永洪助力零售巨头实现供应链数字化，挖掘数据价值

    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），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。

    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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