遥遥领鲜，看永洪科技智慧引领生鲜品牌新风尚

  目前，中国已经跃居全球第二大经济体，人们更加注重生活的质量，美好生活更是成为了国家战略，而如何吃的健康、吃的新鲜，保障饮食安全和质量，是实现美好生活的前提。中国生鲜零售市场百花齐放，同时又经历过疫情的影响，作为生鲜行业的一员，Q品牌迎来新的机遇，也必将面临新的挑战。

 

  Q品牌一直秉持着对品质的执着追求，从源头采购到门店销售，Q品牌每一个环节都严格把控，确保消费者能够享受到新鲜、安全的食材。自2012年4月份创业至今，已在全国布局近30+座城市，门店总数突破3000+家，服务超1900万+会员，经营包括蔬菜、水产、水果、猪肉类、肉类（非猪肉类）、蛋奶、加工食品、综合标品在内的8大类生鲜品类，有超过500种优质产品。

  为了应对时刻变化的市场形势，Q品牌探索出支撑新鲜的背后逻辑是科技，坚持数字化转型，打造高科技零售企业。Q品牌每晚7点开始的阶梯式打折“日清”模式，背后是一套高效周转、零库存的机制，即基于数字化的三个高效运作体系：“订单的高效联动，解决了门店的库存问题；价格的高效联动，解决了及时响应市场变化与门店价格差异化问题；仓配的高效联动，结合品类特性建立不同的仓配管理系统，满足业务12小时从收货到分拣，物流配送门店的全过程高效协同。”

  数字化转型的最后一公里，就是将数据价值变现。Q品牌数字化转型最后一公里遇到哪些困境？

选型前旧报表的局限和问题

不成体系，不能直接指导业务增长

  过去Q品牌和大多数传统企业一样，业务是需求方，而IT部门则响应业务的需求开发。Q品牌的科技部扮演着类似IT角色和数据分析师的综合角色，包含产品经理、前端和后端，由产品经理作为沟通中枢来将业务部门的分析需求落地。旧报表系统内容零散，样式固定，缺少分析，不成体系，不能直接指导业务增长。以下两个主要问题，一直困扰着Q品牌：

  1、需求繁杂，开发冗长

  各个业务部门、门店所有报表需求都集中在科技部身上，门店的需求经由总部运营部门汇总到科技部身上，“集万千宠爱于一身”，科技部疲于应付来自各个业务部门和千家门店的万千需求。

  另外一方面，Q品牌在用的报表开发工具，或是代码开发，或是面向IT人员的FR报表工具，开发周期长研发投入大，写代码做数据建模和页面编码成本很高，这无疑是让科技部的工作事倍功半，雪上加霜。对于业务部门来说，排队等待需求已是惯性常态化。

  2、沟通往复，耗时耗力

  倘若只是技术上的开发尚可通过更高效的开发工具或者投入更多人力去解决，但比响应报表开发更累的是往往复复的沟通。

  科技部每完成一个业务部门的需求，就需要找数据同事对数据溯源到头一次，找业务同事对需求确认一次，要么在和业务部门沟通，要么在和业务部门沟通的路上；业务部门也不好过，快速发展的业务让分析需求总是需要动态变化，这使得让报表本身也要随之调整，业务部门也要发起一次次沟通，或者总是被打断要重复校准验收需求。

  Q品牌是一家科技型的零售公司，在人员素质相对较高的情况下，确认需求、验收需求仍然对科技部和业务部门在沟通上都带去了很大的工作量，耗时耗力。

  传统的IT和业务配合模式已经远不能满足Q品牌的业务发展需求，时不我待，Q品牌亟需一款既能够提高报表分析效率，又能够解决往复沟通低效问题的敏捷BI工具。

  在选择第三方合作伙伴的时候，Q品牌更加关注产品领先的能力和咨询、培训服务的能力。首先，要考虑产品的数据处理和分析能力，包括数据整合、清洗、建模等功能是否强大；其次，数据可视化效果是否直观、清晰，能否满足多样化的展示需求；再者，是否具备持续升级和优化的能力，更重要的是，产品的易用性和交互性，是否便于用户操作和探索数据，便于推广业务自助分析能力，释放IT生产力。这些都是Q品牌在 BI 选型时需要重点考量的因素。

