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老乡鸡数据中心 2.0 建设案例介绍

来源:中国特许加盟展 发布时间:2022-12-29 阅读量:5307

概述:内容摘出中国连锁经营协会的《2022CCFA连锁餐饮创新案例集》

第一部分:简述

时值我国新旧动能转换的关键时期,数据要素地位被明确,产业数字化和数字产业化蓬勃发展的宏观背景下,数据成为企业的核心战略资产,传统企业的数字化转型成为企业持续增长的必选项。但是,数据蕴含巨大价值的认知与数据价值在业务中难以被充分释放的矛盾,成为当下企业数字化转型的拦路虎。老乡鸡数据中心 2.0 建设迭代至今,始终本着业务导向、治理为基、以用带建的理念,充分赋能业务,2021 年度累计使用 2473435

人次,人均月度使用 353.82 次。

随着老乡鸡数据中心 1.0 的建设,基本实现了业务人员对数据拉取、分析的常规需求,提高数据赋能业务的速度,极大缩短业务人员等待数据的周期。但是不可否认的是,如同从过去追求规模发展转型到追求高质量发展一般,集团数据在规模化赋能业务、满足业务的初级需求后,转而满足业务的高级需求的数据中心 2.0 建设中,遇到了诸多难点、痛点。

其一,由于时代局限性,以及传统信息化思维的限制,老乡鸡在以往信息化建设过程中,更多的是直接引入第三方供应商,焦点在于信息系统建设,而数据只是系统建设的副产品,缺乏精密设计。集团积累的 5.8 万个信息项,共计 562 亿条数据,缺乏顶层设计,缺乏数据标准体系,被离散于各个数据孤岛,难以汇聚打通。鉴于此,单个业务点的初级数据需求可以快速满足,但是,高级数据需求,有赖于数据的汇聚打通,前期信息化建设的成果,成为数字化转型的基础,也同样成为数字化转型的制约。

其二,数字化转型,不是简单的技术转型,也包含组织、管理、文化、理念等一系列的转型升级。老乡鸡业务一直处于高速发展中,业务人员专注完成本职工作,数据素养、数据意识缺乏,数据治理、数据中心建设工作,在前期业务方看不到价值时,属于“添堵”的差事。虽然高层管理者力挺数据团队,在各种场合为数字化转型背书,但战略的正确不代表就能执行到位,没有人愿意主动改变,需要业务方配合的过程中,不理解、配合度不高的情况时有发生。


第二部分: 项目实施过程及投入

业务导向

企业的数字化转型,需要业务部门和 IT 部门协作,而不是单纯的技术转型。是业务决定技术和工具,而不是技术和工具决定业务。老乡鸡在数字化转型的实践过程中,始终坚持着董事长提出的“数字化是长出来的”的建设理念。不以业务导向,脱离业务实际需要,采购供应商的通用平台、工具,强行嫁接,都不可能实现真正的数字化赋能。
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图 1 报表使用频次分析发掘业务诉求
如图 1 所示,数据团队在进行数据中心 2.0 建设之初,首先分析类数据中心 1.0 的报表使用频次,从而发掘出业务上的真正高频需求。在真正展开数据中心 2.0 建设时,首先避免过去失焦式的的撒胡椒面方式的数字化建设,而是更加关注集团层面的顶层设计,全局考虑数据中心建设一盘棋。采取数据分析师团队与业务部门绑定的工作推进思路,每个数据分析师认领一到两个业务部门,专项进行数字化赋能。数据分析师的工作不只是单纯的满足所绑定业务部门的数据拉取需求,而是转变过去“数据拉取机器”的历史认知,而是数字化认知、数字化思维的“布道者”。深入到业务部门的日常工作,深刻理解业务。不只是“听其言”,更要“观其行”,从过去的只是听用户要什么就给什么,转变为深入业务场景,挖掘真正的业务数据需求。

治理为基

数字化转型,从本质上来看,是要弥合“数据蕴含巨大价值”与“数据价值难以得到充分发挥”的巨大鸿沟。落脚点在于数据,而数据要从成本转变为数据资源、数据资产,其根基在于“数据治理”。企业的数字化转型,要坚持业务和技术的双轮驱动,而连接双轮的“轴”是数据,更是标准化、高质量的数据资源。只有打造统一、清洁、智能化的数据底座,才能支撑公司不断发展的新业务,支撑各个区域市场的差异化需求。

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如同图 2 所示,数据治理是数字化转型水面下的冰山,是企业数字化转型的“牛鼻子”,数据治理务必先行,只有牢牢抓住数据治理的“牛鼻子”,才能切实保证企业的数字化转型的有序推进。老乡鸡的数据治理推进,始终以高质量、安全、资产化为工作核心,数据治理团队主要投入以下工作:


数据资源汇聚与确权

老乡鸡数据治理团队自主研发数据资源管理平台,通过 ETL 抽取、文件传输、接口推送等汇集方式,将企业数据从各数据源存储介质汇集入湖。在汇集数据资源技术元数据的基础上,依托数据资源管理平台,附加数据的管理元数据、业务与运营元数据,实现数据资源的确权。

