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2010年6月30日,体育品牌李宁创立20周年之际,人们熟知的“一切皆有可能”的口号被“改变一切”(Make The Change)所取代。显然,新的口号涵义是鼓励每个人敢于求变,勇于突破。
在记者采访李宁集团的数据分析应用时,李宁集团信息技术系统总监沙爽说:“这是个漫长而痛苦的过程。”记者发现其建设过程恰巧印证了“勇于求变”这句话。
两次三番的数据重整
李宁公司早在十几年前就开始着手ERP系统的部署工作,2000年6月公司成功地实施了SAP的R/3系统及AFS服装/鞋业解决方案,经过5年的稳定运行,公司实现了规范化、高效化、系统化和集成化的企业管理,提升了工作效率。
2005年,李宁公司进入数据分析阶段。“李宁公司对于数据有了更高要求,要用数据报表展现业务决策,支撑业务发展,同时也能够提升我们的工作效率。”沙爽介绍说。
随着公司的进一步发展,原有报表系统在易用性和多渠道、多维度支撑方面的瓶颈开始凸现。“我们便萌生了建立数据中心的想法,希望透过数据中心,对数据进行抽取、清洗和装载,来支持这些管理性、决策性报表的制作。”沙爽说。
数据中心建设伊始,李宁公司共规划出200～300张决策报表。但是由于种类过于繁杂、维度过多,做了这些报表并没有达到预想的效果。
“刚开始做的时候,我们是业务有什么需求我们就做什么,甚至就是业务人员把表画出来,我们去实现。在整个过程中我们用到了很多工具,比如说类似于CA的工具和其他工具来做报表。”沙爽说,那个时候大家有一些疑惑:“如果一直这样做下去,我们的报表最终会是什么样子呢?真的会有人能看完那么多的报表吗?号称是管理性报表,管理者真能坚持看完它们吗?”
之后,李宁公司开始针对几百种报表进行梳理。沙爽发现,报表是可以精简的,因为有很多报表是重复的,因为对同一个东西的定义不一样才出现了多重报表。沙爽举了一个例子,比如销售营业额,不同部门就有不同的统计方式:销售部门按吊牌价(买东西时吊牌上面标的价格)统计,财务部门按照统一的折扣价来统计,产品部门按实际的订货价格统计,可能给这个经销商是这样的折扣,给那个经销商是那样的折扣。三个部门统计的都是销售数据,可报表却可能有3～4张或者5～6张。
2007年,李宁公司重新定义了维度、指标、体系,将报表数量缩减至不足100张。但同时新的问题又出现了:报表系统的效率很低,生成一张报表需要5分钟甚至更长的时间,用户无法使用。
本想用报表解决问题,但却发现用报表以后效率反而降低了,为什么?沙爽开始反思前一段时间被需求追着走局面。“我们前面的建设一直在关注业务逻辑、维度、指标的统一和业务应用的体系建设,解决了企业内部关于数据应用、信息应用的多方面报表分析问题,遇到了分析需求就用相应的工具来实现,但忽略了数据中心系统架构的体系化建设。这导致数据中心各方面工具繁多,没有形成系统的技术体系,系统技术框架不能满足业务高速发展的要求。”
他深感此时应该从服务器平台、应用平台、工具平台、数据管理,也就是底层的数据仓库、数据建模的尺寸等方面入手,进行整体规划。
由1分钟到15秒
基于和IBM长久以来的合作,再加上一番考察,沙爽决定用IBM Cognos工具重建底层数据架构。“与其说是选产品,不如说是选服务商。”沙爽直言,“比如我们曾经选择的某厂商的软件,不能说它的产品不好,但是它的支撑有问题。它的经营过程和在中国市场的策略,以及它进入和退出的不稳定性让用户无法适从。”选择IBM,首先是因为李宁很多软硬件都选用了IBM的产品,我们几乎90%以上的硬件产品用的都是IBM,其次是因为IBM持续服务的承诺。
通过Cognos,李宁公司对底层数据平台、数据的体系架构进行重新设计后,由负责收集一线数据的POS系统、进行数据ETL(提取、转换和加载)的数据中心和报表展现的Cognos三层架构组成的旗舰店POS分析系统就开始高效地运营了。系统分为门店分析、产品分析、顾客分析三大部分,为公司的产品、销售、市场部门人员提供详尽的POS数据分析报告。
