案例分享｜零售巨頭如何實現供應鏈數字化，挖掘百億行數據價值

客戶背景

知名零售巨頭，《財富》500強企業，業務遍佈全球多個國家和地區，運營近萬家零售商店。

項目背景

在信息化建設方面，該零售巨頭一直走在行業的前列。多年來，該零售巨頭供應鏈系統已運行多年，產生了大量物流信息數據，爲提高供應商管理水平和供應商績效數據的透明化，更好地提高供應鏈運營服務水平，爲採購部門提供談判數據支撐，須要創建供應商分析平臺。

同時，供應商分析平臺能夠對供應商進行有效管理，創建規範指標考覈體系，提升服務水平，減小缺貨率，下降庫存成本，達到供應商、門店單品管理協調一致。

項目目標

◆ 實現高效、快捷的信息分享，提升業務對象獲取信息的及時性；

◆ 提升物流信息展現分析的效率；

◆ 有效展現關鍵供應鏈指標，多維度過濾條件即時生成相關供應商績效，多層級展現相關數據，根據績效基準爲供應商提供紅黃牌預警。

解決方案

基於CDH平臺搭建Data Lake（數據湖），未來自14個業務系統近240張表數據抽取至Data Lake，總數據量百億行，源數據類型有文本文件和Oracle數據庫。ETL工具採用Kettle 8.0版本，調度工具使用Crontab。

分層模型設計規則以下：

• 貼源層ODS

基於Data Lake已有模型實現，不能覆蓋的需求，協調IT部門優先將其同步到Data Lake中，部分基礎數據需由BI填報後導入。

• 基礎層FDS

基礎層的關鍵在於數據標準化，經過數據的清洗轉換，造成標準統一的業務明細數據，爲數據分析與彙總提供數據來源。

• 整合層DW

整合層採用事實表和維度表的設計模式，主要負責跨域業務模型的關聯和輕度彙總，模型設計考慮通用性。

• 集市層DM

集市層主要負責專題建模，當模型整合複雜度高，整合層現有模型沒法知足應用需求時，可開展專題建模，多應用的複雜場景能夠分庫創建多個集市層。

客戶收益

◆ 實現數據治理：Data Lake的搭建，建設統一的數據平臺，爲數據治理、數據分析及前端應用提供統一接口；

◆ 方便信息追蹤：源系統數據的集中管理，便於用戶和IT對數據的來源以及計算邏輯進行追蹤，增長數據分析的效率；

◆ 數據分析：Yonghong BI平臺的搭建，爲商品部統一了數據分析平臺；

◆ 自助服務：Yonghong Z-Suit平臺包含敏捷BI，簡單易用，支持用戶在平臺中進行自助式數據分析，提升數據分析效率；

◆ 自動化：供應鏈及商品部的業務主題開發，Yonghong BI平臺替代了傳統手工報表，解放了手工工做，爲供應商KPI考覈規範了流程；

◆ 業務輔助決策：來自各大業務系統的海量數據，經過Yonghong BI平臺的可視化報表進行展現，爲業務人員和管理層提供決策支持。

從2014年開始創建供應鏈部門，供應鏈的優化（如廠商的倉庫的送貨率、庫存質量以及門店的銷售狀況等）一直是一個亟待解決的問題。在與永洪科技合做後，永洪科技對供應鏈優化的總體方案設計、數據治理、數倉建設、數據分析、可視化應用展示及實施服務都對咱們有很大幫助，咱們會與永洪科技保持長久緊密合做。

——項目負責人

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