数据标准体系建立与数据质量管理

老乡鸡数据治理团队自主研发数据质量管理平台,依托该平台,承接集团数据标准体系的落地,实现数据标准的自动化生成、发布、归档等在线化管理。依据现行的数据标准,自动生成数据质检规则,自动映射数据质检方案,并与集团任务中心、数小智打通,实现数据质量管理的 PDCA 闭环。

数据安全管理

老乡鸡数据治理团队,结合《数据安全法》与《个人信息保护法》自主研发数据安全管理平台,依托该平台,实现集团数据资产的分类分级,在充分应用数据资产的同时,兼顾数据安全,切实保障集团业务的连续性。

以用带建在数据治理取得阶段性成果的基础上,基于集团数字化转型的顶层设计,结合数据分析师团队深入一线业务挖掘的真实数据需求,进行集团数据中心 2.0 的建设。数据中心建设是一个持续周期较长的工程,建设过程中,一定要始终坚持业务价值的持续输出,避免“憋大招”的推进方式。一方面,业务在不断变化、高速发展,数据中心的建设必须能够快速输出成果,否则,就可能导致所有输出的数据过于滞后,难以满足新业务的数据诉求;另一方面,数据中心建设的初衷在于赋能业务发展,数据中心的建设不能闭门造车,必须紧密联系业务方,才能真正输出好用、易用的数据。

基于数据中心 1.0 建设的基础,数据中心 2.0 更加聚焦于打磨更加贴合业务需求、更加敏捷、更加好用易用的数据平台。实施中的重点工作主要有以下几方面:

智能数据推送机器人“数小智”

如果说数据中心 1.0 时代,是为了满足业务方初级的数据拉去、报表需求,属于被动响应阶段。数据中心 2.0 时代,更加强调的是化被动为主动。服务用户的方式,从之前的用户来数据中心找可能需要的数据,转变为主动把数据智能的推送给到每个需要的用户。这也是数据中心 2.0 首先打造智能数据推送机器人“数小智”的初衷。

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数据简报

数据中心 2.0 在实现了数据智能推送的基础上,为了更进一步降低数据的获取、使用门槛,设计打磨出“数据简报”产品,将核心业务板块的核心指标跳脱出报表形式的束缚,以每日简报的形式,推送给每个需要的业务人员。

专题分析

数据中心 1.0 时代,受制于数据资源的基础薄弱,竭力满足于各个业务点上的初级数据需求。在数据治理取得关键成果后,数据中心 2.0 时代,基于数据资源的标准化与汇聚打通,更加关注于数据综合分析的高级需求。围绕业务不同发展阶段的焦点,上线专题分析产品,充分释放数据打通所带来的乘数效应,放大数据资产价值。

经营报告自动化

不同于专题分析的阶段性的聚焦,老乡鸡不同业务板块的职能部门定期需要输出综合的经营分析报告。以往的经营分析报告的撰写完成,从数据收集、分析、撰写、输出,至少要花费 30 人天,业务人员每到月底,就会迎来撰写报告的“至暗时刻”。为了更大的解放业务人员,让他们更专注于业务的创新,数据团队设计打磨经营报告自动化的产品,实现数据报告的自动化生成,切实赋能业务降本增效提质。

项目成果综述

目前数据治理团队已完成数据治理方法论的沉淀与数据治理工作推进的顶层设计,自主研发数据资源管理平台、数据质量管理平台、维度注册管理平台的开发迭代。

依托数据资源管理平台,实现业务系统的主数据接入汇总,并对主数据进行归口业务部门和对接人确认,制定了规范的数据管理流程;依托数据质量管理平台,梳理并落地集团数据标准体系,完成集团数据质检规则、质检方案、质检任务的自动化生成,实现数据质量管理的 PDCA 闭环,推进数据质量的有序提升;依托维度注册管理平台,完成集团 80 个核心数据分析维度的注册、统一管理,实现历史分析维度的自动拉链,实现集团数据分析口径的统一。

数据治理平台,累计盘点集团 5000+数据资源,5 万+信息项,562 亿条数据的汇聚。在线化管理集团数十个数据标准,100+数据质检规则,以及 80 多个核心维度的注册管理。数据应用团队已完成数据中心 2.0 的开发迭代。重点打磨智能数据推送机器人“数小智”、专题分析、数据简报、经营报告自动化等拳头产品。

依托“数小智”实现从“人找数据”到“数据找人”的历史性变革,智能实现将数据主动推送给需要的用户;依托数据简报,进一步降低数据获取使用的门槛,跳脱出传统的数据报表形式的数据使用枷锁;依托专题分析,真正实现数据分析的散点式的初级业务赋能到数据汇聚基础上的综合分析的高级业务赋能;依托经营报告自动化,进一步解放业务人员的创造力,数据加工、分析的手工重复工作,从之前的 30+人天,缩短至秒级生成。数据中心 2.0 上线以来,年度累计服务 2473435 人次,人均月度使用 353.82 人次。


