易開科技打造雲端數據中台,由資料驅動新智能零售

零售業與其他業別一樣,將資料視為新石油。儘管資料如此重要,但僅有少數企業順利將資料變現為自身競爭優勢。之所以出現巨大 Gap,在於多數公司尚未真正做到資料驅動。

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所謂資料驅動蘊含兩大關鍵。一是在技術部份,必須要有完整數據中台,讓所有資料都可彙整到單一中心,去確定它的真實性,才能好好運用。另一需要整合所有接觸點資料,並加以整理,確保它沒有重複性,再進行分析,如此才能獲得企業想要的洞見。

易開科技(Canner)執行長暨共同創辦人 Howard Chi 表示,談到資料驅動的新零售策略,大致上需涵括四個重點,一是以資料為依據推動更精準的行銷、供應與銷售;二是由資料驅動決策,以適應市場和消費者變化;三是利用資料預測與分析新機會,得以快速執行;四是靠既有資料提高消費者的滿意度與信任感。

要想實現資料驅動的新零售策略,究竟該如何進行資料處理?Howard Chi 歸納六大趨勢,包括雲地端異質資料整合、更即時貼近市場數據決策、企業內部資料中樞(Single Source of Truth)、資料加值應用與再行銷活化、資料跨組織分享與協作,以及需求單位更快速找到資料及使用資料。

當企業已理解上述五大策略、六大趨勢後,更重要的則是需要執行新零售轉型步驟。對此,易開科技不論面對大型或中型零售業者、電商業者,都可提供幾個步驟建議,此即為「智能化階梯五步驟」,依序是收集資料、整理整合資料、分析處理、融合應用,及最後的大規模佈建。

「數據轉型絕非口號,需要有適當工具來實現,」Howard Chi 說,隨著資料進入、到 ETL、再到儲存,然後就出現斷層,只因無法將這些資料轉換成 Business Side 能理解的資料,因為他們的需求,絕不會和我在儲存資料時一模一樣。這時我們就需要一套能處理數據、融合數據的工具,就是「數據中台」,也就是透過企業內部一個數據公共中樞,把資料變成 Business 懂得的應用場景,以便於進行加值與使用。
只不過,要搭建一個新零售數據中台,其實不簡單。主要是因為數據中台的實作非常複雜,它的架構原本就複雜,還得應付不斷增長的數據需求,處理大量且異質的數據來源,並需要兼顧數據治理,所以有相當的困難性。

透過虛擬數據中台,直接將資料轉變為終端應用

某大型零售商過去也為前述難題苦惱,花很多時間整合雲地數據,所幸後來懂得在 AWS 上搭建 CannerFlow 數據中台,總算化繁為簡,只需利用簡單 SQL 語法即可達到整合,將資料分析師、資料科學家及業務單位通通連結在一起,有更充裕時間去開創應用。

Howard Chi 表示,易開科技孕育的 CannerFlow 數據中台,可將不同異質資料庫變成單一數據接口,讓應用單位輕易串接到 AI、BI 等分析工具,再針對終端應用程式進行優化。具體來說,CannerFlow 提供數據加值、轉型、壓縮等功能,執行完後才進到 AI 或 BI 應用程式;另外它也能做到跨組織的數據管理,例如可限定部門或個人有權使用哪些部份的數據,並達到即時跨組織的數據分享。更重要的,它會為資料進行加值、標籤或註解,讓 Business 的人了解這些資料究竟代表何意義,而企業也可在中長期不斷沿用 CannerFlow、透過同一平台運算更大量數據,而不需要擴張一整條 Data Pipeline。

企業只要透過三個步驟,即可完成 CannerFlow  數據中台的建構。首先是連結數據,只要打上 URL、User Name 及密碼就能接起來;其次可直接做跨系統的整合,把資料倉儲、資料庫、資料湖、檔案系統、雲地端數據全部整合在一起,中間還提供包含了權限管理、Metadata 管理、暫存數據管理、數據分享、虛擬 Data Mart、多階層的數據轉換、Log 紀錄、排程管理等完善機能;最後將整合完成的數據成果,輸出到 AI 或 BI 等各種工具,與此同時還能顧及中長期資料管理與治理需求。

Howard Chi 強調,CannerFlow 足以協助企業加速 30 倍的數據產出,比起傳統建置模式省下 90% 安裝時間,讓過去一整條 Pipeline 需求,簡化為現今的一個數據中台。此外,過去需要建 ETL、資料倉儲、資料超市,才銜接 AI、BI 各種分析,現在僅需透過虛擬數據中台,即可直接把 Data Source 變為終端應用程式,加速企業的反應力及彈性。

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