劳动密集型企业上云,如何搭建一个科学靠谱的数据中台

网友投稿 656 2022-05-28

最近,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;以及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。

劳动密集型企业上云,如何搭建一个科学靠谱的数据中台

全貌、实时、大盘是我们接下来要讲的重点。

初次实践,技术成为了门槛

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。

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,对于技术人员来说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。

“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。

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

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,生产效率比东方纯手工的纺织机高出很多,当英国打开东方市场的时候,我国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。

如果不想落后,一定不能错过华为云双11上云嘉年华,热门大数据产品4折起,还有机会获得最新款Mate 40系列手机。

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