专访洋河CTO熊衍：洋河的数据化变革和数据应用体系建设
随着消费互联网转向产业互联网的进程不断深入，越来越多的传统企业在互联网浪潮中寻求变革。当然这个特殊时期，更多的制造商也开始了产业互联网2B向2C变革，改变原有的供应链渠道模式，寻求新的增长活性。
白酒行业由于其特殊性，白酒消费人群对于酒的需求拥有独特而差异化的需求，口感、个性偏好、阶层标榜、身份确认等。数据为引导力的“柔性供应链”、独特的差异化人群要求了一家出色的酒厂，要具备的强有力的数据整合分析力。
而洋河酒厂的数据化变革，就从这个大背景开始...
在2019年8月15-17日举行的帆软智数大会零售行业分论坛上，洋河CTO熊衍先生作为传统企业数据应用体系转型的代表，对传统企业数据应用建设，及企业数字化转型，作了详细而深刻的演讲。
首先：作为企业数据化工作的参与者，熊衍先生已经在洋河深耕企业信息化十年了。
与互联网企业（BAT为代表）相比，洋河在数据分析、数据应用还相差甚远。但正是这种落差，让洋河有机会去学习和模仿互联网企业的相关经验，少走一些弯路。并且洋河也看到，对于传统企业来说，数据应用具有巨大的潜力。
数字化时代，白酒行业如何重构价值链
需要建立以消费者为导向、以市场为驱动、以数字化为支点的营销组织和协作机制。从而快速响应消费者和市场的需求、高效落实品牌培育。
1、以市场需求为驱动，跨部门快速响应市场需求，高效整合分配资源。
2、提高“营”和“销”的协同能力，总部做专做强“营”的智能，为区域提供支持总部-区域间高效、闭环营销协作。
3、区域职能细分，以品牌和产品细分区域职能，扁平的区域体系，总部营销指令和资源高效精准触达渠道、终端、消费者。
4、数字化赋能优化人海战术，通过数字化为组织日常运营提效，通过数字化为组织决策提效。
5、平台化共享职能：以平台打通业务主线，发挥平台共享资源优势，提升效率。
在业务上，通过重构价值链，构建“厂商一体化”的渠道生态，利用数字化赋能客户，服务客户的客户。
通过企业链接经销商终端品鉴顾问，再到消费者团购单位，洋河打造了一整套新的业务价值链闭环。
在数字化的大背景下，洋河由“精耕渠道”延伸到“精耕消费者”，管理半径变大、颗粒度变小、管理量级变多。在坚持原来业务体系“守正”的前提下，洋河颗粒度覆盖数千家经销商、数万级别明星终端、十万级别核心终端、百万级别核心消费者，千万级别零售消费者。将颗粒度揉的更细，是洋河在互联网背景下的重要方向。
数字化背景下的一个核心是数据化：数据分析，数据应用体系，应该说已经成为洋河在数据化时代继续保持竞争力的一个重要的支撑点。那么洋河的数据应用体系到底是怎么来的？是什么样的呢？
从ERP到智慧生态系统，数据应用体系建设扎根于信息化
洋河从传统的营销基础信息化ERP到独立的营销系统、再到全营销生态系统，最终将打造一个以大数据为基础，商业智能为驱动，包含终端区域画像、数字化士兵、智慧化战场的智慧生态系统。
谈到数据应用体系建设，熊总说到：“一个企业的数据应用体系的建设一定是扎根于信息化建设。“ 而数据应用体系达到一定程度，也可以促进信息化的自我完善和查漏补缺。
洋河的数据应用建设，来源于企业管理部门的“一个需求”、“一次事故”并由一场头脑风暴拉下了帷幕。
一次需求：管理部门要求寻找货物流向，由于在当时的情况下，寻找货物流向要通过ERP、SFA等多个系统中去寻找，但多个系统形成“数据孤岛”很难实现。
一次事故：洋河移动访销（SFA）系统曾经出现过一次的宕机事故，经过排查发现一段报表的查询逻辑占用了服务器80%以上的资源。导致系统宕机，更麻烦的是这段代码已经优化到了极致。
一场头脑风暴：洋河针对上述情况，公司内部组织了一次头脑风暴，有人提出为什么不把数据都归集到一起，按照统一的标准组织起来；又有人说为什么不把非实时的业务报表从业务系统中分离出来。
