项目简介
面向拥有深厚历史积淀的酒业集团,项目承接企业"1+2+4"数字化发展战略。在业务持续扩张、经营形态不断丰富、信息系统逐步增多的背景下,原有BI系统虽然能够提供基础分析,但数据不及时、不完整、口径不统一等问题逐渐暴露,已经难以稳定支撑运营管理和财务分析。
项目以数据质量治理为切入点,围绕客户、商品、仓库等关键主数据,建设规则化监控、自动告警、问题定位和整改跟踪能力,推动数据治理从人工排查转向平台化管理。实现 1000 多家不同类型渠道商的销售数据智能检测异常问题,基于经验规则对销售、库存、折扣进行智能检测数据准确性,销售分析报表的数据质量问题实现自动化,纠错周期大幅缩短。
业务痛点
数据口径不统一
客户、商品、仓库等基础信息分散在不同系统和业务部门，统计口径不一致
异常发现不及时
销售、库存、折扣等关键数据主要依赖人工核查，问题往往在报表使用阶段才被发现
问题定位与整改周期长
数据异常出现后，需要跨系统、跨部门追溯，责任定位和纠错过程缺少统一闭环
治理过程缺少可视化
管理人员难以持续掌握问题数量、严重程度、处理进度和责任归属
解决方案
渠道商销售数据智能检测
实现 1000 多家不同类型渠道商的销售数据智能检测异常问题，覆盖全渠道数据监控
经验规则驱动的智能检测
基于经验规则，可对销售、库存、折扣进行智能检测数据准确性，提升数据可信度
销售分析报表自动化
销售分析报表的数据质量问题实现自动化，纠错周期大幅缩短，提升运营效率
项目效果
快：快速找到数据问题
- 基于规则，快速收集当前数据（源数据、数据指标等）存在的问题及严重程度
- 快速对数据异常进行问题定位，明确错误位置与修正方法，帮助业务部门快速解决数据异常问题
准：保证数据准确完整
- 通过主数据规范统一各业务的统计口径，确保数据一致性
- 依据业务特性设定常规数据检查规则，支持特殊校验规则进行数据交叉校验
灵：数据问题有高灵敏度
- 提供数据质量监控大屏，由数据管理员督促业务用户及时处理
- 数据管理员为关键业务数据指标设定异常波动范围
- 关键指标数据发生异常时，自动触发报警（邮件等）并反复通知数据管理员和数据负责人
