新春將至，年貨采購旺季來臨。零售業、快消業銷售量急劇增加，然而連鎖門店數量多，管理繁雜，前端業務線數據獲取及分析遲緩，解決這些問題恰恰是實現有效獲客、精準營銷、銷售業務增長的關鍵。

如何實現數據變現？從信息工具轉變為數據資產，從固化KPI、報表，演變成業務數據挖掘與探索。從傳統數據分析手段，到敏捷的業務洞察。如何在海量數據中快速獲取業務報表?實現敏捷的業務洞察與探索，敏捷地關聯業務分析，靈活應用，快速展現，釋放數據價值。

1月24日甲骨文云學院第27講《敏捷數據集市 助力業務增長》開講，甲骨文公司云平臺數據專家事業部總經理李輝、甲骨文公司高級咨詢顧問聶昊，攜手零售行業專家創視界集團（寶島眼鏡）***專業官連捷針對零售行業在數字時代的痛點進行了探討，并詳細地講述了甲骨文自治數據倉庫如何幫助零售企業依靠敏捷型數據倉庫實現數字化時代的業務升級！

“自治數據倉庫”是甲骨文在2017年的OOW(Oracle Open World)大會上***次正式對外發布，是甲骨文當時正在研發的新一代數據庫。一年后的今天，這一產品已經正式上市：先是在2018年3月推出了主要針對分析而優化的數據倉庫版本（ADW），后來又在2018年8月份推出了面向事務處理的數據庫版本（ATP）。自治數據庫主打“自治”，對應的英文是“Autonomous”，意思是“自治的、有自主權的”，這也正是甲骨文新一代數據庫的***特點：不用人工干預，自動完成包括打補丁、備份、調優、修復和擴展等這些以前由DBA完成的工作，從而把人從繁瑣的數據庫日常運維工作中解脫出來，去從事更有價值的工作，比如數據模型、架構的規劃和優化等。根據甲骨文提供的數據，通過自動運行、自動完成打補丁、自動完成數據的備份、自動修復等，甲骨文自治數據庫能降低70%的數據庫運維工作量，將數據庫平均宕機時間減少到每月2.5分鐘。

下面是本次云學院的部分精選對話

李輝：

大家好，星創視界集團底下有一個非常強大的一個品牌，寶島眼鏡我們在市面上都能看到有很多的門店，在市場上也是飛速發展的，整個市場做得非常好，是眼鏡行業的一個龍頭企業。我相信能做到這個行業的龍頭一定是有他以獨到之處的，從營銷角度從企業管理角度，連總能不能方便給我們介紹一下。

連捷：

謝謝李總，成功不敢講，我們一直是不敢言大，但求真經。所以我們也一直是深耕在眼視光和大健康這樣的一個領域。應該說整個傳統零售行業最開始的這種經驗都叫做廠-貨-人。什么叫廠-貨-人呢？廠就是門店開在哪相對來說是最重要的。然后開出來門店，你到底做一個產品的這種商品的結構品類品牌到底什么最重要，然后這些都準備好了才談到有消費者上門來消費。隨著整個的這種商業環境的變化，為了適應消費者需求的多樣性，現在越來越多的各方面新零售、智慧零售的一個蓬勃發展，那么我們把廠-貨-人順序調整成了人-貨-廠。那么為什么這樣調？因為首先來講，我們還是希望能以消費者為中心，洞察消費者背后的一個需求，來進行這樣的一個精準運營。前提是基于互聯網大數據和人工智能等這方面的發展，我們也用到了很多的數據洞察方面來幫助我們來精準運營，來洞察消費者的需求進行精準門店配置，商品配置和市場方案等，幫助我們企業不斷前進。

李輝：

謝謝連總，我還想再問一下您這邊在做洞察的時候，從你的體系里現在是怎么做的？數據層面，數據從哪去采集？怎么來做數據的分析？怎么來展現洞察結果？

連捷：

數字化是我們公司非常重要戰略之一，基于數字化戰略，我們進行了一系列系統構架。我們公司有1200家門店，這種數字化系統建是非常早的。每一個門店里，都有一套供員工工作平臺，通過平臺可以收集到很多的消費者的數據，健康數據，購買數據或者消費習慣等等。通過這些我們可以簡單的把消費者進行一些群組劃分，基于產品的品牌品類，和群組進行對應，來進行一些精準營銷。我們跟一個國際知名的隱形眼鏡品牌進行了一些市場活動。從我們現有的會員的數據庫系統里面，識別出針對這個品牌有潛在這種消費需求客人來進行推送。與此同時跟傳統的廣告和KOL大號運營做一些比較，我們整體發現，這種商業漏斗比傳統的這樣引流的方式要高幾倍，比KOL整體的引流率要高很多。這個就是我們通過數據運營進行精準營銷的嘗試。

