誰在幫聯(lián)想實現(xiàn)“數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)”？

宋辰

這是一個只有28人的團隊，卻同時服務(wù)于聯(lián)想分布在全球5個區(qū)域和地區(qū)的三大業(yè)務(wù)集團。從普通員工到CEO的60000多名員工，人人都會用到他們提供的產(chǎn)品。這不是一個業(yè)務(wù)部門，但卻可以驅(qū)動業(yè)務(wù)產(chǎn)生價值。工欲善其事，必先利其器。

北京，海淀區(qū)上地西路6號，聯(lián)想數(shù)據(jù)分析部門的一間會議室里，數(shù)據(jù)分析團隊的一名技術(shù)人員正在從商機管理、庫存等業(yè)務(wù)維度講解他所設(shè)計的數(shù)據(jù)分析模型。

聆聽者是聯(lián)想集團數(shù)據(jù)分析總監(jiān)張曉燕?！拔蚁Ｍ业膱F隊不是從技術(shù)的眼光給我講他們做了什么，而是希望他們可以告訴我，通過設(shè)計的這個數(shù)據(jù)分析模型，他們從中發(fā)現(xiàn)了什么業(yè)務(wù)問題?！?/p>

14年前的張曉燕一定不會想到，業(yè)務(wù)出身的自己，一路從銷售、市場、渠道、業(yè)務(wù)運營、產(chǎn)品運營等崗位做過來，今天會帶領(lǐng)著28人的團隊負(fù)責(zé)聯(lián)想集團的數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)。

數(shù)據(jù)龐雜

“大數(shù)據(jù)之父”、牛津大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)研究學(xué)院教授維克托·邁爾-舍恩伯格在他那本著名的《大數(shù)據(jù)時代》中說到：“大數(shù)據(jù)帶來的信息風(fēng)暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數(shù)據(jù)開啟了一次重大的時代轉(zhuǎn)型?！?/p>

聯(lián)想集團是一家營業(yè)額達 460 億美元的《財富》世界 500 強企業(yè)，全球員工約 60000 名。聯(lián)想的全球化業(yè)務(wù)分別由北美、歐洲中東和非洲、亞太區(qū)、大中國區(qū)和巴西及拉美五大區(qū)域的5個GEO來管理市場，同時，聯(lián)想還擁有個人電腦和智能設(shè)備業(yè)務(wù)集團（PC&SD），數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)集團（DCG）、移動業(yè)務(wù)集團（MBG）等幾大業(yè)務(wù)集團，這些業(yè)務(wù)又是橫跨五大區(qū)域進行管理的。這就決定了聯(lián)想有大量復(fù)雜的BI分析需求輔助管理決策，幫助處于不同的業(yè)務(wù)形態(tài)與地區(qū)中的員工進行數(shù)據(jù)分析。

“我們是一家互聯(lián)網(wǎng)制造企業(yè)，所以，我們的業(yè)務(wù)鏈和價值鏈會比較長，也比較復(fù)雜。這種復(fù)雜不僅體現(xiàn)在數(shù)據(jù)量上，同時，也體現(xiàn)在邏輯上。在聯(lián)想，一個端到端的BI 分析，有可能會涉及到十幾個系統(tǒng)的幾十張源表。”張曉燕補充道，“從商機預(yù)測、產(chǎn)品定義、研發(fā)、設(shè)計開始，一直到生產(chǎn)、上市、銷售、服務(wù)，這中間會涉及到很多的供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)?！?/p>

以往一個BI需求從提出到模型的建立可能需要幾周的時間，隨著對BI的分析需求變化越來越快，這已經(jīng)影響到業(yè)務(wù)用戶對市場分析的時效性需求。聯(lián)想開始尋找和評估更有效的BI工具。聯(lián)想的業(yè)務(wù)比較復(fù)雜，很多BI邏輯都需要復(fù)雜的運算邏輯處理。對于聯(lián)想來說，需要選擇一家既能兼顧數(shù)據(jù)分析細(xì)粒度，同時又不能“太亂”的BI工具。

