自助分析赋能数据文化 | DataGPT升级发布会

北极九章对我最大的吸引之处,是从数据文化来提倡一种数据工具的使用模式和使用方法。

我作为一个企业的CIO,其实对于业务团队来说,我们最大的价值就是如何用数据帮助业务团队去呈现业务、发现业务、挖掘业务、决策业务。

当然这些所有动作过程中,势必是有一套数据使用的容易程度、数据的使用氛围以及数据之间关联的关系。所以我们在推进所有的数字化建设过程中,需要找到一个相对简单易用方便的工具。

我们是一个传统的服装零售企业,90%以上的业务来自于会员销售,所以说会员洞察就变成了非常重要的事情。

在POC的过程中,我们把会员的整体的RFM模型、 AIPL的模型,全都置于搜索中。比如基于一个会员号,通过搜索的方式就非常方便地获取到会员标签,放大之后获取到卖得最好的商品。这样一来,就能很快地帮助我们的销售在顾客邀约的过程中,尽最大可能事先给他提供喜爱的商品。

任何POC如果不讲究业务场景,也只是走过场。和北极九章的POC,不管从我们IT视角来看,还是会员业务视角来看,都觉得这个工具可以帮助我们在数据洞察和数据探索过程中,很好地达到对数据应用的氛围,也就是一开始说到的数据文化。在我们POC结束以后,我们也跟北极九章在我们企业内部推行数据的应用文化。

数据应用文化的第一个抓手就是让数据普惠所有的业务人员。

整体的数据应用过程中,特别是IT建设的若干个系统,每个系统都会产生大量的数据。但是数据是通过报表方式来呈现的,而应用报表的前提是,使用者和数据的结构或结果有非常高的匹配度。真正需要数据的时候,管理层和一线需要的数据维度又不一样。从这角度看,无论是执行层还是管理层,在使用原有BI的过程中门槛就非常高。

我们甚至可以这样说,当一家传统公司把BI建起来以后,基本上最高管理层只会使用那么一两天。原因很简单,整体的建设过程是:根据管理层想要的数据形成一个固定的表格,开发完后再做呈现,完了再去做测试,测试完了以后再交给我们的最高管理层。随着时间的推移,需求也就消失了。

所以说今天我们如何让需求快速被呈现呢?

第一步就是让所有的检索型的报表变成搜索型数据。打个比方,我们要去看一本书,以前我们是到图书馆找到索引的抽屉,按照字母也好,按照分类也好,逐一找直至找到那本书。首先要有这本书,你还得懂得索引的规则,否则你最终是找不到你想要的书的。

现在我们想把BI变成一个搜索式的。你要看任何书,其实你只需要知道你想要得到的观点出现在哪本书里面,这样一来,就能通过搜索把所有基于若干张表里面的数据都聚合到一个屏幕上面了。

在和北极九章的合作过程中,我们把数据的领域扩大到我们的渠道、销售、库存、会员、财务、人事,这样一来,在挖掘和洞察数据的时候,就可以关联不同领域,不断通过搜索的方式获取相关的数据,直至找到问题的根基点。

如果说要总结这几分钟所说的话,那么就一个点:让所有具有一定商业洞察能力的人,获取到数据的成本降至最低,这就是我们和北极九章合作过程中最大的价值点。