消费零售 – 上海逐鹿信息技术有限公司

客户简介

作为知名品牌，旗下26个国际知名大品牌中的15个已经在中国上市，另加两个本土品牌，集团在中国的共有17个品牌，覆盖了大型百货商店、超市、药房、高档专业发廊和免税店等各种销售渠道。

为了驱动数字化转型并进一步推进中国市场业务的发展。公司提出了GoToMarket的业务项目，即实现消费者驱动的端到端供应链，通过加强优化操作和库存成本对客户需求进行快速的响应。

GTM的业务目标对相应的数据支撑有着较高的可用、可信、可控的需求。为此中国公司邀请相关团队，对GTM业务覆盖范围内的数据需求（包括，重要数据元素、数据质量场景、职责岗位）进行了专业的咨询服务，并根据资询输出安排相应的人员承担数据质量专员的职责。然而在实际的数据管控工作中，却遭遇了各方面的困难。

业务痛点

来自各线上销售渠道的数据同步方式不一，存在渠道销售数据缺失的现象。
线上销售商品ID与内部系统中的BOM采用人工映射的方式，存在映射错误导致销售数据统计出错的可能。
各业务部门内的数据标准统计口径不一致，导数据质量专员的工作开展困难。
数据质量专员的技术背景分化严重，工作模式不规范，无法统一。

客户收益

GTM的业务目标对相应的数据支撑有着较高的可用、可信、可控的需求。为此中国公司邀请相关团队，对GTM业务覆盖范围内的数据需求（包括，重要数据元素、数据质量场景、职责岗位）进行了专业的咨询服务，并根据咨询输出安排相应的人员承担数据质量专员的职责。然而在实际的数据管控工作中，却遭遇了各方面的困难。

胜出理由

为了构建数据资产统一视图，治理团队需要对数据架构中的数个数据节点进行元数据对象的采集，从OMS/SAP/MDM到ODS，再到Data Mart乃至Data Lake等。除了对数据节点中的元数据对象进行采集外，还要能够支持PowerBI工具的元数据提取。此外还要能够实现对技术血缘进行自动化解析和可视化渲染。

方案亮点

此方案由三大功能模块组成，分别是元数据管理、数据质量管理以及数据标准与治理综合管理。三者各司其职，为不同的治理或管理工作岗位提供适用的功能，又能实现协同治理。

元数据管理模块拥有广泛的元数据采集适配器，且适配对象不仅仅局限在常用的数据库，还有数据集成平台、企业应用、报表工具等。特别是对Oracle存储过程有着最为准确的自动化血缘解析能力。
数据质量管理模块为数据质量专员提供了从数据质量场景稽核与数据质量改善流程在内的一揽子解决方案。质量专员可以在该模块上部署基于历史异常而构建的常规稽核作业，也可以部署基于经验探索而过构建的预警型作业。
数据标准模块在一个协作式的知识集管理平台中为用户提供创建、维护、展示、分享统一数据标准定义的能力，为业务治理人员提供包括数据对象、数据标准、数据质量的综合管理视图。

附加信息：实施概况

经过3个月的团队实施，完成了项目一期的治理工作，完成了：

梳理包括OMS、SAP、ODS，PowerBI等5个数据系统共计124张重点业务表元数据采集。
排摸线上销售渠道汇总所涉及到的11条技术血缘链路。
产品主数据，销售数据两大业务领域内共计104个业务术语标准的统一与责任认定。
重新设计数据质量专员的工作职责及协同模式，统一专员的工作平台。
实现了CPD产品线所属的共计64个数据质量校验场景的自动化运作。
为后续二期治理工作扩展至其他产品线明确了落地路径。

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