熊总谈到：“最初洋河面临着四个方面的难题，数据孤岛、标准缺失、报表散乱、技术匮乏。”
针对以上问题：洋河从2015年起，洋河从三个方面出发，建立了企业统一报表平台。
组建团队：2015年初，洋河信息部组建了专门负责数据分析业务的团队。建立了一套有效的人才培养机制，同时引进专业人才，团队规模稳定在10人左右。
搭建平台：引进帆软FineReport平台作为洋河统一的报表平台。搭建基于Oracle的数据仓库，并基于SAP设计了数据调度方案，初步形成体系。
梳理报表：对散落在各系统的报表进行梳理，去粗存精，重新开发。将大部分报表迁移到统一报表平台上。同时，设计授权机制，实现数据权限统一管理。
数据应用体系建设的四个方面
1、提升数据仓库性能
基于Oracel数据仓库虽然免费简单，但是数据处理较慢，不能处理批量“亿级”的数据，因此引进HPE Vertica作为 Oracle数据仓库的替代方案，极大提升查询性能。
2、梳理业务指标体系
基于业务实际梳理指标库，并依托数据仓库逐步落地，形成指标体系。
3、丰富报表展现方式
丰富数据的呈现形式，提升图形报表、驾驶舱等应用展现能力。
4、挖掘内外部数据
依托Hadoop大数据平台，结合Python数据挖掘能力，形成对企业内外部大数据的挖掘分析能力。
洋河数据应用体系的进一步丰富和发展
基于数据分析，洋河数据部门为公司节省约500万元的业务损失，通过数据应用体系输出数据服务8大类业务报表200余张，业务数据基础模型20余个，分析报告输出50余次。
时至2018—2019年，洋河围绕数据应用体系，对其本身进行了进一步丰富，主要包括“主题分析模型”、“营销区域地图”、“微信报表推送”、“实时数据看板”、“人工智能图像识别”、“业务报表模版”。
主题分析模型：根据业务分析的需要，我们围绕不同的分析主题构建了多个主题分析模型，这样做的好处是显而易见的。
营销区域地图：洋河研发了一个企业营销地图制作的平台。基于中国地图，配合企业营销区划规则，即可实现在地图上按老板喜欢的方式展现数据。
微信报表推送：为了让公司高管在百忙之中仍能够快速掌握企业经营数据，洋河在帆软报表中开发了每晚定时推送的《公司销售日报》。
实时数据看板：在业务部门日常管理中，需要实时数据看板来帮助其更好的把控任务进度。而为了既能充分满足这类需求，同时避免对业务系统造成瞬时压力，我们引入Kafka消息引擎。
人工智能图像识别：利用人工智能技术能够获得常规手段下难以获得的数据，我们将人工智能技术用于业务场景的同时，也用来辅助数据分析（譬如检核重复门店、分析费用违规、分析违规票据等）。
业务报告模板：洋河将业务部门的常规数据报告以报告模板的形式做成报表，各部门可以直接查询下载，直接用于工作汇报。一方面大幅减轻手工整理数据报告的工作量，另一方面也极大的提升了业务的数据获取效率。
企业BI项目实施落地难点分析
“做BI真的有用吗？BI真的可有可无？为什么一定要有BI？当然，洋河也迷茫过。”但是经过无数次的循环往复推敲思考，洋河最终得出：“实施BI可能是进一步企业数据应用水平提 升的必由之路。”
关于BI到底是什么？，熊衍先生用简单的两句话为我们充分地讲解了BI 即：“BI是一种分析哲学，它擅长以平淡而精确的语言讲述一个故事的本来面目。这种语言就是真实发生过或者正在发生的数据。”
企业的BI平台上凝聚着历代数据分析师的优秀分析经验和思想。BI给用户提供的绝不仅仅是报表，而是一套敏捷而高效的数据分析工具箱。理想状态下企业各个业务条线的分析人员都能够高效地从BI平台里找到业务问题的深层次答案。
探索 BI的落地价值和成功要素