經(jīng)過半年的選型，聯(lián)想最終選擇了Qlik作為主要BI方案平臺之一，這家公司已經(jīng)連續(xù)6年位于Gartner 商業(yè)智能與分析平臺的領(lǐng)導(dǎo)者象限。

厘清數(shù)據(jù)

去年起，聯(lián)想專門成立了數(shù)據(jù)分析的團隊，將原來分開的前端和后端的數(shù)據(jù)分析部門整合起來，形成了目前基于聯(lián)想三層數(shù)據(jù)架構(gòu)最上層的數(shù)據(jù)分析團隊。

在聯(lián)想，所有的銷售、庫存、生產(chǎn)、售后和人員等數(shù)據(jù)被采集到數(shù)據(jù)倉庫，經(jīng)過分類整理，數(shù)據(jù)會被儲存到數(shù)據(jù)集市進行分析建模。當(dāng)聯(lián)想內(nèi)部的部門有相關(guān)BI分析需求時，就會給張曉燕的團隊提出需求。

“以前我們做分析，往往部門分析就足夠了。但是，三五天后才能分析出問題所在的方式已經(jīng)不適合這個快魚吃慢魚的時代了。”張曉燕語速很快，“現(xiàn)在，我們需要性能好的分析工具進行實時分析，隨時知道問題出在哪，然后迅速提出對策。借助可視化數(shù)據(jù)分析平臺Qlik Sense，我們可以在幾秒鐘之內(nèi)就能直觀地看到問題所在?！?/p>

人類從外界獲得的信息約有80%以上來自于視覺系統(tǒng)，當(dāng)大數(shù)據(jù)以直觀、可視化的圖形展示在分析者面前時，分析者往往能夠一眼洞悉數(shù)據(jù)背后隱藏的信息并轉(zhuǎn)化成知識和智慧。因此，也有觀點認(rèn)為，數(shù)據(jù)可視化是大數(shù)據(jù)分析最重要的環(huán)節(jié)。

供應(yīng)鏈管理對聯(lián)想這樣的IT制造企業(yè)十分重要，涉及全球工廠、合作伙伴、OEM工廠、渠道多方，從預(yù)測商機開始，直到下訂單、交付，任何一個環(huán)節(jié)的問題都需要快速的響應(yīng)?！皫齑婀芾淼暮脡模菍︿N售業(yè)績、利潤都會起關(guān)鍵作用的一個管理指標(biāo)。”張曉燕說。

張曉燕以供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)中重要的庫存管理環(huán)節(jié)給記者舉了個例子。在Qlik sense界面，只要點擊鼠標(biāo)就可以看到，在不同庫存天數(shù)的設(shè)定中，哪個區(qū)域的哪款產(chǎn)品賣得不好，涉及到哪條產(chǎn)品線、哪個渠道。經(jīng)過這些可視化的自動分析之后，就可以結(jié)合部門的營銷策略得出高庫存的原因是定價策略有問題，還是產(chǎn)品質(zhì)量有問題，還是前后端溝通協(xié)同的力度比較弱?！耙劳蠶lik Sense分析后，相關(guān)的管理人員可以在幾秒鐘之內(nèi)就看到問題所在?！?/p>

據(jù)張曉燕介紹，目前，在數(shù)據(jù)可視化層面，Qlik Sense和QlikView已經(jīng)廣泛應(yīng)用在聯(lián)想集團的銷售市場和供應(yīng)鏈分析環(huán)節(jié)，預(yù)計，今年將大力拓展在財務(wù)上的應(yīng)用。

張曉燕同時透露，今年聯(lián)想有一項名為new business的計劃，借助Qlik平臺帶給聯(lián)想的BI分析經(jīng)驗，聯(lián)想可以成為可視化分析解決方案供應(yīng)商。