李輝：

當整個的體系業務因為覆蓋面很大，很多門店不同的種類的產品，當一些產品銷售出現大幅的波動的時候，在哪里查看這些數據，然后多長時間才能拿到這些數據并分析出結果來？

連捷：

謝謝李總，您這個問題一句就切中要害，也是切中我們行業整體的一個痛點。我們希望能能夠實時的反映我們實際的運營狀況和過程中遇到的一些問題，但是現在確實是中間還有一個時間差，還有一個延時。這個過程中我們公司內部有很多“表”哥“表”姐，在固定的時間周期提供這些分析的數據結果，作為我們下一階段整體運營的一個參考，這個過程確實會稍微長一點。我們也希望通過這些數據的洞察來調整我們的運營。比如說我們可以看到某家門店這種隱形眼鏡品類它的銷量波動，來觀察一下是這種客戶的變化，我們產品和客戶匹配度、價格或者其他競爭同行影響等。根據數據波動找原因，針對具體的原因來調整對策，進行整體的經營模式或者市場行為。我們希望整個過程來越快越好，希望能有更好的工具來幫助我們。

李輝：

連總，因為傳統的零售行業，尤其像我們眼鏡行業，其實都有傳統零售面臨通用的問題，也有一些特例的問題。比方說眼鏡，怎么去知道什么人要來買眼鏡，誰要買什么樣的眼鏡，是看中了鏡框，還是鏡片，什么年齡段，喜歡什么樣的鏡片等等。很多的問題，我不知道寶島眼鏡是不是也有這類似的這些痛點。

連捷：

剛才我也講到了我們一開始關注的叫做廠-貨-人，后來又發展到了人-貨-廠，為什么要有這樣的一個轉化？誰會到我們店里來，對哪些產品或哪些商品比較關注？在我們店里***次購買之后，什么時候會再回來，再回來之后又會買哪些產品等等。包括剛才過程中講到了，我們在門店里的商品配置，配置多少個SKU，商品的種類到底怎么樣選擇，品牌如何組合等等。在前數據時代都是需要由經營者或管理者自己的經驗來判斷的，這些都無法形成一個完整的數據留存，更無從談起后邊持續的這種數據分析，針對消費者的精準運營來降低成本、提高效率。進入到了數據時代之后，這些都給我們提供了解決的可能。我們通過這種很多系統的架構來收集消費者信息，采集銷售數據，來看整體的產品配置和庫存情況等等。把這些數據綜合起來，幫助我們門店來進行的精準運營。我想這就是數據帶給我們傳統零售相對來說***的變化，改變了過去那種以主觀經驗判斷為主要經營方式的方式，用更科學的方式來管理來運營。

李輝：

我們很多的傳統企業和您面臨的問題其實很相似，內部技術人員匱乏。業務波動又非常快，業務和IT之間永遠是有矛盾沖突的，資源調配的沖突。不可能有成千上百的技術人員支撐你業務的變化，也不可能在很短的時間內能夠對你所有的問題進行分析。所以說現在Oracle在做的事情，就是想把大家從繁瑣的技術層面上解脫出來，我們把很多東西讓后臺去處理，前臺的業務人員、領導都可以自己做業務分析。這就是我們現在談的***的理念，自治數據倉庫。

我們來做一個今天活動現場的總結。我把美心的財務的***財務官，他對我們ADW的一個評價拿出來和大家分享一下。美心的***財務官他說什么？大概的意思就是說通過Oracle ADW的支持，整個數據灌入了大概70多個品類，我們也可以理解成是70多個業務域，幫助他們有效地分析了現有的這些銷售數據，幫助整個銷售部門分析了我們對應的銷售數據，同時也能夠幫助他們了解到他們客戶的具體的喜好，從而提升了整體業績，提升了整個銷售的競爭力，也幫助他們實現業務增速。同時基于Oracle自治數據倉庫，有完整的自治性，不管是自主的補丁修復也好，還是說驅動，還是說我們優化等等方面的這樣的一些自治供應，幫助他們的業務人員可以更加專注在我們業務分析、數據洞察這個方面，在IT層面其實可以不用投入那么多的精力。另外良好的數據安全性也給了很大的信心。那么后續我們也希望咱們線上的各位朋友可以加入像美心這樣的企業，能夠讓我們一起來體驗Oracle自治數據倉庫，以及我們整個敏捷數據集市構建方法給我們帶來的便利和優勢，幫助我們實現業務增速。

通過甲骨文專家與零售行業專家的對話，相信廣大的零售行業從業者們對于數據時代的業務運維發展不再迷茫，找到了前進的方向，提前預祝大家新年快樂！通過本文的分享，可以在新的一年中實現數據時代的業務升級。