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斯凯奇数据平台创新:借助观远 BI 优化库存管理,实现滚动预测追踪

2024/11/14 15:20:48 来源:之家网站 作者:- 责编:-

如何高效利用数据,激活数据价值是当下企业都在思考的核心问题。近日,在「敏捷・创变 ——2024 观远数据智能决策峰会暨产品发布会」现场,斯凯奇数据平台负责人 Lee 以《斯凯奇数据平台创新,通过场景化应用挖掘数据价值》为主题,分享了分享斯凯奇如何以目标管理与滚动追踪为核心,实现库存管理及滚动预测,并介绍了数据平台建设 5 年的发展历程。

鞋服行业库存管理及滚动预测追踪挑战在鞋服行业,库存管理对于企业而言至关重要,直接关系到企业的成本和利润。产品从研发设计到生产准备,需要长达一年的时间,这意味着时间周期较长。库存若能成功销售,便转化为企业价值,否则商品过季,可能不再流行,将成为成本负担。

库存管理是鞋服行业的核心内容,需要通过精细化的数据分析和策略调整,以确保库存的健康流转和企业的财务健康。在传统的库存滚动预测流程中,有一些挑战:

・数据整合流程耗时长:每个月,库存管理部门从不同来源获取数据,包括销售目标、订单、库存数据以及 OTB 计划,整合这些数据通常需要 15 到 20 天才能完成报告。

・目标版本多且颗粒度不足:一年中可能会有六七个销售目标版本,包括年初和每个季度的预估版本。这些版本不仅多,而且细节不够精细。目前的目标可能已经细化到单店,但对于整体业务的指导性仍然不足。

・目标拆分逻辑复杂:为了更好地指导实际决策,不仅需要知道年底的总库存量,还需要了解不同品类、不同年龄段、不同性别的库存分布。这样的细分可以帮助我们更精确地进行业务决策。要实现这种细分,就需要将目标进一步拆分到各个细分品类中。这个过程涉及到大量的运算步骤和数据处理,对现有系统来说是一个挑战。

以目标管理、滚动追踪为核心,斯凯奇实现滚动库存计划为解决库存管理的挑战,斯凯奇制定了一个包含两个核心内容的方案:目标管理,包括多版本目标管理、目标拆分以及拆分结果后的分析。同时,利用观远平台进行滚动追踪,以分析当前库存和预估未来库存。

首先通过观远的 DP 系统来实现目标拆分。观远平台允许定制模板、导入数据、计算参考值、提交基因子以及进行校验和提醒。基于这些功能,斯凯奇招 DP 系统中构建了财务计划,将单店目标转化为 OTB(Open-to-Buy),再通过退货和折扣转化为 SI(库存投资),并根据不同品类、商品类别、年龄和品类占比进行细分。这个过程涉及大量数据运算,但观远平台能够利用过去两年的历史数据作为参考,使业务同事能够直接引用并调整这些参考值。

目标拆分完成后,得到了单店和不同品类的细分目标。然后结合 OTB 计划、退货预估和销售库存到货计划,就能预估未来的库存。此外,可以加入销售达成率和 OTB 参数设置等参数,以方便地预估年末库存和库销比,以及不同渠道和品类的情况。通过这种方式,斯凯奇能够更精确地管理库存,优化销售策略,并为未来的采购决策提供数据支持。

通过以上数据应用,斯凯奇实现了显著的成果:

・从时效性角度来看,原本需要近 20 天才能完成的报表,现在每个月的六七号就能自动生成,提前了 10-15 天,大大提高了工作效率。

・在数据一致性方面,成功实现了各部门数据的统一,确保了数据的准确性和可靠性。

・数据呈现方式上,过去主要依赖 PPT 来查看数据,现在能够在观远平台上进行交互式分析,为决策提供支持与参考。

数据能力建设关键要素:业务、技术与团队斯凯奇将目标管理与滚动追踪作为核心策略,成功实现滚动库存计划。其成功关键在于构建的底层数据能力。数据能力建设不仅是实现数据应用的核心,也是推动斯凯奇库存管理策略取得成功的重要基石。斯凯奇总结了三大数据能力建设关键要素:

