如何高效利用數據，激活數據價值是當下企業都在思考的核心問題。近日，在「敏捷·創變——2024觀遠數據智能決策峰會暨產品發布會」現場，斯凱奇數據平臺負責人Lee以《斯凱奇數據平臺創新，通過場景化應用挖掘數據價值》為主題，分享了分享斯凱奇如何以目標管理與滾動追蹤為核心，實現庫存管理及滾動預測，并介紹了數據平臺建設5年的發展歷程。
鞋服行業庫存管理及滾動預測追蹤挑戰
在鞋服行業，庫存管理對于企業而言至關重要，直接關系到企業的成本和利潤。產品從研發設計到生產準備，需要長達一年的時間，這意味著時間周期較長。庫存若能成功銷售，便轉化為企業價值，否則商品過季，可能不再流行，將成為成本負擔。
庫存管理是鞋服行業的核心內容，需要通過精細化的數據分析和策略調整，以確保庫存的健康流轉和企業的財務健康。在傳統的庫存滾動預測流程中，有一些挑戰：
數據整合流程耗時長：每個月，庫存管理部門從不同來源獲取數據，包括銷售目標、訂單、庫存數據以及OTB計劃，整合這些數據通常需要15到20天才能完成報告。
目標版本多且顆粒度不足：一年中可能會有六七個銷售目標版本，包括年初和每個季度的預估版本。這些版本不僅多，而且細節不夠精細。目前的目標可能已經細化到單店，但對于整體業務的指導性仍然不足。
目標拆分邏輯復雜：為了更好地指導實際決策，不僅需要知道年底的總庫存量，還需要了解不同品類、不同年齡段、不同性別的庫存分布。這樣的細分可以幫助我們更精確地進行業務決策。要實現這種細分，就需要將目標進一步拆分到各個細分品類中。這個過程涉及到大量的運算步驟和數據處理，對現有系統來說是一個挑戰。
以目標管理、滾動追蹤為核心，斯凱奇實現滾動庫存計劃
為解決庫存管理的挑戰，斯凱奇制定了一個包含兩個核心內容的方案：目標管理，包括多版本目標管理、目標拆分以及拆分結果后的分析。同時，利用觀遠平臺進行滾動追蹤，以分析當前庫存和預估未來庫存。
首先通過觀遠的DP系統來實現目標拆分。觀遠平臺允許定制模板、導入數據、計算參考值、提交基因子以及進行校驗和提醒。基于這些功能，斯凱奇招DP系統中構建了財務計劃，將單店目標轉化為OTB（Open-to-Buy），再通過退貨和折扣轉化為SI（庫存投資），并根據不同品類、商品類別、年齡和品類占比進行細分。這個過程涉及大量數據運算，但觀遠平臺能夠利用過去兩年的歷史數據作為參考，使業務同事能夠直接引用并調整這些參考值。
目標拆分完成后，得到了單店和不同品類的細分目標。然后結合OTB計劃、退貨預估和銷售庫存到貨計劃，就能預估未來的庫存。此外，可以加入銷售達成率和OTB參數設置等參數，以方便地預估年末庫存和庫銷比，以及不同渠道和品類的情況。通過這種方式，斯凱奇能夠更精確地管理庫存，優化銷售策略，并為未來的采購決策提供數據支持。
通過以上數據應用，斯凱奇實現了顯著的成果：
從時效性角度來看，原本需要近20天才能完成的報表，現在每個月的六七號就能自動生成，提前了10-15天，大大提高了工作效率。
在數據一致性方面，成功實現了各部門數據的統一，確保了數據的準確性和可靠性。
數據呈現方式上，過去主要依賴PPT來查看數據，現在能夠在觀遠平臺上進行交互式分析，為決策提供支持與參考。
數據能力建設關鍵要素：業務、技術與團隊
斯凱奇將目標管理與滾動追蹤作為核心策略，成功實現滾動庫存計劃。其成功關鍵在于構建的底層數據能力。數據能力建設不僅是實現數據應用的核心，也是推動斯凱奇庫存管理策略取得成功的重要基石。斯凱奇總結了三大數據能力建設關鍵要素：
業務層面：識別優先應用場景，快速落地，體現價值。
技術層面：選擇和搭建合適的技術與平臺，合理投入。
團隊層面：持續數據營運和創新，確保平臺運營。