在没有BI的情况下：业务部门酷爱明细数据，导出后用Excel处理加工。其深层次原因是业务对统计报表数据不完全放心，明细数据相比统计报表而言具有更强的灵活性。而BI则可以提供高质量的底层数据模型，便于数据探索 事实上数据质量高、覆盖面全的底层数据模型，往往能帮助业务 分析工作拾遗补缺，甚至激发创新。
业务报表改版频繁，这个问题不是控制需求能解决的，而真正的原因是业务没有完全想清楚，仍在不断调试，而固定格式的报表难以适应这种变化；有了BI的加持业务部门根据其关注点的变化在BI平台快速探索 业务部门根据多维度、多指标的灵活交叉组合，自己找到能够满足其业务要求的分析套路。如果觉得BI的探索式分析不够直接，可以给他们做成固定格式的报表。
数据分析工作低效，需要大量开发才能获得分析素材，已有的固定报表很难满足业务分析工作中多层次、多视角的灵活数据探索需要，因此很多情况下数据分析师需要由数据开发人员专门配合才能完成分析报告；而BI使数据分析师可以独立工作，分析素材获取门槛大幅降低基于完整的底层模型，数据分析师可以自主搭建高级分析模型，配合BI平台内置的相关数据挖掘算法，能够高效低成本地执行业务分析工作。
由此总结：BI建设的意义在于“提升分析效率”、“降低分析门槛”“完善数据体系”。
不仅如此，在谈到BI项目的风险方面，熊总强调：BI项目失败的原因在于：
1、企业自身基础数据质量不过关，却又无力解决。
2、企业对BI项目的定位偏颇，未能形成自上而下的使用氛围。
3、企业缺乏稳定可靠的数据团队，旧的模型不敢动，重复模型一大堆。
为此，熊总也为我们总结了BI项目成功的六点必备条件：
清晰定位1、企业对自身数据的实际情况具有全面而清醒的认识，把BI要解决的问题规划清楚。
克服障碍2、通过信息化层面的努力，逐步克服自身数据资产中存在的顽疾。
底层模型3、构建并完善底层数据标准化模型，提升底层模型通用性。
培养习惯4、努力扭转企业关键用户对BI的认识，改变分析习惯。
输出价值5、构建综合性分析模型，为企业高管提供高价值情报。
打造团队6、打造专业数据应用团队，带动各业务部门共同成长。
洋河的数据中台建设及优势分析
企业数据应用的阶段性演进，是基于少量数据的（OLTP） ，到较多数据（OLAP），到异构数据（大数据），再到业务数据化（数据赋能业务创新），而数据中台，正是数据赋能业务创新的必由之路。
什么叫业务数据化呢？就是说把一些分析结果以标签或者说指标的形式反哺到业务系统当中去，能够通过数据解决一些我们以往在传统信息化手段下解决不了的问题。通俗地说法，就是数据中台。
构建数据中台优势有以下有个方面：
模型标准化复用
数据应用模型基于统一的基础表，避免“重复数据抽取和维护带来的成本浪费
业务沉淀滋养模型
数据应用模型灵活适应业务变化，演进过程具有延续性。有利于沉淀企业优秀的分析经验
培育业务创新土壤
提供高质量基础数据、标签。提升数据挖掘成功率、可靠性。有利于数据创新探索。
数据据人才成长摇篮
降低分析人才上手门槛，便于企业数据知识的积累和传承，快速构筑知识体系。
最后，熊总总结到：扎根于信息化、发展于服务化、成功于业务化，才能把企业数据应用体系建设到位。
关于企业数据应用体系建设的其他问题，中国电子商会信息化专委会，中国零售CIO俱乐部，智慧零售与餐饮新媒体专访了洋河CTO（首席数据官）熊衍。
智慧零售与餐饮媒体记者：在传统企业进行数字化、信息化转型的过程中，您认为哪一方面是最难的？
熊衍：最难的方面还是人的问题吧，一方面是人才难得，很多传统企业在引进人才这个事情上，吸引力是比不上互联网企业的，这里面有地理区位上的原因，也有薪资水平方面的原因，哪怕是现在互联网行业不怎么景气，很多人才还是不愿意到传统企业来。这对传统企业的信息化团队数据团队的建设是有一些影响的。”
