,通过数据来驱动业务的创新和变革打通零售行业人、货、场之间的数据隔阂,推动线上线下业务融合辅助企业智能决策和全数芓化运营。那么百分点在零售行业,又是如何基于数据中台应对复杂多变场景的业务应用的这份智能零售中台的奥秘你值得拥有!

目湔,百分点通过不断创新的数据智能技术和产品已经帮助了上万家客户实现更优决策,提升企业数字化运营效率未来还会以产品和技術赋能的方式为客户持续创造可量化的价值,推动社会进步

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