・业务层面:识别优先应用场景,快速落地,体现价值。

・技术层面:选择和搭建合适的技术与平台,合理投入。

・团队层面:持续数据营运和创新,确保平台运营。

业务:识别优先应用场景,快速落地,体现价值

在业务层面推进数据应用时,可以从业务成熟度和价值创造两个维度确定场景的优先级。此时,需要识别并优先考虑那些既成熟又具有高价值的应用场景,这样的场景不仅变化较小,而且能够让业务部门快速看到其价值。

确定了优先场景后,要结合现有的数据基础和技术水平来考虑如何快速实现这些场景。想象有三个相互重叠的圆圈:业务场景、数据基础和技术能力。在这些重叠区域,可以迅速推进项目。如果某个业务场景缺乏技术支持,那么就需要优先提升技术能力。相反,如果场景和技术能力都具备,就需要寻找或生成所需的数据资源。

技术:选择合适的技术和平台,合理投入

技术上要基于业务场景需要构建和完善数据平台能力,避免一味追求功能全面而庞大的数据平台。构建功能全面繁多的平台,在 BI 领域可能导致初期投入过高,而价值回报却不明显,从而带来推进阻力。因此,建议基于具体的业务场景来构建和完善数据平台的能力。

数据平台并非单一的软件套件,而是由各种软件和一些开源技术组合而成的平台。可以将其想象成一个生产车间,其中包含不同的生产线。业务场景相当于需要生产的数据产品,而构建这些产品则需要相应的生产线。通过模块化的方式,可以灵活地扩展和调整生产线,以适应不同的业务需求。

团队:持续数据营运和创新,确保数据准确性

在数据平台的持续运营方面,需要认识到建设过程并非一蹴而就,而是一个持续演进的过程。这其中又有两个关键点。

一是需要建立敏捷复合型团队。团队成员需要具备业务、数据和技术的全面知识。虽然不必比业务部门更深入了解具体业务运作,但在广度上,团队成员应能够跨越不同业务模块,吸取经验并应用于其他领域。例如,团队成员可能同时涉及财务、供应链、人力资源、商品等多个模块,通过这种跨领域的经验积累,可以在不同业务板块之间分享和应用知识。

二要以敏捷的方式进行数据治理。企业不可能等到所有信息化建设完成后才开始 BI 工作,也不可能一开始就全面启动数据治理项目,因为这将涉及巨大的投入,且在数据价值未显现之前,企业内部可能不会重视数据质量问题。因此,建议采用敏捷的方式进行数据治理,即“以用代治”。

从报表到数据平台,斯凯奇 5 年建设经验聚集了“业务、技术、团队”三个关键点后,斯凯奇目前建立了较为完善的“大数据平台”,概括整个建设历程,可以分为三个阶段:

・报表系统阶段:这个阶段并没有一个专门的数据仓库。主要依赖于 Oracle 数据库,通过存储过程来生成报表,尤其是中国式报表,但缺乏数据建模和处理。

・数据仓库阶段:开始构建数据仓库,整合各个业务系统的数据,并进行处理,使用了 Kettle 这一开源数据集成工具,以及 Azkaban 进行调度和监控。

・大数据平台阶段:随着数据量的不断增长,需要将传统的关系型数据库迁移到大数据平台。因此,斯凯奇将 Oracle 数据库迁移到了 Hadoop 平台,并基于观远开发了移动端、仪表盘和自助分析大屏应用。此外,我们还建立了数据门户,为用户提供统一的数据访问入口。

未来,斯凯奇也不会追求一个功能全面而庞大的数据平台,而是根据实际需求添加不同的组件。例如,开发实时数据处理功能,建立门店和商品标签等应用,以增强平台的功能;基于 Dataops 概念构建开发管控一体化平台,以解决数据平台的管理问题和提高开发效率;通过 AIGC 为用户提供帮助,比如定义指标、解释数据来源等,以提升用户体验和数据的可用性。

斯凯奇与观远数据的合作正不断深化,双方将继续探索数据应用的新领域,聚焦业务价值,利用数据驱动的敏捷经营能力,共同探索“让业务用起来”的无限可能。

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