 

永洪科技是如何针对性解决问题的

 

  1、灵活丰富易上手的拖拉拽分析

  业务人员通过自服务数据集做数据治理，数据越来越准确，看到了永洪科技旗下vividime BI的灵活、敏捷开发。自服务数据集提供可视化流程数据建模能力，用户可快速完成表和字段的转义、异构数据源关联、多粒度表达式、数据脱敏、异常数据过滤、维度度量扩展、缺失值填充、去重、拆分列、范围分组、格式转化、自循环列等一系列操作，提高数据质量，支持跨库计算。对于各个业务部门及门店，自行分析，再也不依赖IT人员处理数据。

Q品牌大数据自服务数据集流程

  业务人员通过vividime BI制作报告的拖拉拽功能，就可以快速完成绘制图表、预警等操作，数据之间还可进行任意联动、钻取、跳转等OLAP分析操作。而这些操作，原先都需要科技部同事来进行。

vividime BI制作报告

  快速呈现场景展示：

  Q品牌，成立了多个项目组来负责不同事务，甚至采用多个项目组共同测试某个业务并进行“赛马制”PK。业务人员通过vividime BI拖拉拽功能将这种场景数据可视化。它具有重要意义，无须科技部参与情况下，可以将比赛过程和结果以直观的形式呈现出来。通过数据可视化，能够清晰地展示各个参与者的优势和劣势，让参与者和观众清楚地看到了竞争过程和结果。

  2、面向业务人员的自助分析推广之路

  Q品牌是一家科技型的零售公司，科技人员素质相对较高，有着丰富数据分析场景和传统报表使用经验，因此主要以纯BI项目为主，咨询和培训服务为辅。永洪科技结合数据技术的最新发展动向与标杆企业的应用案例，向客户提供咨询服务和数据技术与应用的相关培训，帮助客户认识好、学习好和使用好数据技术，适应“数据驱动业务”的产业大趋势。

  自服务分析没有说的那么简单，让业务用户直接掌握制作数据报告的技能不现实。永洪科技充分考虑了业务用户的学习曲线和熟悉周期，设计了循序渐进的自服务分析学习路径。

永洪科技vividime BI所带来的价值和效益

  首先，它提升了企业的数据利用效率。在企业信息化建设刚起步的阶段，打造信息化系统，往往关注的是平台的访问量和报表的可视化程度。自助式BI不同于传统的报表型BI，系统的价值不再局限于关注平台的访问量，而是关注企业内部在发现业务异常后，有多少人能够在平台上利用数据解决自己的实际问题。通过自助分析，Q品牌员工能够根据自身需求自主获取数据、进行分析，大大缩短了数据获取和分析的时间，使数据能够及时转化为有价值的信息，为决策提供支持。

  其次，BI 自助分析促进了Q品牌内部的协作与沟通。不同部门的人员可以基于共同的数据进行分析和讨论，打破了部门之间的信息壁垒，增进了相互理解，有助于形成统一的目标和行动。

  再者，它增强了Q品牌的决策科学性。自助分析能够提供全面、深入的数据分析结果，使决策更加精准、有据可依，降低了决策的风险，提升了企业的竞争力。

  同时，BI自助分析还有助于发现潜在的业务机会和问题。通过对数据的深入挖掘，企业能够发现以往被忽视的趋势和关联，及时调整策略，抓住机遇，避免损失。

  此外，数字化转型的最后一公里，就是将数据价值变现。它推动了企业的数字化转型。自助分析是企业数字化发展的重要环节，使企业能够更好地适应数字化时代的要求，提升整体运营水平。总而言之，永洪科技帮助用户实现智能化数据运营。通过数据分析和可视化，企业实现了对业务的深入洞查和精准科技管理，提升了决策水平、运营效率和风险管理能力，为企业的可持续发展奠定了坚实基础。在未来的发展中，永洪科技将继续助力Q品牌深化数字化转型，不断探索创新应用，以应对日益复杂的市场环境和竞争挑战。