另一方面呢，是业务用户的持续教育问题，我们的信息化建设过程中时刻伴随着对业务部门业务用户的教育，往往我们会面临一些比较尴尬的问题，比如我们要去梳理企业指标体系，肯定要业务关键用户来配合，你跟他谈指标，他跟你谈报表，你跟他谈报表，他跟你谈明细数据，不在一个频道。这种情况需要花费大量精力去沟通。
智慧零售与餐饮记者：从大数据的角度讲，数据中台打通了企业信息孤岛，如何将这些整合而来的数据进行整理并实现数据分析的？
熊衍：数据中台呢，很多人都能说一大堆。但我认为最重要的就是一句话：数据业务化。通过对主数据层面，对业务实体各方面数据的横向拉通，挖掘分析，特征提取，实现标签化，然后反哺到业务系统中。打造数据从业务中来再回到业务中去的数据应用闭环。
智慧零售与餐饮记者：在企业BI项目成功的必备条件都具备的情况下，AI+BI是从哪些方面赋能决策的？
熊衍：ai与bi的结合呢，可以从两个层面去看：
一方面，我们通过传统信息化手段解决不了的一些业务难题呢，比如解决终端门店主数据重复性问题，人工智能在我们的技术方案设计中提供了一个选择，或者说人工智能让我们有机会去跳出固有的认知和思维逻辑，从更高的地方审视我们所面临的业务问题；
第二方面，人工智能技术能够在数据分析数据挖掘方面提供更好的能力，以往我们定义数据模型更多的是依靠经验积累，凭感觉。模型的建立和完善需要不断地试错不断地迭代，有了ai技术的加入呢，我们可以先把数据中影响业务的关键因素以及其影响权重都找出来。那么我们的分析模型设计的就会更快更合理。
应该说ai技术未来在企业数据应用领域大有可为。
智慧零售与餐饮记者：为什么BI会那么难落地？
熊衍列举了三个方面的风险点：
一是基础数据质量不过关，这可能是一个共性问题，大家都会遇到。BI的价值在于用数据讲述故事，如果数据是错的，那么故事的价值也会打折扣。
二是企业对于BI的认识和定位有问题，平台有了，报表有了，用户的思想没跟上，没有在企业培养出自上而下的用数据说话的良好氛围。
三是数据应用团队的问题，有人离职了，他留下的模型别人无法接手只能重新开发，导致旧的模型无法根据业务的变化而变化，而长期积累之下，功能类似的数据模型搞出一大堆来，维护起来难度更大。
数据质量、数据完整性和真实性，需要企业信息化体系去支持，但如果业务上不予以重视，光做信息化覆盖也是不够的。解决数据本身的质量问题，是实施BI最重要的前提，同时对企业来说也是一项艰巨的任务。
基于数据应用体系建设，围绕数据新技术，新模式，通过数据侧业务创新，实现商业行为链条的利益再分配。同时，数据部门应从成本中心向创新中心转变，固化小单元，实现传统IT向新IT的转型；在利益机制及业务层面进行分析而不是光从信息层面上进行思考；企业的信息化变化也一定会引起企业的组织变革；企业管理者要进行有效的战略布局及应对；同时指标化是管理数字化精细化管理的核心。
洋河作为白酒行业的代表性企业，它的数字化变革是成功的，但也是复杂而深刻的过程，通过数据部门及全体人员的不懈努力，洋河走到了今天。本文通过洋河CTO熊衍数字化转型分析与专访，我们可以看到，市场上有千千万万传统企业迫切需要数字化、数据化转型升级，而每一个企业若都是要走一遍洋河所走过的路，越过的坎，是不现实的。因此，洋河CTO 熊总的演讲与专访对传统企业具有很好的意义——即为传统企业转型起到了启迪作用，通过借鉴与参考，可以让广大传统企业在转型的过程中少走弯路，尽快跟上时代方向和步伐。
最后，感谢江苏洋河集团有限公司CTO熊衍先生为大家带来的深刻而有意义的分析。
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