一、前言：

數(shù)據(jù)飛輪的概念強調(diào)的是將海量而復雜的數(shù)據(jù)轉化為推動業(yè)務發(fā)展的強大動力，而并不是死的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)飛輪能夠“喚醒”和“解鎖”數(shù)據(jù)潛力，來實現(xiàn)業(yè)務價值的探索，讓數(shù)據(jù)中臺煥發(fā)活力，企業(yè)通過利用數(shù)據(jù)飛輪實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動。

數(shù)據(jù)飛輪能夠幫助企業(yè)激活數(shù)據(jù)的潛在價值，將“沉睡”的數(shù)據(jù)轉化為實實在在的業(yè)務價值，通過全面關注數(shù)據(jù)生命周期的各個階段：源數(shù)據(jù)收集、二次數(shù)據(jù)清選、結構化加工、數(shù)據(jù)模型分析、數(shù)據(jù)挖掘，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效利用和業(yè)務價值的提升。

那么，數(shù)據(jù)飛輪如何有效的進行“喚醒”數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)中臺繼續(xù)煥發(fā)活力？企業(yè)如何利用數(shù)據(jù)飛輪實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動呢？接下來跟大家一起來聊一下我司對于數(shù)據(jù)飛輪的落地實踐。

二、公司業(yè)務數(shù)據(jù)中臺系統(tǒng)介紹：

1.公司業(yè)務背景介紹：

公司是一家寵物飼料生產(chǎn)及銷售商的新零售公司，線下有一部分實體店，線上通過互聯(lián)網(wǎng)、電商模式幫助實體零售店改善線上下單流程，提升銷售數(shù)據(jù)（下圖為最近公司的相關展廳活動）。

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2.公司BI系統(tǒng)業(yè)務痛點分析：

公司從最早期的excel統(tǒng)計時代，到后面成立技術部，經(jīng)過公司不同的發(fā)展階段，也迭代開發(fā)出了幾個版本的數(shù)字化平臺體系建設，在目前現(xiàn)有的OLTP數(shù)據(jù)分析場景中，將數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯聚到一個數(shù)據(jù)BI系統(tǒng)平臺中。

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目前數(shù)據(jù)中臺的架構方案： (1). 通過ETL開發(fā)后，源數(shù)據(jù)管理中定義好數(shù)據(jù)映射的相關字段，從非結構化數(shù)據(jù)提取并整合成自定義預期的結構化數(shù)據(jù)。 (2). 通過DW數(shù)據(jù)倉庫，將元數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)治理方案，對接到下游的數(shù)字化體系應用，如駕駛艙、數(shù)據(jù)大屏、BI系統(tǒng)、數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)中。

【痛點一】：在此過程中，企業(yè)的數(shù)據(jù)分散于多個系統(tǒng)中，由于數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一，時間標簽缺失等問題，導致數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。另外，隨著企業(yè)的業(yè)務技術改造和業(yè)務流程的不斷變化，原有數(shù)據(jù)可能失去時效性而不再適用，容易造成“假數(shù)據(jù)”、“臟數(shù)據(jù)”、“死數(shù)據(jù)”。

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【痛點二】：另外一個現(xiàn)象是過度依賴IT技術團隊，經(jīng)常認為只要開發(fā)了某個東西就一定能提高業(yè)績，需知系統(tǒng)只是輔助業(yè)務的一種手段，經(jīng)常存在IT與業(yè)務脫節(jié)的現(xiàn)象，即IT人員缺乏對業(yè)務理解轉換，業(yè)務人員又不懂IT技術，這嚴重阻礙了數(shù)據(jù)價值的充分挖掘與轉化，只是為了開發(fā)而開發(fā)。

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企業(yè)需要加大力度培養(yǎng)既懂業(yè)務又懂IT的復合型人才，形成一股數(shù)據(jù)文化，讓數(shù)據(jù)驅動決策的理念深入人心，數(shù)據(jù)應用的真正挑戰(zhàn)在于理念的轉變與深化，即讓數(shù)據(jù)驅動決策的理念深入人心。

三、數(shù)據(jù)平臺實踐：

公司采用的是Kyligence Zen 數(shù)據(jù)平臺，可以用于幫助企業(yè)通過指標實現(xiàn)各團隊業(yè)務目標的對齊，借助創(chuàng)新的 AI 大模型技術，實時評估業(yè)務運營的進展和瓶頸，并結合實際業(yè)務提供行動建議。

