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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。
零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。
华致酒行连锁管理股份有限公司成立于2005年,并于2019年1月29日在深圳证券交易所上市(股票代码:300755),成为中国首家酒类流通A股上市企业,也是该行业内的龙头标杆。经过数十年的信息化,公司亟需以业务转型为导向建立数字化战略格局,以数据中台为抓手激活数据价值,盘活数据资产。
华致酒行的信息化之路稳扎稳打,但是随着时间推移也陆续出现了一些待优化项,华致酒行在亿信华辰的协助之下迅速成立专家团,梳理后续处理方法,以期进入全新的数字化时代。
其一、为了让数据自然流动,整合全业务数据资源,统一业务指标口径,实现数据无障碍共享交换。
其二、数据资产体系化,数据全维度打通,建立统一的标签类目体系,盘活数据资产,助推业务增长。
其三、华致酒行要求搭建成熟易用的数据服务体系,让数据服务可量化、可视化。
华致酒行依托智能数据治理平台——睿治,搭建数据中台,整合主要的业务系统源数据,建设一套准确、完整、强大的基础数据平台;形成数据标准体系,提高数据质量,为各业务部门的管理分析提供一致且完整的数据支持,为面向主题的分析型应用的开发建设提供数据基础和技术基础;在平台上挖掘数据价值与决策支持应用,满足业务应用的同时,也可直接为管理提供决策服务。
1.规范数据标准
建立基础数据标准,形成整个公司一致的、统一的数据描述;参考国家标准、行业标准等,制定数据标准策略,使得所有通过处理的指标或分析应用的数据源唯一且正确。
2.促进数据融合
将多个系统的数据结合在一起,形成一致的数据模型,通过数据模型建设,消除信息孤岛。建设统一的数据交换和共享支撑平台。
3.提升数据质量
形成质量规则定义、检核、整改、度量反馈的闭环机制。对融合的数据进行强化检核,确保数据的可用性和安全性,为数据交换和共享做好质量保障。
4.保障数据安全
参考华致酒行数据安全分级策略和数据密级保障方法等,约定数据的密级(敏感数据脱敏) 、传输、权限等,保障数据的安全使用。
5.发掘数据价值
通过数据的融合,以全局视角对各部门的数据关联比对,进行数据建模设计,在数据的关联关系中发掘更多的数据价值,支撑客户画像、商品销售分析、洞察客户消费行为等应用场景。
本项目整合华致集团主要的业务系统源数据,建设一套准确、完整、强大的基础数据平台;形成数据标准体系,提高数据质量,为各个业务部门的管理分析提供一致且完整的数据支持,为面向主题的分析型应用的开发建设提供数据基础和技术基础;在平台上挖掘数据价值与决策支 持应用,满足业务应用的同时,也可直接为管理决策服务。
1.数据能力有效提升,助推业务增长
以往的信息化未改变企业的传统工作流程,各个业务领域相对割裂,通过这场自发的数字化变革,华致酒行依靠亿信华辰的睿治数据治理平台来搭建数据中台,对数据进行综合“治理”,从而达到有效管控,提高公司的数据能力,对用户、商品、营销、库存、商户和运营等板块带来更加灵活的数据服务,反哺业务增长。
2.打通产业链上下游,革新商业模式
另外,数字化的改革牵动了上下游,企业产业链的效率都有所提升,华致酒行通过数据中台融合多个业务系统数据形成一致的数据模型,打通华致酒行内订单数据流转、商品数据业务流转、营销数据业务流转、库存数据业务流转、组织管理数据体系机商品运营数据体系等。在数据的关联关系中发掘更多的数据价值,支撑客户画像、商品销售分析、洞察客户消费行为等应用场景。