劉水生

一、背景

大數(shù)據(jù)蓬勃發(fā)展的背景下，各行各業(yè)越來越重視大數(shù)據(jù)給企業(yè)帶來的業(yè)務(wù)革新動力，希望借助數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)新發(fā)展。煙草行業(yè)在此背景下積極探索數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)應(yīng)用，完成了以“一體化數(shù)據(jù)中心、一體化數(shù)據(jù)管理、一體化數(shù)據(jù)分析”三個一體化為核心的數(shù)據(jù)中心建設(shè)，為各業(yè)務(wù)部門提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)以及豐富的數(shù)據(jù)分析手段，為各級人員管理決策提供了有效支撐。

但我們也應(yīng)當(dāng)看到，目前的數(shù)據(jù)中心，無論是專題、報表或取數(shù)，主要是煙囪式數(shù)據(jù)生產(chǎn)模式或者是項目制建設(shè)方式，如果當(dāng)初模型的擴(kuò)展性設(shè)計的不好，或者時間太緊，或者出于系統(tǒng)穩(wěn)定的考慮，致使數(shù)據(jù)模型擴(kuò)展性較差。久而久之，數(shù)據(jù)得不到沉淀和持續(xù)發(fā)展，從而造成模型不能真正成為可重用的組件，無法支撐數(shù)據(jù)分析的快速響應(yīng)和創(chuàng)新。

在這種情況下，通常的做法是另起爐灶，構(gòu)建一套新的模型來滿足當(dāng)前的需求，這又導(dǎo)致了一個新”煙囪”的產(chǎn)生，長此以往，數(shù)據(jù)中心將演變?yōu)橐粋€個的數(shù)據(jù)孤島，不再具有對外提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務(wù)的能力。因此，亟需建立企業(yè)的數(shù)據(jù)中臺，構(gòu)建中臺的運營體系，真正做到打通數(shù)據(jù)孤島并且以統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行建設(shè)，以達(dá)到技術(shù)降本、應(yīng)用提效、業(yè)務(wù)賦能的目標(biāo)。

二、 數(shù)據(jù)中臺架構(gòu)設(shè)計

數(shù)據(jù)中臺建設(shè)主要包含基礎(chǔ)平臺、數(shù)據(jù)中臺（數(shù)據(jù)及服務(wù)層、企業(yè)數(shù)據(jù)公共層）以及應(yīng)用平臺。

（一）基礎(chǔ)平臺

基礎(chǔ)平臺主要提供彈性可伸縮的CPU、網(wǎng)絡(luò)、存儲虛擬化能力及兼顧離線計算及實時分析的大數(shù)據(jù)處理能力。包括彈性計算服務(wù)器，數(shù)據(jù)庫，負(fù)載均衡，對象存儲等提供基礎(chǔ)算力，以及離線計算、流計算、圖計算和分析性數(shù)據(jù)庫等?；A(chǔ)平臺是數(shù)據(jù)中臺中的底座和主要基礎(chǔ)支撐，其彈性、敏捷、數(shù)據(jù)、智能是其核心服務(wù)價值。

（二）數(shù)據(jù)中臺

數(shù)據(jù)中臺包括數(shù)據(jù)及服務(wù)層、企業(yè)數(shù)據(jù)公共層兩個核心層以及面向應(yīng)用的統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務(wù)中間層。

數(shù)據(jù)及服務(wù)層是基于數(shù)據(jù)智能套件、智能報表、大屏監(jiān)控等提供核心的數(shù)據(jù)中臺中間件，支撐數(shù)據(jù)中臺建設(shè)。

企業(yè)數(shù)據(jù)公共層包括數(shù)據(jù)采集及接入、全域數(shù)據(jù)層和萃取數(shù)據(jù)層，最終形成契合煙草自身發(fā)展的方法論和體系架構(gòu)。數(shù)據(jù)采集及接八層，以需求為驅(qū)動，以數(shù)據(jù)多樣性的全域思想為指導(dǎo)，采集與引入全業(yè)務(wù)、多終端、多形態(tài)的數(shù)據(jù);全域數(shù)據(jù)層，標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范數(shù)據(jù)架構(gòu)與研發(fā)，統(tǒng)一基礎(chǔ)層、公共中間層、百花齊放應(yīng)用層的數(shù)據(jù)分層架構(gòu)模式，通過數(shù)據(jù)指標(biāo)結(jié)構(gòu)化規(guī)范化的方式實現(xiàn)指標(biāo)口徑統(tǒng)一;萃取數(shù)據(jù)層，連接與深度萃取數(shù)據(jù)價值，形成以業(yè)務(wù)核心對象為中心的連接和標(biāo)簽體系，深度萃取數(shù)據(jù)價值。

