【金猿案例展】益客集团——打造“让运营更智慧决策更高效”的数据中台体系..._随笔

【金猿案例展】益客集团——打造“让运营更智慧决策更高效”的数据中台体系...

网易数帆案例

本项目由网易数帆投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2021大数据产业创新服务企业榜单及奖项”评选。

数据智能产业创新服务媒体

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益客集团成立于2004年，是中国畜禽行业领先的、成长速度最快的大型农牧食品集团之一。

随着现代信息技术在农业领域的广泛应用，数字农业的技术优势已经得到了充分证实，数据已成为农业各领域的核心竞争力。在业务不断拓展过程中，益客集团立足企业降本增效和转型升级，结合养殖全产业链场景，在数字化应用道路上不断创新实践。

益客内部已经先后完成了各业务模块的数据线上化，并对该部分数据进行了初步应用，在数字化的进程中也遇到了大多数企业都遇到过的问题：

1）业务系统的割裂导致重复造轮子现象多发；

2）缺乏专业的平台工具来处理数据的采-存-管-用，缺少数据权限管理体系、安全性极低；

3）数据共享能力低；

4）同时针对数据使用过程中饱受因指标口径不一致、部分数据仍为手工文件无法和系统数据进行对比分析、没有一套标准的方法论指导如何搭建数据分析体系等等问题。

以上这些问题，都影响到数据发挥价值，也降低了数据分析的可靠性和时效性；基于此，益客提出希望打造“让运营更智慧、决策更高效”的数据中台体系，让数据价值得到充分利用；而网易数帆既有成熟的产品（数据中台+BI+指标系统），同时也有成熟的数据中台建设方法论，全面提升数据生产力水平，为企业提供可执行的决策指导。

实施时间：

开始时间：2021年6月15日

需求调研及详细设计结束时间：2021年8月28日

系统开发结束时间：2021年11月18日

测试完成时间：2021年11月22日

截止时间：2021年12月30日

应用场景

本项目提供的数据生产力服务包括产品和服务两部分，给客户提供产品的同时，提供产品的使用能力。产品包括：解决数据采集、存储、管理的大数据开发及管理组件，指标管理系统，数据可视化分析工具；服务包括：工具使用能力培训以及具体数据驱动运营场景落地。

业务在日常工作中，面临着许多的决策动作，以往这些决策动作依赖决策者的工作经验积累而成，企业中有很多这样的能人，本次项目的目标之一也是希望推动企业内部从能人时代到数字化时代，希望在实施过程中讲能人的经验和分析模型沉淀下来，赋能更多的一线员工，培养企业的数据素养，让大家都能通过数据这门语言去沟通；

本次项目针对益客的屠宰业务板块，以生产为重点，选取原料供应、生产加工、to B销售、财务模块进行落地；针对目前四个业务板块进行业务调研，为保障原料的稳定高质供应，提供如合同发放分析、合同回收分析、回收成本分析、回收质量分析、养殖户画像等分析场景落地实施；为保证生产环节的高质高效的交付能力，提高如计划达成率分析、生产质量分析、生产效率分析、生产费用分析、生产过程实时监控等分析场景落地实施；为提高销售汇报，加快资金周转，提供如库存周转分析、拓客分析、业务员绩效达成跟踪、产品分析、行业分析等分析场景落地；为实现稳定的财务增长，搭建整体财务监控体系，提供经验指标达成分析、财务单据提醒等分析场景落地。

基于以上场景的实施落地，盘活企业内部数据资产，使得数据都有发挥价值的场景，帮助业务人员发现日常工作中的问题，指导下步行动改善，进而达到“让运营更智慧、决策更高效”。

面临挑战

甲方实施人员对大数据产品及技术了解较少；本次项目除提供产品外，还提供产品的使用培训服务，益客数字化本部约有10+技术人员参与项目的实施过程，数字化本部之前主要承担业务系统的开发、运维工作，部分人员有简单二维报表的开发经验；但整体对于大数据技术，可视化产品等了解较少；尤其是数仓设计规范、模型评审、数据服务输出等知之甚少，而在项目实施的过程中，一方面要保证既定项目进度，另一方面需要对甲方参与人员进行培训教学，并对实施结果进行质量保障，这个过程也遇到了很大挑战。

