零售巨头实现供应链数字化,挖掘百亿行数据价值

作者: 永洪BI  来源: 永洪科技  时间:2020年03月16日

客户背景

知名零售巨头,《财富》500强企业,业务遍及全球多个国家和地区,运营近万家零售商店。

项目背景

在信息化建设方面,该零售巨头一直走在行业的前列。多年来,该零售巨头供应链系统已运行多年,产生了大量物流信息数据,为提升供应商管理水平和供应商绩效数据的透明化,更好地提升供应链运营服务水平,为采购部门提供谈判数据支撑,需要建立供应商分析平台。

同时,供应商分析平台可以对供应商进行有效管理,建立规范指标考核体系,提高服务水平,减少缺货率,降低库存成本,达到供应商、门店单品管理协调一致。

项目目标

◆ 实现高效、快捷的信息分享,提高业务对象获取信息的及时性;

◆ 提高物流信息展示分析的效率;

◆ 有效展示关键供应链指标,多维度过滤条件即时生成相关供应商绩效,多层级展示相关数据,根据绩效基准为供应商提供红黄牌预警。

解决方案

基于CDH平台搭建Data Lake(数据湖),将来自14个业务系统近240张表数据抽取至Data Lake,总数据量百亿行,源数据类型有文本文件和Oracle数据库。ETL工具采用Kettle 8.0版本,调度工具使用Crontab。

分层模型设计规则如下:

  • 贴源层ODS

基于Data Lake已有模型实现,不能覆盖的需求,协调IT部门优先将其同步到Data Lake中,部分基础数据需由BI填报后导入。

  • 基础层FDS

基础层的关键在于数据标准化,通过数据的清洗转换,形成标准统一的业务明细数据,为数据分析与汇总提供数据来源。

  • 整合层DW

整合层采用事实表和维度表的设计模式,主要负责跨域业务模型的关联和轻度汇总,模型设计考虑通用性。

  • 集市层DM

集市层主要负责专题建模,当模型整合复杂度高,整合层现有模型无法满足应用需求时,可开展专题建模,多应用的复杂场景可以分库建立多个集市层。

客户收益

◆ 实现数据治理:Data Lake的搭建,建设统一的数据平台,为数据治理、数据分析及前端应用提供统一接口;

◆ 方便信息追踪:源系统数据的集中管理,便于用户和IT对数据的来源以及计算逻辑进行追踪,增加数据分析的效率;

◆ 数据分析:Yonghong BI平台的搭建,为商品部统一了数据分析平台;

◆ 自助服务:Yonghong Z-Suit平台包含敏捷BI,简单易用,支持用户在平台中进行自助式数据分析,提高数据分析效率;

◆ 自动化:供应链及商品部的业务主题开发,Yonghong BI平台替代了传统手工报表,解放了手工工作,为供应商KPI考核规范了流程;

◆ 业务辅助决策:来自各大业务系统的海量数据,通过Yonghong BI平台的可视化报表进行展示,为业务人员和管理层提供决策支持。

从2014年开始建立供应链部门,供应链的优化(如厂商的仓库的送货率、库存质量以及门店的销售情况等)一直是一个亟待解决的问题。在与永洪科技合作后,永洪科技对供应链优化的整体方案设计、数据治理、数仓建设、数据分析、可视化应用展现及实施服务都对我们有很大帮助,我们会与永洪科技保持长久紧密合作。

                                                                                     ——项目负责人

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