面向應(yīng)用的統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務(wù)中間層：通過構(gòu)建服務(wù)元數(shù)據(jù)中心和數(shù)據(jù)服務(wù)查詢引擎，面向業(yè)務(wù)統(tǒng)一數(shù)據(jù)出口與數(shù)據(jù)查詢邏輯，屏蔽多數(shù)據(jù)源與多物理表。

數(shù)據(jù)中臺事實上成了大數(shù)據(jù)集中化對外能力展示的一個窗口，基礎(chǔ)平臺建設(shè)的再好，性能再強(qiáng)大，數(shù)據(jù)中臺沒建好也是一場空，因為只有數(shù)據(jù)中臺才能真正連接用戶，是用戶能看得到，摸得到的東西，它的價值就類比于APP STORE，對下連接著基礎(chǔ)平臺，對上連接了用戶和應(yīng)用。

（三）應(yīng)用平臺

應(yīng)用平臺是對業(yè)務(wù)系統(tǒng)或分析應(yīng)用提供的組件化工具，如果把管理中臺當(dāng)作是數(shù)據(jù)領(lǐng)域的PaaS，應(yīng)用平臺就是數(shù)據(jù)領(lǐng)域的SaaS，各應(yīng)用可以基于應(yīng)用平臺提供的組件進(jìn)行快速搭建。

三、數(shù)據(jù)中臺的運營策略

數(shù)據(jù)中臺的建設(shè)以”一切數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化，一切業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化”為終極目標(biāo)，數(shù)據(jù)中臺的建立不是一蹴而就的，每個企業(yè)都應(yīng)該基于實際打造獨有的中臺能力，在這個過程中，需要遵循運營思維，主要包括：

第一，企業(yè)的組織架構(gòu)及機(jī)制需要順勢而變，比如以前負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的部門或團(tuán)隊往往缺乏話語權(quán)，面對業(yè)務(wù)需求往往是被動的接受的角色，這讓一切數(shù)據(jù)中臺的想法化為泡影，需要為數(shù)據(jù)中臺團(tuán)隊授權(quán)。

第二，要改變工作方式，現(xiàn)在很多企業(yè)的數(shù)據(jù)團(tuán)隊的主要工作內(nèi)容就是項目管理、需求管理等等，當(dāng)一個項目完成后又投入到下一個項目，做好一個需求后又開始負(fù)責(zé)下一個需求，這樣的工作確實非常鍛煉人的組織、協(xié)調(diào)能力，但這樣能力的提升與工作時間的長短并不是呈線性增長的，雖然增加了項目和需求管理經(jīng)驗，但并不能在某一個專業(yè)領(lǐng)域得到知識和經(jīng)驗的沉淀，隨著時間的流逝，越來越多的人會失去最初的工作積極性和創(chuàng)造性，事實上，數(shù)據(jù)分析人員只有深入的研究業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)和模型，端到端的去實踐，打造出數(shù)據(jù)中臺，才是最大的價值創(chuàng)造，才能使得持續(xù)創(chuàng)新成為可能。

第三，數(shù)據(jù)中臺的團(tuán)隊要從傳統(tǒng)的支撐角色逐步向運營角色轉(zhuǎn)變，不僅在數(shù)據(jù)上，在業(yè)務(wù)上也要努力趕超業(yè)務(wù)人員，中臺人員要逐步建立起對于業(yè)務(wù)的話語權(quán)，不僅僅是接受需求的角色，更要能提出合理的建議，能為業(yè)務(wù)帶來新的增長點。

四、數(shù)據(jù)中臺帶來的效益及意義

數(shù)據(jù)中臺建設(shè)帶來的效益及意義主要體現(xiàn)在全面實現(xiàn)煙草商業(yè)企業(yè)級數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)價值化和數(shù)據(jù)服務(wù)化。

