长久物流:一个平台,解决五大数据应用难题

文 | 帆软数据应用研究院 2019-08-11 10:24:13

长久集团是一家汽车价值链服务集团。创建于1992年,总部位于北京,旗下拥有160+家全资、控股分子公司,员工15000余人,年营业额逾400亿元。集团业务覆盖国内外500余座城市,秉承国际化、资本化的发展愿景,积极拓展一带一路业务,目前已布局整个东、西、南、北欧,正积极筹备向东南亚地区推进。
长久物流是隶属于长久集团,涉及业务中最主要的是整车运输;其次是联运,即所谓的工铁水三种方式排列组合的运输方式;另一块大的业务是仓储业务,目前全国有41个仓库,拣点270多万平方米;以及针对于产前的零部件及产后的备件运输的运输业务。

数据仓库建设思路

1、满足高层统一数据口径,统一来源准确的办法:就是整合数据之前,先进行业务源数据库主数据的数据标准建设,即统一维度统计、统一口径计算,既为数据仓库服务,又为企业后续信息化建设服务,保证数据来源统一、数据质量答复提供,支持决策层依据更准确;
2、从高层决策数据来源分析入手,展开分析。

数据仓库建设难点

领导出差途中,老板来电;投标应标,商务谈判;重要论坛行业会议;在这些关键点,数据信息没法及时获取,导致场景一度失控,甚至错过机会。
独立的业务板块:长久物流专注汽车行业,服务上中下游产业链,所有业务板块都是独立运营,分属不同事业部,基本上没有交集,业务独立,支持业务发展的信息系统自然各自独立。

业务数据无交集:乘用车有乘用车的tms,wms,商用车有自己的cms系统,零部件、国际业务有自己的业务系统,各自采集各自数据,产出各自报表,分析各自的数据指标。出现严重的数据孤岛,业务数据完全没有整合。

数据仓库建设解决方案

梳理所有业务板块的主数据,针对共通的基础因子,进行数据标准建设。将现有的所有业务系统的数据抽取的数据临时层进行管理,最终加上数据标准的一些规范化的一些经历,转换家经销店品牌车型路线调度单编码统一进行编号,编排了之后,放到数据仓库,整合到数据集市,最后做主题模型的建模,直接在应用层就可以进行相应的转换。
最终做成的成果主要是作为针对于三类角色人员使用的。第一个部分,就是公司的一些领导层面,分管的一些领导,主要针对开发的是管理驾驶舱的应用。第二部分应用的对象是各事业部的领导。另外一部分是各个主要部门的一些关键用户。相应的领导会通过管理驾驶舱,通过一些大屏或者手机移动端,看到日常的一些经营情况。

数据仓库建设应用成果

运营控制管理:
实施前:1.月度运营会,下月15号召开;
2. 每日全国各大区汇总分析的数据EXCEL汇总,耗时2人/小时。
实施后:1.月度运营会,下月初召开;
3. 每日全国各大区汇总分析的数据,从数据分析平台截图,直接发到业务大区老总群即可,耗时1人/5分钟。

仓储业务统一管控:
实施前:1.无法实时掌握全国各大区的车辆存放情况,仓库使用多少,空置了多少?
2.新业务来临时,不能准确统筹调度。
实施后:1.实时掌握各省公司库存使用情况,有效提高利用率;
2.几万平米的库区,分区分品牌分时间段盘点,效率大增,现场人员工作重点转移到车辆日常维护、质检等环节

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