如何高效利用数据，激活数据价值是当下企业都在思考的核心问题。近日，在「敏捷·创变——2024观远数据智能决策峰会暨产品发布会」现场，斯凯奇数据平台负责人Lee以《斯凯奇数据平台创新，通过场景化应用挖掘数据价值》为主题，分享了分享斯凯奇如何以目标管理与滚动追踪为核心，实现库存管理及滚动预测，并介绍了数据平台建设5年的发展历程。

  在鞋服行业，库存管理对公司而言至关重要，必然的联系到企业的成本和利润。产品从研发设计到生产准备，需要长达一年的时间，这在某种程度上预示着时间周期较长。库存若能成功销售，便转化为企业价值，否则商品过季，可能不再流行，将成为成本负担。

  库存管理是鞋服行业的核心内容，一定要通过精细化的数据分析和策略调整，以确保库存的健康流转和企业的财务健康。在传统的库存滚动预测流程中，有一些挑战：

  ：每个月，库存管理部门从不同来源获取数据，包括销售目标、订单、库存数据及OTB计划，整合这一些数据常常要15到20天才能完成报告。

  ：一年中可能会出现六七个销售目标版本，包括年初和每个季度的预估版本。这些版本不仅多，而且细节不够精细。目前的目标可能已细化到单店，但对于整体业务的指导性仍然不足。

  ：为了更好地指导实际决策，不仅必须了解到年底的总库存量，还有必要了解不同品类、不同年龄段、不同性别的库存分布。这样的细分能够在一定程度上帮助我们更精确地进行业务决策。要实现这种细分，就需要将目标进一步拆分到各个细分品类中。这样的一个过程涉及到大量的运算步骤和数据处理，对现有系统来说是一个挑战。

  为解决库存管理的挑战，斯凯奇制定了一个包含两个核心内容的方案：目标管理，包括多版本目标管理、目标拆分以及拆分结果后的分析。同时，利用观远平台做滚动追踪，以分析当前库存和预估未来库存。

  首先通过观远的DP系统来实现目标拆分。观远平台允许定制模板、导入数据、计算参考值、提交基因子以及进行校验和提醒。基于这些功能，斯凯奇招DP系统中构建了财务计划，将单店目标转化为OTB（Open-to-Buy），再通过退货和折扣转化为SI（库存投资），并根据不同品类、商品类别、年龄和品类占比进行细分。这样的一个过程涉及大量数据运算，但观远平台能利用过去两年的历史数据作为参考，使业务同事能够直接引用并调整这些参考值。

  目标拆分完成后，得到了单店和不同品类的细分目标。然后结合OTB计划、退货预估和销售库存到货计划，就能预估未来的库存。此外，能加入销售达成率和OTB参数设置等参数，以方便地预估年末库存和库销比，以及不同渠道和品类的情况。通过这一种方式，斯凯奇能够更精确地管理库存，优化销售策略，并为未来的采购决策提供数据支持。

  斯凯奇将目标管理与滚动追踪作为核心策略，成功实现滚动库存计划。其成功重点是构建的底层数据能力。数据能力建设不仅是实现数据应用的核心，也是推动斯凯奇库存管理策略取得成功的重要基石。斯凯奇总结了三大数据能力建设关键要素：

  在业务层面推进数据应用时，可以从业务成熟度和价值创造两个维度确定场景的优先级。此时，需要识别并第一先考虑那些既成熟又具有高价值的应用场景，这样的场景不仅变化较小，且能让业务部门快速看到其价值。

  确定了优先场景后，要结合现有的数据基础和技术水平来考虑怎么快速实现这些场景。想象有三个相互重叠的圆圈：业务场景、数据基础和技术能力。在这些重叠区域，可以迅速推进项目。如果某个业务场景缺乏技术上的支持，那么就需要优先提升技术能力。相反，如果场景和技术能力都具备，就需要寻找或生成所需的数据资源。

  技术上要基于业务场景需要构建和完善数据平台能力，避免一味追求功能全面而庞大的数据平台。构建功能全面繁多的平台，在BI领域可能会引起初期投入过高，而价值回报却不明显，从而带来推进阻力。因此，建议基于具体的业务场景来构建和完善数据平台的能力。

  数据平台并非单一的软件套件，而是由各种软件和一些开源技术组合而成的平台。可以将其想象成一个生产车间，其中包含不同的生产线。业务场景相当于需要生产的数据产品，而构建这一些产品则需要相应的生产线。通过模块化的方式，可以灵活地扩展和调整生产线，以适应不一样的业务需求。

  在数据平台的持续运营方面，需要认识到建设过程并非一蹴而就，而是一个持续演进的过程。这其中又有两个关键点。

  一是需要建立敏捷复合型团队。小组成员需要具备业务、数据和技术的全面知识。虽然不必比业务部门更深入了解具体业务运作，但在广度上，小组成员应能够跨越不同业务模块，吸取经验并应用于其他领域。例如，小组成员可能同时涉及财务、供应链、人力资源、商品等多个模块，通过这种跨领域的经验积累，可以在不同业务板块之间分享和应用知识。

  二要以敏捷的方式来进行数据治理。企业不可能等到所有信息化建设完成后才开始BI工作，也不可能一开始就全面启动数据治理项目，因为这将涉及巨大的投入，且在数据价值未显现之前，企业内部可能不会重视数据质量上的问题。因此，建议采用敏捷的方式来进行数据治理，即“以用代治”。

  聚集了“业务、技术、团队”三个关键点后，斯凯奇目前建立了较为完善的“大数据平台”，概括整个建设历程，可大致分为三个阶段：

  ：这个阶段并没有一个专门的数据仓库。主要依赖于Oracle数据库，通过存储过程来生成报表，尤其是中国式报表，但缺乏数据建模和处理。

  ：开始构建数据仓库，整合各个业务系统的数据，并做处理，使用了Kettle这一开源数据集成工具，以及Azkaban进行调度和监控。

  ：随着数据量的一直增长，需要将传统的关系型数据库迁移到大数据平台。因此，斯凯奇将Oracle数据库迁移到了Hadoop平台，并基于观远开发了移动端、仪表盘和自助分析大屏应用。此外，我们还建立了数据门户，为用户更好的提供统一的数据访问入口。

  未来，斯凯奇也不会追求一个功能全面而庞大的数据平台，而是根据实际的需求添加不同的组件。例如，开发实时数据处理功能，建立门店和商品标签等应用，以增强平台的功能；基于Dataops概念构建开发管控一体化平台，以解决数据平台的管理问题和提高开发效率；通过AIGC为用户更好的提供帮助，比如定义指标、解释数据来源等，以提升使用者真实的体验和数据的可用性。

  斯凯奇与观远数据的合作正不断深化，双方将继续探索数据应用的新领域，聚焦业务价值，利用数据驱动的敏捷经营能力，共同探索“让业务用起来”的无限可能。返回搜狐，查看更加多