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一、企業簡介

唯捷城配以倉配一體化為主要服務產品，打造多城市、多溫層、多級倉配運營網絡，以過程透明化、運營數據化、優化庫存管理、高效履約交付為核心能力，為客戶改善供應鏈效率和質量積極賦能。

二、項目背景

1、公司全面開展業務數據化

唯捷城配自成立以來，始終注重信息化與數字化建設，到2019年，唯捷的直營公司數量已達到9個，加盟伙伴更是遍布大江南北，隨著業務量不斷的擴大，公司對于業務的標準化，數字化要求也越來越高。

2019年第二季度，公司全面啟動業務線上化與數字化項目，對于數據的需求更加多樣也更加全面，對數據的時效性，準確性和可讀性等要求上也全面提升。

2、數據中心全面重構

原有的BI系統從數據展示到數據架構上明顯已經無法支撐業務的需求，也無法滿足與日俱增的數據要求，于是數據中心的重構便提上了日程。

數據中心對公司各業務部門與一線城市做了全面的訪談，收集了近百個數據需求與業務場景，如何能夠在短期內滿足各業務需求，快速完成全新BI的搭建，對于數據中心來說是個重大的挑戰。

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3、從里到外，全面重構

雖然時間緊，任務重，但考慮到BI整體的擴展性與可用性，數據中心還是決定從底層開始全面重構。

首先，全面引入數倉，構建ODS，DW，DM三層架構，全面重構底層數據庫，實現了和公司配送、倉儲、結算與監控系統的全面打通與數據同步。

其次，通過帆軟的FineReport快速搭建了整套BI，包括首頁的全面重構以及幾十個報表模塊，近百張報表，全面實現了為各個業務部門提供數據支持與數據分析。特別是之前一直被各業務部門詬病的首頁加載時間，由原來的10幾秒，優化到了2秒內，而且首頁內容更加豐富。

三、業務場景

唯捷城配作為一個倉配一體的物流企業，最為重要的自然是業務環節的倉儲與配送的數據以及各項財務數據。那么，如何讓數據成為管理者決策的依據，如何將散落在各系統中的數據匯總分析，如何用數據為企業賦能，這是作為數據中心始終在研究的課題，也是BI不斷完善的方向。

場景一：全新駕駛艙

1、痛點/需求

原有駕駛艙不但加載速度慢，數據上面也無法全面反映各業務情況，使用率很低，數據優于口徑，邏輯均落后于現有業務，參考性大大下降。所以，一個可全面反映公司業務情況，能夠一目了然的了解當前經營與運營的情況的駕駛艙是整個公司管理層迫切期望的。同時，駕駛艙還可以根據公司維度，時間維度進行數據篩選，并且，對于還可以區分不同的城市公司權限。

2、解決過程

首先，我們重新設計了整個駕駛艙，通過FineReport決策報表實現頁面模塊化，將駕駛艙分為七大模塊，分別為：應收成本、收支與業務量對比、預算達成、應收賬款、資源指數、業務收支以及業務量這七大模塊。

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其次，我們實現了通過選項卡區分數據維度，實現了“日、周、月”之間的切換，讓管理者可以通過不同的角度去查看經營與運營的情況。并且可通過日期控件實現了歷史數據追溯，通過城市下拉列表實現單城市查看及多城市的數據匯總查看。

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再有，我們大量通過JS實現了多個原有圖標無法實現的功能，如下圖中通過JS實現數據標簽在顯示總數的時候，還可以列出不同城市的數值。

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3、價值

由于新版駕駛艙實現了多時間維度的查看，多城市維度的查看，以及數據追溯，同時關鍵經營與業務指標數據一目了然，上線之后，訪問量直線上升，由原來的月訪問量幾百人次，到現在的每月5000+人次，要知道，由于駕駛艙包含多項敏感數據，目前只對公司總監級以上的管理者開放，可以說現在的駕駛艙已經成為管理者每天一早第一個查看的頁面了。

場景二：全業務支持

1、痛點/需求

唯捷城配作為一家倉配一體的物流公司，核心業務自然是配送與倉儲，那隨著業務的擴大，公司不斷的開新城，開新倉，配送與倉儲數據每天都在不同的城市系統中產生，如何匯總查看與分析，如果從全盤查看運營質量，始終是個難題，原來業務部門需要每天從業務系統中導出數據分析，費時費力，業務部門急需一套能夠每天更新，自動分析的報表系統。

2、解決過程

為了滿足倉儲與配送業務部門的需求，數據中心通過將業務系統中的數據全部同步到數倉中，并為各分類數據建立數據集市（DM），在滿足數據同步的同時，保證了數據查看的效率。

目前，已為配送業務構建了5大類數據，28張報表，也為倉儲業務構建了5大類數據，13張報表。

• 對于配送過程的質量監控 – 到店準點率

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• 對于配送過程的質量監控 – 派單及時率

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• 對于配送相關應收應付的管理 – 應收應付錄入及時率

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3、價值

這些業務報表不但幫助業務部門完成了每天日常的監控，也幫助他們完成了業務中對一線城市各項績效考核，同時業務的運營情況也都能實時獲取，極大的減輕了業務部門的日常數據工作量與管理成本。至少每月幫助倉儲與配送業務部門減少10人/天/部門的工作量。

場景三：數據風險監控

1、痛點/需求

公司在運營過程中難免會有這樣那樣的異常情況發生，不管是倉儲還是配送，由于操作的不規范，人員的疏忽等每天都會有大小不一的問題出現，很多時候各部門每天的工作都會有一部分時間是處理異常，但問題是往往異常的發現是自上而下的，也就是往往是領導發現有問題了，部門人員再去檢查，再去處理。

這樣不但在問題解決的時效性上大大降低，也會使得客戶的滿意度有所下降，所以如何及時的發現問題，及時的處理問題，讓每個問題責任到人，有處理有反饋，基于這個需求，數據中心經過反復研究，開發了數據風險監控

2、解決過程

數據中心通過盤點倉儲與業務的全流程節點，對于有可能出現異常且可以通過數據監控的節點設置各種監控規則，針對操作的不規范，數據的不準確，業務流程的異常等各場景建立的唯捷的數據異常監控規則庫，實現智能的，自動化的問題發現。

并且還通過打通唯捷的BPM系統，實現自動化的問題處理，即發現異常后自動通過流程中心對相應的責任人發起問題處理流程，同時會實時監控問題處理的過程與時效。

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• 數據風險監控主界面

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• 指標情況界面

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3、價值

目前，數據風險監控授權用戶數56人，主要授權給總監級經理級人員，累計上線42個指標，月訪問量3000次以上，上線以來有10多個指標改善明細，累計自動發起問題處理流程156次，節省了各部門大量的線下工作量。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的从数据仓库到报表，再到可视化，数字化物流是这么设计架构的的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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