大東鞋業一季大約有500款的新品。大區下轄的各個分公司要對這500款新品進行訂貨數量的提報，而這個數字來自於以往的經驗和高層下達的KPI。分公司確定了每款的訂貨數量，接下來就要考慮如何首鋪，什麼樣的鞋放在什麼樣的門店也靠經驗支撐。經過一段時間的銷售才能後置的根據經營狀況對暢銷款進行補單，補單量依舊是靠人為經驗或者既定規則。
在創業初期根據人的經驗做一些較為激進的決策，讓大東在市場快速擴容，屢創佳績。但當業務趨近飽和，越來越多的競爭對手湧現，經驗上的“激進”和“不穩定”就會變成一種賭博，一旦沒有賭準，便會面臨巨大的損失。
只有數據能幫助決策實現持續且極致的精細化
大東創建了全資子公司屹創，負責大東主品牌和子品牌的數字營銷技術與運營。
“數據化也有不同的發展階段，就像開車一樣，一開始認路靠的是老司機對一定區域熟悉的記憶，然後有了可以按圖索驥的地圖，之後是數字化的導航，最後就是實現自動駕駛了。我們現在利用AI+BI走在了數字化導航的階段。“ 屹創新零售總經理湯葉青說到。
Quick BI助力數字營銷與運營
2019年，大數據引擎在大東集團拉通，這是一個0到1的過程。
通過引入MaxCompute和Quick BI，將報表取數從業務系統中徹底剝離，不但解決了以往數據查詢即刻導致數據庫閃崩的狀況，還搭建起完善的報表體系，穩定應對高頻、高併發的數據分析。
Quick BI能力大圖
營銷管理數據門戶搭建 112家分公司全覆蓋
具有專業能力的數字營銷技術與運營團隊與分公司業務人員充分調研之後，為商品首鋪、補貨、調價等等場景設計多套完善的指標體系，在Quick BI後臺連接多種數據源，完成複雜的數據建模與計算，產出數據報表，並搭建完整的數據門戶。
數字營銷技術與運營團隊完成統一建設後，然後通過Quick BI的空間管理、行級權限管理，安全的將數據下放至112家分公司，再由分公司商品部門隨業務需求的變化自主選擇重要的數據指標，通過拖拉拽的方式，零SQL的產出數據報表，並個性化的完善營銷管理數據門戶。
營銷管理數據門戶測試數據樣板
在這套機制運行的過程中，數字營銷技術與運營團隊的數據分析師會接到分公司提出的新指標開發需求，發現有的需求視角獨特，非常值得大家借鑑。為了鼓勵更多的人蔘與數字化運營的思考，集團舉行了指標體系應用的評選。
在同一個大區的同一時間段，各個分公司都在做同一件事。比如夏季首鋪，大家需要通過數據的支持，將商品鋪至各個門店。而在這時候，他們最關心的數據指標是什麼，會製作出怎樣的報表，在首鋪環節產生了怎樣的價值？
這就是一個適合業務橫向評比和經驗交流的時機，也是數字營銷技術與運營團隊沉澱分析模版的好機會。
智能算法調價 優化庫存結構 提高出貨效率
Quick BI能為大東提供良好的數據可視化及儀表板的支持。除了報表和自助分析服務外，Quick BI還提供了部分人工智能能力。
鞋品的價格在其全生命週期中會歷經次數不等的調節，而調價的原因和調至的價格會受到很多因素的影響。
調價前通常會設置一個目標，包含銷量與均價，再將一些變化的場景因子考慮進去，比如溫度、天氣、上架時長、節假日等等。再與現有的店鋪和商品緯度的業務數據結合，通過算法模塊進行定價的計算，最後輸出調價模型，以及調價後的業務評估指標和模型評估指標，用於對調價後銷售表現的覆盤。
設定的目標和需要被考慮的動態場景因子，是每次調價都不盡相同的變量。這一過程通過Quick BI的數據填報功能輸入，該模塊提供增、刪、改、查以及審批、導出功能。輸入的數據被直接存儲於RDS數據庫。
與存儲的業務數據一同在大東的自建智能算法模型中計算出調價模型，完成價格審批流程，將模型導入SAP生成調價建議。靈活的數據填報和修改可以強化從數據調整到智能再到分析的閉環。
算法產出的業務評估指標和模型評估指標由Quick BI搭建可視化報表，呈現調價後的銷售目標完成狀態和細節數據變化的洞察。以杭州地區2021年春季調價為例，系統產出的調價建議採納率為75.7%，調價後銷量達成率95.6%。湯總提到的自動駕駛，也出現端倪。
高頻日報、週報生產提效
分佈在112家分公司的商品部是高度數據化的部門，在這裡每天都要產出日報，指導鋪貨、補貨、調貨的決策，每週還要產出週報向上彙報。
以往，需要向總部IT提交數據開發的需求，從開發取數，再到製作報表，少則需要2小時。現在，Quick BI中“分析師”角色開放給商品團隊經理進行自助分析，通過選擇適合的可視化圖表或電子表格，利用控件進行條件約束，僅需拖拽指標即可在30分鐘內完成日報。適合公開的數據結果還可以通過釘釘群進行廣泛推送，觸達更多的人群。
釘釘群推送報表
支持豐富數據源直連
開放是Quick BI一直堅持的方向，這在支持的數據源類型上也能洞見一二。早期，由於成本因素，大東會選擇多種數據庫存儲不同的業務數據，早在BI工具選型調研時發現很多BI產品不能支持現有數據庫。而Quick BI覆蓋的數據源多達38種，並且迭代速度很快，幾乎每次發版都會新增數據源類型。隨著業務的發展，大東開始了更多的嘗試，目前利用數據湖DLA訂閱友盟SDK埋點數據，友盟採集到的數據，會迴流至數據湖DLA，Quick BI可以直連數據湖，讀取友盟端實時RT數據明細表，在線根據營銷場景分析需求，創建數據集進行在線多維分析。
大東鞋業在順應時代發展的道路上，一直走在積極探索數智化轉型的前列。圍繞用戶價值，大東鞋業充分利用數據和技術思維快速洞察目標客戶的潛在需求，進行商業模式再造，重塑價值鏈，真正實現“7天快時尚”。
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數據中臺是企業數智化的必經之路，阿里巴巴認為數據中臺是集方法論、工具、組織於一體的，“快”、“準”、“全”、“統”、“通”的智能大數據體系。
目前正通過阿里雲對外輸出系列解決方案，包括通用數據中臺解決方案、零售數據中臺解決方案、金融數據中臺解決方案、互聯網數據中臺解決方案、政務數據中臺解決方案等細分場景。
其中阿里雲數據中臺產品矩陣是以Dataphin為基座，以Quick系列為業務場景化切入，包括：
- - Dataphin，一站式、智能化的數據構建及管理平臺；
- - Quick BI，隨時隨地 智能決策；
- - Quick Audience，全方位洞察、全域營銷、智能增長；
- - Quick A+， 跨多端全域應用體驗分析及洞察的一站式數據化運營平臺；
- - Quick Stock， 智能貨品運營平臺；
- - Quick Decision，智能決策平臺；
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