零售新工厂——鞋服企业的数据中台实践

（原标题：零售新工厂——鞋服企业的数据中台实践）

智能商业模式日趋成熟，你还在等待什么  ？

01劳动密集型企业开始选择上云

上月，我们签单了一家著名服装企业。企业有很强的上云意愿，在我们和客户深入沟通后发现！他们累积 四年的数据量还不及中型互联网企业一周的数据量！这该怎么玩？有必要做一个数据中台吗？

他们希望借助华为云平台搭建一套系统，集生产、物流、销售、运营为一体。 在抵御市场风险、行业变化时可快速响应、快速决策；同时培养全员数字化运营思维，实现内部转型。

其实，企业内部已有ERP系统，负责生产经营过程中的销售订单管理、成本控制、生产计划调度、库存周转控制；CRM系统，负责整个客户在生命周期内的管理来提升客户的价值、忠诚度、促进销售增长等。然而，独立业务系统在业务数据的挖掘上无法满足企业全部的需求，他们需要看到实时的全貌数据大盘。

全貌、实时、大盘是我们接下来要讲的重点 ，在谈及重点之前，大家可以了解华为云618大数据+AI专场，为了帮助用户构建实时全貌数据大盘，降低相关构建成本，助力企业“智能化”，业务“数据化”， 大数据上云、打造数据平台、海量日志分析、酷炫数据大屏等多场景需求覆盖，多款热门大数据产品限时仅需50元，精选产品新购4折起，续订6折起！

02打破数据孤岛，实现全貌数据查询搜索

搭建服饰企业的数据中台，我们目的是将各独立业务系统的数据源源不断的接入中台，员工无需切换多个系统搜集相关信息，就可轻松跟踪潜在客户，挖掘销售线索，简化整个流程。所以，打通“ERP”、“CRM”、“财务系统”、“物流系统”……之间的数据孤岛，是关键。

初次实践，技术成为了门槛

企业现有的ERP系统是传统通用性ERP系统，服装加工企业业务流程的特殊性导致传统的ERP系统难以完全适用于整个服装流程，所以客户有很强的个性化定制需求。我们起初选择放弃ERP、CRM等独立系统，让业务单元全部上云。

我们对企业业务做了调研分析，重点研究、提炼现有ERP系统和CRM系统中的数据结构与关系，抓取其共性问题并在我们DLI服务中新建库、表；为后续业务更新进行数据新增查询。

DLI平台可以支持SQL和Spark，对于技术人员是低门槛进入大数据领域，但对于服装企业这类主要是非技术人员，使用SQL的门槛不低。业务复杂多变，数据涉及面广，数据间协作密切，不能仅靠企业IT部门更新业务数据。

跨源分析成功打破数据孤岛

我们为了降低技术门槛，保留了公司现有的独立业务系统。我们直接连通系统中的数据仓库，使用DLI服务中“跨源分析”的功能，跨域做数据查询分析。在操作上，工作人员保留了原先的工作习惯。

这次充分考虑到公司的实际情况，利用DLI“跨源分析”功能，DLI充当了整个中台的核心大脑，就像足智多谋的八爪鱼，跨源分析就是其触须，可深入不同系统抓取想要的“食物”，最后经由大脑处理全局输出，打破数据孤岛。

03  “ 实时、大盘 ” 让数据便于阅读，提升工作效率

快速响应、快速决策在于数据的快速读取、分析，所以整个方案中数据的可读性尤为重要。

我们利用DLI对数仓中的数据进行融合分析生成BI指标放到关系型数据库RDS中，使用数据大屏服务DLV对生成的BI指标在大屏上进行展示。使用数据湖工厂对以上的任务进行定时调度，保证每天都可以更新到最新的数据，大屏上展示企业的经营状况。

04结语

我们在开篇就已经提出，服装企业建数据中台的疑惑，那么云湖湖用“现有产业+新技术=新产业”来解释这个疑惑。

在19世纪前英国的纺织业（现有产业）在蒸汽机（新技术）的加持下，生产效率比东方纯粹手工的纺织机高出很多，当英国打开东方市场的时候，当地几千年来的传统家庭纺织业在短短100年里消失了。

现在产业+数据中台（新技术）打开了新的智能商业模式，GIV预测在2025年，全球所有企业都将使用云技术，而基于云技术的应用使用率将达到85%，企业的数据利用率将达86%。落后就要挨打，我们要学会借用技术的力量，从我们的已知把握未来局势。

作为新一代企业技术融合应用的结点，大数据成为了支持企业高速增长的新引擎。通过实时监测、跟踪用户行为等海量数据，对数据挖掘分析，揭示其中的规律并发现数据潜在价值，大数据成为企业提高核心竞争力的关键因素。

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