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永洪助力零售巨头实现供应链数字化,挖掘数据价值

2020-03-27

    客户背景
 

    著名的零售巨头,“财富” 500家强企业,在许多国家和地区都有业务,经营近万家零售店。
 

项目背景
 

    在信息化发展建设管理方面,该零售企业巨头一直走在行业的前列,多年来,零售巨头供应链系统已经运行了多年,产生了大量的物流信息数据。 为了提高供应商管理水平和供应商绩效数据的透明度,提高供应链运作和服务水平,为采购部提供谈判数据支持,需要建立供应商分析平台。
    与此同时,供应商分析平台可以成为对供应商进行一个有效的管理,建立规范的指标评价体系。提高服务水平,降低库存缺货率,降低库存成本,供应商,专卖店的单品管理的协调。

 

项目目标


    ◆实现高效快速的信息共享,提高业务对象获取信息的及时性;
    ◆提高物流信息展示分析效率;
    ◆有效展示关键供应链指标,多维过滤条件立即生成相关供应商业绩,多层次展示相关数据,根据业绩基准向供应商提供红黄品牌预警。

 

解决方案

基于CDH平台搭建Data Lake(数据湖)


    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:基础层的关键问题在于数据标准化,通过研究数据的清洗转换,形成一个标准统一的业务明细数据,为数据技术分析与汇总提供相关数据来源。
    整合层DW:整合层采用事实表和维度表的设计模式,主要工作负责跨域业务进行模型的关联和轻度汇总,模型研究设计考虑通用性。
    集市层DM:集市层主要工作负责专题建模,当模型通过整合复杂度高,整合层现有研究模型无法得到满足企业应用发展需求时,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


    实现企业数据进行治理:Data Lake的搭建,建设一个统一的数据信息平台,为数据治理、数据技术分析及前端应用研究提供统一接口。
    方便学生信息追踪:源系统分析数据的集中资源管理,便于用户和IT对数据的来源问题以及通过计算逻辑关系进行追踪,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:供应链和商业主题的产品开发部门,在Yonghong BI平台取代了传统的手工报表,为供应商KPI考核的体力劳动中解放出来规范流程,业务决策支持:通过Yonghong BI的可视化报表平台大量从各个业务系统的数据,提供商业和管理决策支持。

Yonghong BI平台

    从2014年开始通过建立企业供应链管理部门,供应链的优化(如厂商的仓库的送货率、库存信息质量以及门店的销售收入情况等)一直是我们一个亟待解决的问题, 经过与永洪科技的合作,永洪科技将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,可视化应用展示及实施服务等方面有很大帮助,我们将与永洪科技长期紧密合作。

 ——项目负责人

    无论您的数据来自数据库或电子表格,您都可以快速合并来自这些不同来源的数据,并且Yonghong Desktop也被内置到高性能的数据集市中,二级响应数百万数据的计算任务,以丰富的仪表盘,可以快速实现数据分析。
    同时,Yonghong Desktop提供多种自助分析功能,可以设置过滤,筛选出您想要的数据结果;也可以使用笔刷功能,链接到相关数据,使分析更加灵活,Yonghong Desktop,让每个人都可以发现数据的价值,提高工作效率,工作中做出实际决定。

 

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