主数据管理缺失；维度拆解对问题的定位是很重要的一环，但目前在企业内部，针对于产品、员工、岗位、养殖户、客户等主数据在不同的业务系统、子公司、线下手工文件中仍存在未统一的情况，对数据建模和分析带来很大的挑战。

指标体系未搭建，定义不一致；业务对于自己部门的核心指标都了解，但对于影响核心指标的战术指标和执行指标不清晰，而且各部门之前针对同一个指标的定义及取数口径不一致，导致各部门较难针对同一个统计结果进行分析沟通，给数据驱动运营带来挑战。

业务分析模型及经验分散；企业中有很多的能人，他们在进行业务决策时不自觉的根据以往经验进行判断，但如何将这些经验挖掘出来归纳成体系，并通过分析模型的方式沉淀下来，形成企业固有资产，也是在数据应用过程中遇到不可越过的挑战。

数据支持

从采集端来说，本次项目对接四大业务系统，贯通养殖投放端、生产加工端、财务端、销售端多套业务。除对接系统多，源表多外，还存在新旧系统切换、线上数据与线下数据融合等问题，数据处理工作复杂。

从建模端来说，开发模型数百个，其中大部分模型直接被BI引用。模型的引用率高，复用率高。从应用端来说，输出分析看板数十张，且提供准实时库存查询，满足销售实时下单需求。从数据治理方面来说，一方面跨系统间的主数据清洗困难，同时较多指标存在跨系统跨域计算，项目引入质量稽核等机制，保障数据及时准确。

应用技术与实施过程

数字时代，数据作为企业重要的生产力要素，如何高效利用数据，发挥企业的数据生产力，沉淀隐藏在数据背后的业务逻辑和知识，将数据转化为智慧，助力企业高效决策，驱动零售业绩增长？对此基于网易产品能力和行业解决方案能力，针对益客项目现状及需求，我们提出‘一统三开，百花齐放’的数据中台建设愿景，统一数据中台技术架构，提供开放的技术平台、开放的数据服务、开放的应用能力。以终为始，根据业务痛点和需求来构建满足业务应用和数字化创新场景的数据产品。

整个数据中台建设方案，遵循以终为始的方针，通过业务需求反向推动数据中台的建设范围，挖掘业务需求、搭建分析场景、搭建指标体系变的格外重要，我们通过数据驱动运营场景的业务解决方案来应对以上问题。

挖掘业务需求，通过对决策层、管理层、执行层不同重点的调研工作，了解企业的业务现状、业务流程、痛点、以及战略方向，并根据目前部门的核心考核KPI、汇报内容、日常分析报表等进行分析汇总，梳理各部门目前工作中依赖数据做决策点、数据分析场景，并根据当前业务数字化层度、决策重要性等确定优先级。

搭建分析体系，针对识别的业务需求搭建分析场景，明确场景需要解决的业务问题，找到该场景的核心KPI、通过核心指标和目标的对比策略，明确当前表现，同时梳理影响该指标表现的战术指标，以及影响战术指标表现的执行指标；最终找到影响该业务场景的抓手，进行后续改善。

搭建指标体系，上述从各部门的核心指标出发进行战略指标、战术指标、执行指标的拆解；为保证指标体系的完整性，通过各部门之间的协同，业务流程的走向，再找到各业务环节的核心指标，进行拆解；最终进行整体指标体系的搭建；本次项目中，共识别出50+分析场景，900+指标。

基于上述梳理，数据中台实施范围基本确定，以上的需求设计最终要通过中台产品及工具落地实现，本次益客集团数据中台建设整体规划图如下：统一指标口径、统一数仓建设、统一数据服务中心、统一数据分析体系。

统一指标口径：通过网易有数数据中台的指标管理中心实现对企业指标名称、修饰词管理、口径、分域、定义负责人、版本及权限的管理，同时实现可视化BI和指标系统的打通，解决了指标业务口径不一致、计算逻辑不一致、数据来源不一致的问题。