（一）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

數(shù)據(jù)中臺應(yīng)解決新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)下煙草商業(yè)整體數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化問題，改變過去傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)為目標(biāo)的傳統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計理念，構(gòu)建新的行業(yè)數(shù)據(jù)模型，對用于大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)具有良好的模型擴(kuò)展能力，結(jié)合煙草行業(yè)數(shù)據(jù)建設(shè)新的數(shù)據(jù)主題域和標(biāo)準(zhǔn)體系，建設(shè)煙草商業(yè)全域數(shù)據(jù)指標(biāo)體系。

（二）數(shù)據(jù)價值化

數(shù)據(jù)分析平臺首先應(yīng)建立主題關(guān)聯(lián)模型，將分散到各系統(tǒng)，各數(shù)據(jù)域的同一主題數(shù)據(jù)進(jìn)行算法分析和關(guān)聯(lián)，形成基于業(yè)務(wù)域自然對象的主題模型。并基于該模型設(shè)計規(guī)劃煙草商業(yè)業(yè)務(wù)指標(biāo)體系，使業(yè)務(wù)人員直接通過標(biāo)簽來進(jìn)行業(yè)務(wù)分析和知識挖掘。標(biāo)簽體系中應(yīng)融合業(yè)務(wù)場景需求，通過關(guān)聯(lián)、預(yù)測和挖掘算法模型，實現(xiàn)對業(yè)務(wù)場景的實際指導(dǎo)，真正體現(xiàn)業(yè)務(wù)價值。

（三）數(shù)據(jù)服務(wù)化

數(shù)據(jù)分析平臺應(yīng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)智能在線化與服務(wù)化。通過數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與價值化建設(shè)，需要將主題分析、挖掘結(jié)果以服務(wù)化接口方式共享出去，實現(xiàn)與應(yīng)用前臺的高效交互，將分析成果直接應(yīng)用于業(yè)務(wù)流程，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動運營。另一方面，通過基于數(shù)據(jù)中合理念與技術(shù)的數(shù)據(jù)服務(wù)化可以有效降低對同一主題對象的應(yīng)用開發(fā)成本，實現(xiàn)上層數(shù)據(jù)分析應(yīng)用快速開發(fā)，節(jié)省時間成本和人力成本，減少重復(fù)工作，保證數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和一致性。

五、數(shù)據(jù)中臺在煙草商業(yè)的最佳實踐

數(shù)據(jù)智能應(yīng)用服務(wù)基于數(shù)據(jù)中臺提供的高質(zhì)量、規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化、智能化的全域數(shù)據(jù)，結(jié)合煙草商業(yè)營銷、專賣、物流領(lǐng)域的實際業(yè)務(wù)需求場景，通過數(shù)據(jù)算法分析模型，向業(yè)務(wù)人員提供能夠指導(dǎo)實際生產(chǎn)運營決策的智能分析，提高企業(yè)數(shù)據(jù)運營決策能力水平。

（一）市場需求分析

基于行業(yè)訂單數(shù)據(jù)，卷煙進(jìn)銷存數(shù)據(jù)，終端數(shù)采數(shù)據(jù)，零售戶商圈數(shù)據(jù)，構(gòu)建市場需求分析模型，進(jìn)行卷煙市場需求分析預(yù)測。需求預(yù)測數(shù)據(jù)變化相對穩(wěn)定，影響主要來自兩方面：節(jié)假日的影響，在節(jié)假日點上變化劇烈，周期上有一定規(guī)律性;經(jīng)濟(jì)大環(huán)境的影響，變化緩慢，有明顯趨勢。通過數(shù)據(jù)中臺，構(gòu)建多種數(shù)據(jù)模型進(jìn)行綜合分析，對市場需求進(jìn)行預(yù)測，對銷售管理人員進(jìn)行決策支持。

（二）商品單價預(yù)測

基于較長時間跨度的零售客戶終端數(shù)采數(shù)據(jù)，季節(jié)、氣候、節(jié)假日等因素，構(gòu)建商品單價預(yù)測模型，定量預(yù)測總體、品類卷煙單價預(yù)測走勢，為營銷人員提供決策支持。