在报表展现层,系统应用了Cognos Framework Manager、Cognos Transformer、Cognos Report Studio、Query Studio、Analysis Studio、Event Studio等,从建模、数据抽取、报表展现、数据分析到事件管理等方面一应俱全,生成的报表能为各部门提供及时准确的决策信息。
为了满足不同用户的差异化需求,数据中心还基于门户将不同系统的数据整合起来,例如李宁CEO能够看到的报表包括销售仪表盘、执行率仪表盘等,而大区经理看到的则是流水、库存、库销比等。
目前,在李寧公司内部约有150人在使用这一系统。“李宁的CEO也是最经常使用这一系统的用户之一。”沙爽说。在排名前十的经销商中有7家使用的是李宁公司的报表。目前,旗舰店POS系统已经覆盖了李宁公司全国8000多家店的将近6000家,今后将逐步实现全部覆盖。
经过数次痛苦的改造,成果终于显现出来。旗舰店POS分析系统整合了数据中心的底层架构,提升了整体效率,报表生成的时间也降低到15秒,甚至更少。
“从指标上来说,原来生成同样的报表需要1分钟,现在可能只需要15秒,但这不是我们的最终目标,让CEO等15秒他还是接受不了。可能我们还会进行相关报表的分类、分级工作,看看哪些报表可以接受长时间的等待,比如海量数据的查询,比如做一个SKU(Stock Keeping Unit,库存量单位)的筛选,在几千万条数据里去筛选几个数据,等一个半小时是没有问题的,这还是取决于对业务的理解。”显然,沙爽并不想就此止步。
但这并不是因为沙爽走的是技术路线。“工具的先进性永远是所有IT人的追求,但它一定不是领导的追求。作为领导来讲,他要想的问题有几个:第一是安全,第二是成本,第三是效果、效率。对新工具的使用,领导要从这几个方面平衡来看。”
沙爽认为,对目前的李宁公司来说,要解决的事情还有很多,比如怎样让数据能够按照标准、逻辑管理起来,让数据能够先支撑好各个业务环节,起到一些辅助作用。他认为,只有先把现有工具用好,把数据管好,才能够真正把数据变成决策的支撑。
“我认为这是一个过程,所有的企业可能都会经历的一个过程,数据量开始由小变大,但大到一定程度的时候,就要回头看看原来的体系是否有问题。”回顾整个过程,沙爽认为李宁的经验具有普适性,可供业界借鉴。
在记者采访李宁集团的数据分析应用时,李宁集团信息技术系统总监沙爽说:“这是个漫长而痛苦的过程。”记者发现其建设过程恰巧印证了“勇于求变”这句话。
两次三番的数据重整
李宁公司早在十几年前就开始着手ERP系统的部署工作,2000年6月公司成功地实施了SAP的R/3系统及AFS服装/鞋业解决方案,经过5年的稳定运行,公司实现了规范化、高效化、系统化和集成化的企业管理,提升了工作效率。
2005年,李宁公司进入数据分析阶段。“李宁公司对于数据有了更高要求,要用数据报表展现业务决策,支撑业务发展,同时也能够提升我们的工作效率。”沙爽介绍说。
随着公司的进一步发展,原有报表系统在易用性和多渠道、多维度支撑方面的瓶颈开始凸现。“我们便萌生了建立数据中心的想法,希望透过数据中心,对数据进行抽取、清洗和装载,来支持这些管理性、决策性报表的制作。”沙爽说。
数据中心建设伊始,李宁公司共规划出200～300张决策报表。但是由于种类过于繁杂、维度过多,做了这些报表并没有达到预想的效果。
“刚开始做的时候,我们是业务有什么需求我们就做什么,甚至就是业务人员把表画出来,我们去实现。在整个过程中我们用到了很多工具,比如说类似于CA的工具和其他工具来做报表。”沙爽说,那个时候大家有一些疑惑:“如果一直这样做下去,我们的报表最终会是什么样子呢?真的会有人能看完那么多的报表吗?号称是管理性报表,管理者真能坚持看完它们吗?”