業務：識別優先應用場景，快速落地，體現價值
在業務層面推進數據應用時，可以從業務成熟度和價值創造兩個維度確定場景的優先級。此時，需要識別并優先考慮那些既成熟又具有高價值的應用場景，這樣的場景不僅變化較小，而且能夠讓業務部門快速看到其價值。
確定了優先場景后，要結合現有的數據基礎和技術水平來考慮如何快速實現這些場景。想象有三個相互重疊的圓圈：業務場景、數據基礎和技術能力。在這些重疊區域，可以迅速推進項目。如果某個業務場景缺乏技術支持，那么就需要優先提升技術能力。相反，如果場景和技術能力都具備，就需要尋找或生成所需的數據資源。
技術：選擇合適的技術和平臺，合理投入
技術上要基于業務場景需要構建和完善數據平臺能力，避免一味追求功能全面而龐大的數據平臺。構建功能全面繁多的平臺，在BI領域可能導致初期投入過高，而價值回報卻不明顯，從而帶來推進阻力。因此，建議基于具體的業務場景來構建和完善數據平臺的能力。
數據平臺并非單一的軟件套件，而是由各種軟件和一些開源技術組合而成的平臺。可以將其想象成一個生產車間，其中包含不同的生產線。業務場景相當于需要生產的數據產品，而構建這些產品則需要相應的生產線。通過模塊化的方式，可以靈活地擴展和調整生產線，以適應不同的業務需求。
團隊：持續數據營運和創新，確保數據準確性
在數據平臺的持續運營方面，需要認識到建設過程并非一蹴而就，而是一個持續演進的過程。這其中又有兩個關鍵點。
一是需要建立敏捷復合型團隊。團隊成員需要具備業務、數據和技術的全面知識。雖然不必比業務部門更深入了解具體業務運作，但在廣度上，團隊成員應能夠跨越不同業務模塊，吸取經驗并應用于其他領域。例如，團隊成員可能同時涉及財務、供應鏈、人力資源、商品等多個模塊，通過這種跨領域的經驗積累，可以在不同業務板塊之間分享和應用知識。
二要以敏捷的方式進行數據治理。企業不可能等到所有信息化建設完成后才開始BI工作，也不可能一開始就全面啟動數據治理項目，因為這將涉及巨大的投入，且在數據價值未顯現之前，企業內部可能不會重視數據質量問題。因此，建議采用敏捷的方式進行數據治理，即“以用代治”。
從報表到數據平臺，斯凱奇5年建設經驗
聚集了“業務、技術、團隊”三個關鍵點后，斯凱奇目前建立了較為完善的“大數據平臺”，概括整個建設歷程，可以分為三個階段：
報表系統階段：這個階段并沒有一個專門的數據倉庫。主要依賴于Oracle數據庫，通過存儲過程來生成報表，尤其是中國式報表，但缺乏數據建模和處理。
數據倉庫階段：開始構建數據倉庫，整合各個業務系統的數據，并進行處理，使用了Kettle這一開源數據集成工具，以及Azkaban進行調度和監控。
大數據平臺階段：隨著數據量的不斷增長，需要將傳統的關系型數據庫遷移到大數據平臺。因此，斯凱奇將Oracle數據庫遷移到了Hadoop平臺，并基于觀遠開發了移動端、儀表盤和自助分析大屏應用。此外，我們還建立了數據門戶，為用戶提供統一的數據訪問入口。
未來，斯凱奇也不會追求一個功能全面而龐大的數據平臺，而是根據實際需求添加不同的組件。例如，開發實時數據處理功能，建立門店和商品標簽等應用，以增強平臺的功能；基于Dataops概念構建開發管控一體化平臺，以解決數據平臺的管理問題和提高開發效率；通過AIGC為用戶提供幫助，比如定義指標、解釋數據來源等，以提升用戶體驗和數據的可用性。
斯凱奇與觀遠數據的合作正不斷深化，雙方將繼續探索數據應用的新領域，聚焦業務價值，利用數據驅動的敏捷經營能力，共同探索“讓業務用起來”的無限可能。
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