给世界首富的数据报表——集团化数据管理平台

群硕就传统零售行业向新零售转变话题，与某全球奢侈品行业翘楚集团开展对话。该集团旗下有70+杰出品牌，业务遍及5大商业领域，越是如此庞大的商业帝国，数字化转型过程越是充满未知和挑战。

对话中，该集团透露他们的担忧：

集团旗下品牌众多、线下销售渠道繁复。销售数据呈现多样性和复杂性，数据处理、整合、复核耗费时间人力，遗漏、失误风险却仍无法避免，无形中增加人工成本，数据信息的时效性延后，忽略了挖掘数据本身价值。

事实上，这些担忧不止表现在一家集团身上。群硕发现，在新经济背景下，以下现象普遍存在于新零售行业：

数字化时代瞬息万变，大数据、云计算、物联网、AI的风声未歇，“元宇宙”挟着VR技术强势攻占C位，“数据价值”被推上前所未有的高位，更多新零售企业认识到，数据管理技术或推动新零售向更高端延伸。在企业数字化建设过程中，不断积累了大量原始数据，随着数据类型、数据维度增加，无疑加大了企业数据采集、筛选、管理与应用的难度，如何用快速有效的数据治理技术，帮助数据分析人员高效完成常规的数据整合工作成为一大挑战。

结合该集团在数据管理方面表现出的实际问题，以及对行业业务需求的洞察，群硕研发团队，将“数字化转型 + 数据治理”作为理论出发点，下沉数据管理领域，一个专攻商业数据管理的智化平台，终于出现在众人面前。

这是一个将分散数据整合纳入统一管理的技术平台，包含数据采集、存储、质量、管理、应用等关键流程，兼顾数据管理能力和数据安全保障，充分释放数据价值，并最终应用到实际业务。

数据采集清洗

数据采集是企业运营和数据治理的前提。标准的数据采集方案，可以帮助简化人工操作流程，省去重复步骤，减少失误率。对该奢侈品集团线下门店、线上旗舰店等销售渠道进行全域数据整合，通过匹配数据字典，根据数据字典中导入字段名称-别称的匹配关系，读取识别数据，形成标准主数据；按质量规则对数据仓库中的数据进行校验，找到业务中有效的、高价值数据导入，并进行统一管理维护，而无效数据放入“导入异常数据”文件，供数据提供者查验修正，这个过程也被称为数据清洗。

数据质量

数据源头众多，可能造成数据质量参差不齐，数据最终是应用于业务运营的，若出现误差就会损害企业收益，所以及时消除安全隐患十分有必要。数据治理方案提供多种质量检查规则，通过量化的数据质量指标，自动检查质量问题，及时发现并修复异常数据，对现有缺失数据自动填充，根据计算公式或关系匹配规则，利用现有数据字段生产新的字段，快速消除数据安全隐患，全面提升数据质量。

元数据存储

元数据管理是企业数据治理的基础。元数据分散在新零售行业的各业务环节中，将业务元数据、技术元数据、管理元数据清洗后，按照类型、业务需要等归类整理，集中存储到中央数据库，为集团内外管理提供数据服务，便于治理人员快速查询和获取所需的数据，满足业务需求；存储的元数据会应业务人员的更新操作而变动，群硕为此开启了备份机制，备份后的数据不会轻易变动，以应对报表中财务数据延后审核的变更追踪。

数据应用

数据的应用是数据最终产生价值的部分。在前文流程处理基础上，业务元数据生成完成，集团化的数据管理平台以业务元数据为根基，产生普遍适用的具有准确性、时效性的数据，为集团提供业务报表、自动化分析等集团精细化运营工具，赋能新零售行业集团，以全局视角对各业务域的数据资产进行盘点，实现集团数据资产价值化，依据现有数据发现更多的业务问题、洞察潜在商业机会，用数据驱动业务。

商业数据管理智化平台，是应新零售发展机遇而生的，是专为集团数据管理量身打造的，已经成为业界代表性的产品：有效整合该奢侈品集团旗下各品牌、外部销售渠道及财务等信息；将销售分析报表制作时长从1个月缩短至1周；数据分析人员更集中于分析本身，挖掘更多的数据信息和数据价值，让数据发挥更多资产价值。