（三）品牌關(guān)聯(lián)分析

識別卷煙產(chǎn)品的特征、競爭能力及營銷策略，建立滿足區(qū)域營銷目標(biāo)的產(chǎn)品組合;對新品上市及產(chǎn)品全生命周期進(jìn)行跟蹤與評估，加強(qiáng)品牌營銷的過程管理;評估品牌資產(chǎn)價值，指導(dǎo)營銷策略。通過終端數(shù)采數(shù)據(jù)，以及行業(yè)下行訂單數(shù)據(jù)，分析不同品牌規(guī)格間銷量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如某時間段，某區(qū)域某兩種品牌一起出現(xiàn)概率較高，銷量之間也具有很強(qiáng)的正相關(guān)性，從而分析出不同品牌規(guī)格間的組合營銷策略，帶動銷量提升，優(yōu)化營銷結(jié)構(gòu)。

（四）零售客戶分析

基于零售客戶畫像與業(yè)務(wù)信息，分析零售客戶行為特征，分析其價值特征及變化規(guī)律，進(jìn)行有效維系和監(jiān)管。

（五）合理定量

通過整合零售客戶終端數(shù)采數(shù)據(jù)、商零訂單、區(qū)域商圈消費者人群畫像數(shù)據(jù)、經(jīng)濟(jì)環(huán)境等數(shù)據(jù)，構(gòu)建定量分配模型，根據(jù)卷煙市場實際情況精準(zhǔn)調(diào)整定量范圍。模型充分考慮卷煙銷售量、銷售額、滿足率、進(jìn)貨面、定足率等指標(biāo)，參考類別進(jìn)貨數(shù)量分布、市場價格走勢等數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)分配算法實現(xiàn)合理定量，充分發(fā)掘零售客戶潛力，提高卷煙整體銷量。

（六）銷量預(yù)測與智能補(bǔ)貨

結(jié)合煙草零售業(yè)務(wù)實際，構(gòu)建銷量預(yù)測與智能補(bǔ)貨數(shù)據(jù)模型，通過大數(shù)據(jù)分析挖掘（統(tǒng)計、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)）和優(yōu)化理論（運籌優(yōu)化與智能優(yōu)化）.提高預(yù)測與補(bǔ)貨的準(zhǔn)確性。通過分析零售終端數(shù)采數(shù)據(jù)，得到零售客戶每日實際進(jìn)銷存，結(jié)合促銷數(shù)據(jù)，外部環(huán)境、天氣等數(shù)據(jù)，建立門店級銷量預(yù)測與智能補(bǔ)貨模型，輸出門店銷售預(yù)測報表，與智能補(bǔ)貨建議表，指導(dǎo)零售客戶精準(zhǔn)進(jìn)貨，達(dá)到穩(wěn)增長、調(diào)結(jié)構(gòu)的目標(biāo)。

（七）智慧專賣及智能研判

專賣方面，借助大數(shù)據(jù)檢索、數(shù)據(jù)分析技術(shù)，推動案件智能精確研判?；谙冗M(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘和文本挖掘技術(shù)，將相似、相同、異常的線索識別出來，并智能化地推送給相關(guān)管理人員，結(jié)合人工智能分析法進(jìn)行核查和綜合分析，實現(xiàn)專賣案件的智能化精確研判。

（八）精益物流及精準(zhǔn)服務(wù)

物流方面，對卷煙倉儲、分揀、配送等各個環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)深入分析，構(gòu)建快速響應(yīng)、高效運作、精準(zhǔn)服務(wù)的精益供應(yīng)鏈物流體系，通過科學(xué)設(shè)定各個品牌卷煙的合理庫存水平，優(yōu)化配送線路，消除物流設(shè)備設(shè)施空耗、庫存過高、人員冗余等各種浪費現(xiàn)象，降低人工成本，使物流服務(wù)快速、準(zhǔn)時、準(zhǔn)確滿足客戶需求，達(dá)到物流服務(wù)的低成本、高效率。

六、結(jié)語

大數(shù)據(jù)時代，整個社會將進(jìn)入開放共享的時代，致力于大數(shù)據(jù)變革的企業(yè)最大的價值就是將這些核心數(shù)據(jù)能力進(jìn)行對外開放的運營，到那個時代，數(shù)據(jù)中臺將成為企業(yè)最為寶貴的資產(chǎn)。對煙草商業(yè)來說，如何正確的建立數(shù)據(jù)中臺，并為之配套中臺運營相應(yīng)的組織架構(gòu)變革及流程再造，真正發(fā)揮數(shù)據(jù)中臺的“中臺價值”，為數(shù)字煙草的快速發(fā)展和行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展做出貢獻(xiàn)，是值得煙草全力探索與實踐的。

作者單位：江蘇省煙草專賣局