部分项目成果举例

数据简报:老乡鸡集团日报/战区日报

数据简报包含集团日报、战区日报(通用版)、战区特刊号等版本,内容主要涵盖企业运营关注的重点业务板块:新店开发、营业额分析、顾客满意度、人员发展、会员发展等,简报通过抽取营运管理人员日常关注的各模块一级指标,以可视化的方式更加直观地呈现集团整体运营情况。数据简报每早以机器人推送的方式,定时向各级营运人员分发 T-1 日的最新经营信息,赋能管理层及时掌握经营动态,支持其利用数据进行业务决策及管理动作调整。此外,日报已实现根据营运人员的职级、战区不同,进行数据的自动赋权,确保集团核心数据的安全管控。


老乡鸡客诉月报

2021 年 11 月,老乡鸡客诉月报正式上线。月度报告的线上化,意味着可节省客诉部每月 20+人天的工作量。报告涵盖集团顾客评价全渠道数据指标概览、差评和投诉的分类统计、顾客评价多维 top 排行、顾客投诉重点考核指标(支持下钻到餐厅维度)等内容。月报不仅减少客服部每月底的重复劳动,还区分集团、战区、评估员三级角色的数据权限,对齐了集团内部关于客诉板块的指标口径,实现一次开发,多次共享。


菜品专题分析

聚焦集团产品结构分析,基于菜品主数据、餐厅主数据以及交易数据、评价数据的汇聚打通,自动实现菜品售卖的专题分析。实现菜品的分餐段、分时段的销售统计分析;实现菜品售卖份数、成本、利润的综合分析;实现菜品售卖与顾客评价的关联分析;对集团菜品结构 SPB进行结构性分层分析;实现菜品之间的相关性的综合分析。所有专题分析数据,每日自动生成,支持统计周期、售卖区域、单个菜品的自主筛选组合,灵活满足研发部门、业务部门的综合数据需求。


智能数据推送机器人:数小智

智能数据推送机器人“数小智”,实现将数据、预警等信息,智能推送给需要的业务人员,真正做到消息与时,避免业务问题发现的滞后性;进一步降低用户获取数据的门槛。


自主研发数据治理平台:数据资源管理平台

2021 年 10 月,数据资源管理平台开发完成。对三方采购及自建系统的数据情况进行“摸家底”,实现集团数据资源线上化盘点。支持按照数据归属的业务部门、数据来源业务系统、以及数据资源储存格式进行分类。以大屏方式直观展示整个集团的数据资源概况,统一注册多源异构数据源(含数据库、API、FTP),管理所有数据资源的核心元数据信息(业务元数据、技术元数据、管理元数据等)。配置数据源评分规则,对不同属性的权重进行组合配置,完成对数据源的完整性量化评估。

自主研发数据治理平台:数据质量管理平台

为了持续提高集团数据质量,确保集团数据的可用性,从而提升数据应用的准确性及效率,老乡鸡自主研发数据质量管理平台。主要功能涵盖:据质量管理标准体系建设与在线化发布管理模块;数据质检规则库建设发布模块;数据治理方案及治理任务映射自动化以及与任务中心打通;数据质量综合量化评估体系建设。

自主研发数据治理平台:维度注册管理平台 V1.5

在维度注册管理平台 V1.0 的基础上,根据内部用户反馈,不断对产品的功能、流程进行迭代和优化,实现对维度数据的全生命周期管理。不仅支撑数据中台的数仓建设,同时对集团内部的其他业务系统提供统一的维度接口数据。

后续维护,迭代的机遇与可能存在的风险

在当前数据治理的阶段性成果与数据中心 2.0 的升级迭代基础上,后续的工作重点在于始终保持业务的敏感性,从而实现产品迭代的敏捷性。在业务人员、数据人员、技术人员的紧密配合不断实践数字化转型的探索过程中,更进一步培养出业技数融合的高级数字化人才,是迭代过程的一个机遇。而老乡鸡数据数字化转型中的产品、平台、方法论的沉淀,从当下的集团专用,通过不断汲取行业知识沉淀,打磨成行业通用的产品、平台、方法论,是迭代过程中的另一个机遇。

不管是数据治理、数据中心建设,还是企业的数字化转型,都是巨大的长期工程,并非一朝一夕。如果因一时的成果,忽视了工程的艰巨性,高歌猛进、追求毕其功于一役,可能会导致数字化转型走弯路、甚至根基不稳。所以,战略的一惯性与一致性是数字化转型、数据治理、数据中心迭代的一个风险。此外,如果不能持续关注元数据的管理、沉淀,切实保障产品设计思想、业务知识沉淀、方法论沉淀真正落脚与平台,由于工程的长期性与团队、人才的流动性之间的矛盾,人才的入转调离,将导致的业务积累、知识沉淀的流失,这是后期迭代中的另一个风险。


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