之后,李宁公司开始针对几百种报表进行梳理。沙爽发现,报表是可以精简的,因为有很多报表是重复的,因为对同一个东西的定义不一样才出现了多重报表。沙爽举了一个例子,比如销售营业额,不同部门就有不同的统计方式:销售部门按吊牌价(买东西时吊牌上面标的价格)统计,财务部门按照统一的折扣价来统计,产品部门按实际的订货价格统计,可能给这个经销商是这样的折扣,给那个经销商是那样的折扣。三个部门统计的都是销售数据,可报表却可能有3～4张或者5～6张。
2007年,李宁公司重新定义了维度、指标、体系,将报表数量缩减至不足100张。但同时新的问题又出现了:报表系统的效率很低,生成一张报表需要5分钟甚至更长的时间,用户无法使用。
本想用报表解决问题,但却发现用报表以后效率反而降低了,为什么?沙爽开始反思前一段时间被需求追着走局面。“我们前面的建设一直在关注业务逻辑、维度、指标的统一和业务应用的体系建设,解决了企业内部关于数据应用、信息应用的多方面报表分析问题,遇到了分析需求就用相应的工具来实现,但忽略了数据中心系统架构的体系化建设。这导致数据中心各方面工具繁多,没有形成系统的技术体系,系统技术框架不能满足业务高速发展的要求。”
他深感此时应该从服务器平台、应用平台、工具平台、数据管理,也就是底层的数据仓库、数据建模的尺寸等方面入手,进行整体规划。
由1分钟到15秒
基于和IBM长久以来的合作,再加上一番考察,沙爽决定用IBM Cognos工具重建底层数据架构。“与其说是选产品,不如说是选服务商。”沙爽直言,“比如我们曾经选择的某厂商的软件,不能说它的产品不好,但是它的支撑有问题。它的经营过程和在中国市场的策略,以及它进入和退出的不稳定性让用户无法适从。”选择IBM,首先是因为李宁很多软硬件都选用了IBM的产品,我们几乎90%以上的硬件产品用的都是IBM,其次是因为IBM持续服务的承诺。
通过Cognos,李宁公司对底层数据平台、数据的体系架构进行重新设计后,由负责收集一线数据的POS系统、进行数据ETL(提取、转换和加载)的数据中心和报表展现的Cognos三层架构组成的旗舰店POS分析系统就开始高效地运营了。系统分为门店分析、产品分析、顾客分析三大部分,为公司的产品、销售、市场部门人员提供详尽的POS数据分析报告。
在报表展现层,系统应用了Cognos Framework Manager、Cognos Transformer、Cognos Report Studio、Query Studio、Analysis Studio、Event Studio等,从建模、数据抽取、报表展现、数据分析到事件管理等方面一应俱全,生成的报表能为各部门提供及时准确的决策信息。
为了满足不同用户的差异化需求,数据中心还基于门户将不同系统的数据整合起来,例如李宁CEO能够看到的报表包括销售仪表盘、执行率仪表盘等,而大区经理看到的则是流水、库存、库销比等。
目前,在李寧公司内部约有150人在使用这一系统。“李宁的CEO也是最经常使用这一系统的用户之一。”沙爽说。在排名前十的经销商中有7家使用的是李宁公司的报表。目前,旗舰店POS系统已经覆盖了李宁公司全国8000多家店的将近6000家,今后将逐步实现全部覆盖。
经过数次痛苦的改造,成果终于显现出来。旗舰店POS分析系统整合了数据中心的底层架构,提升了整体效率,报表生成的时间也降低到15秒,甚至更少。
“从指标上来说,原来生成同样的报表需要1分钟,现在可能只需要15秒,但这不是我们的最终目标,让CEO等15秒他还是接受不了。可能我们还会进行相关报表的分类、分级工作,看看哪些报表可以接受长时间的等待,比如海量数据的查询,比如做一个SKU(Stock Keeping Unit,库存量单位)的筛选,在几千万条数据里去筛选几个数据,等一个半小时是没有问题的,这还是取决于对业务的理解。”显然,沙爽并不想就此止步。
但这并不是因为沙爽走的是技术路线。“工具的先进性永远是所有IT人的追求,但它一定不是领导的追求。作为领导来讲,他要想的问题有几个:第一是安全,第二是成本,第三是效果、效率。对新工具的使用,领导要从这几个方面平衡来看。”
沙爽认为,对目前的李宁公司来说,要解决的事情还有很多,比如怎样让数据能够按照标准、逻辑管理起来,让数据能够先支撑好各个业务环节,起到一些辅助作用。他认为,只有先把现有工具用好,把数据管好,才能够真正把数据变成决策的支撑。
“我认为这是一个过程,所有的企业可能都会经历的一个过程,数据量开始由小变大,但大到一定程度的时候,就要回头看看原来的体系是否有问题。”回顾整个过程,沙爽认为李宁的经验具有普适性,可供业界借鉴。