通過智能的自動歸因快速定位指標波動的根本原因，提升業(yè)務運營效率。無需復雜的數(shù)據(jù)處理，您只需與 AI 數(shù)智助理對話，即可獲取指標洞察和建議，充滿信心地做出高效、明智的決策，推動業(yè)務成功與增長。

實際場景一：

用戶可以自定義上傳相關數(shù)據(jù)集，然后可以定義一些基礎指標，是最小粒度的指標，可用于量化統(tǒng)計事務屬性，如總金額等，業(yè)務???助定義復合指標、衍?指標。

• 基于單個基礎指標創(chuàng)建而來，常用于指標在時間維度上擴展，如銷售額的月環(huán)比、累計值，用于實現(xiàn)更復雜的數(shù)據(jù)分析，這種指標一般叫“衍生指標”。
• 如果組合一個或多個基礎指標計算而來，例如通過總金額除以商品銷售數(shù)量來計算平均單價，可用于實現(xiàn)相對復雜的數(shù)據(jù)分析，這種可以叫“復合指標”。

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實際場景二：

目標是組織或團隊在某個時間段內(nèi)所要達到的成果，可以通過引用指標實現(xiàn)目標的量化，分解目標并邀請團隊成員共同管理進度，從而在組織內(nèi)形成統(tǒng)一的指標管理平臺，共同促進組織目標的達成。

創(chuàng)建目標時可關聯(lián)指標數(shù)據(jù)也可手動添加數(shù)據(jù)，視圖列表中可直觀看到 進度和狀態(tài)，且狀態(tài)可以設置具體規(guī)則，避免人工設置狀態(tài) 繁瑣且不實時，也可分享和創(chuàng)建通知到飛書。

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實際場景三：

結合 AI 大模型，降低數(shù)據(jù)使用門檻，業(yè)務人員通過自然語言AI對話即可完成圍繞業(yè)務指標的分析和洞察，對話內(nèi)容可保存成文檔用于工作匯報，或創(chuàng)建儀表盤進行持續(xù)的數(shù)據(jù)變化跟蹤，大幅提升工作效率。

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在傳統(tǒng)消費行業(yè)，時間都用來找數(shù)據(jù)、對指標、學工具了？專業(yè) BI 工具又難又貴？信息滯后且分析難度大，數(shù)據(jù)飛輪通過綜合分析實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)高效洞察用戶真實需求，制定更加精準的銷售計劃和營銷策略。

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AI 助手幫你快速分析全渠道店鋪（淘寶、京東、拼多多以及電商）運營指標，用低成本和低門檻獲得更快數(shù)據(jù)洞察，加速改善運營流程：

• 運營部門可以通過高頻數(shù)據(jù)消費制定合理的銷售計劃，比如換季狗糧、套餐狗糧、滿減活動。
• 倉庫部門可以通過滯銷的貨物，進行有效的促銷活動。
• 業(yè)務部門可以快速測試新品市場接受度。
• 供應鏈部門則能了解市場現(xiàn)狀，提高排產(chǎn)準確性，實現(xiàn)產(chǎn)銷協(xié)同。

四、總結：

消費行業(yè)的數(shù)據(jù)飛輪將持續(xù)轉動，推動企業(yè)業(yè)務不斷增長，數(shù)據(jù)飛輪的轉動涉及到多個層面和領域的應用，通過高頻的數(shù)據(jù)消費，公司可以在最短時間中，能夠快速做出營銷決策和策略調(diào)整，有效地提升了用戶滿意度和轉化率，并且過綜合分析實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，企業(yè)能夠高效洞察到數(shù)據(jù)背后體現(xiàn)出的用戶真實需求，打造真正滿足用戶所需的商品與服務。

數(shù)據(jù)飛輪的轉動也促進了企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)治理體系的整體優(yōu)化和數(shù)據(jù)研發(fā)提效，可以通過數(shù)據(jù)飛輪的驅動，企業(yè)能夠實現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中收集、整合、存儲、管理和處理，數(shù)據(jù)飛輪通過其多維驅動的作用，確實能夠讓數(shù)據(jù)管理中煥發(fā)活力，并幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動的業(yè)務增長。