统一数仓建设：通过网易有数数据中台的离线数据开发及管理平台，遵循先设计再开发的基本原因，针对指标系统设计的数据源及业务使用场景进行模型设计，使用离线数据传输中心从源系统获取数据，并按数仓模型分层设计进行数据开发，并通过数据治理中心对平台数据进行数据资产盘点，查看数据血缘、保证数据质量，通过运维中心监控任务执行情况及集群健康度。

统一数据服务中心：使用数据服务中心统一对接数据消费者，通过API申请、生成、测试、发布、管理实现企业对外和对内的数据输出，保证数据安全。

统一数据分析平台：使用有数BI工具，将场景化的业务解决方案落地呈现，提供PC+移动的多端看板，满足不同场景的看数需求，同时通过数据规则，针对异常数据进行推送，深入业务流程中，帮助业务人员发现数据异常，辅助业务决策。

在实现对数据统一管理后，本次项目共产出业务洞察分析、实时监控看板、预警推送提醒、决策支持看板数据应用。

决策支持系统；除了针对事中的实时监控、事后的业务洞察；我们也希望能在业务做决策的过程中，通过对影响决策的要素进行梳理，并提供对这些要素的调参功能，观察某些要素发生变化后，对整体KPI的影响，指导业务在进行某项决策时可以掌握对大盘的影响，进而判断是否进行该决策。

实时监控看板；除了事后的复盘，我们更希望在问题发生前和发生之时及时发现问题，避免后续带来进一步损失，为此搭建了实时监控看板，业务人员可以及时查看生产进度和销售进度，并针对其中的异常表现及时调整。

预警推送体系；实际工作场景中，业务员、生产人员不可能时时的去查看页面，我们通过指标阈值的设置，一旦指标表现高于或低于阈值即出发预警，同时可根据数据表现设置分级预警，先预警执行层，再到管理层、决策层，真正实现数据追人。

业务洞察分析看板；本次项目通过网易数据数据驱动运营方法论，共沉淀数据模型数十个，覆盖了原料采购、生产、销售、财务模块主要场景，将益客内部有经验的业务人员的分析思路赋能给其他人员，同时结合PDCA的管理理念，对目标的达成情况进行复盘分析，找到影响目标达成的要素，并针对数据表现找到下步改善抓手，持续改进；以生产的计划达成率为例，之前生产总监发现生产计划未达成后，统计出是由哪些工厂未达成，并找到该工厂进行分析。

该工厂分析后给到总监的反馈可能是上游原料供应不足、质量有问题，或者下游销售的订单影响等等；那生产部门又要去找到原料部门，销售部门沟通问题；整个过程即无数据支持，也未定位到问题的影响占比，无法形成抓手，进行后续改善，同时因为沟通流程较长，部门较多，很多问题不了了之，等到新的问题出来后，又不停的去找原因，而业务部门的重心应该是找到抓手去解决问题；我们通过和内部分析调研，使用数据驱动运营方法论去落地该分析场景，现在生产总监可以在该分析场景中查看计划不达标是哪个工厂的问题，这个工厂不达标上游下游影响指标的表现如何，如果是原料供应不足，对计划达成的影响占比是多少，哪些业务员回收不达成，由哪些养殖户引起，该养殖户是否历史多次出现回收问题等等，定位到问题以后可以针对性的由回收员了解养殖户是否需要帮助，实现场景分析的闭环。

商业变化

组织变革，通过本次项目的开展，内部对数据价值的认知进一步提升，为保障中台项目的顺利开展和一项项目成果的成功推广和持续运营，内部新成立部分-数据运营中心，负责后续的推广以及内部数据素养培训等，与原来的数字化管理本部想独立，一个负责管数，一个负责用数，同时形成业务关键用户提需求、数据运营中心持续落地，数字化本部提供数据支持的标准化流程，提升数据生产效率，助力企业数字化转型。

提升数据需求开发效率、质量、减少内部数据存储成本，通过对数据的统一管理，建模和清洗，实现了数据资产的一目了然，提升数据需求的交付速度，提升报表的查询速度至秒级；通过对900+指标口径和取数口径及数据源的清洗，提升了数据结果的质量；同时针对数据资产的使用情况进行复盘，对使用率低的数据任务进行下线，可减少数据的存储和处理成本。

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