数据革命：提升线上零售组织与调度能力

The Very Group公司首席数据官Steve Pimblett正着力将组织变革与新兴技术结合起来，希望驯服这家英国线上零售商掌握的庞大数据，并在企业内部透彻分析资产组成。

2020年10月，当Steve Pimblett刚刚加入The Very Group担任首席数据官时，他的职位需要向集团CIO汇报工作，核心任务则是帮助公司从丰富的数据储备中发掘价值。

对于一家以邮购目录销售闻名的企业来说，The Very Group决定从构建企业级数据目录入手也是个顺理成章的选择。

这家公司其实是早些多家邮购目录企业的合并产物，其中最早的一家甚至可以追溯到1890年代。其下辖企业随后进入了商业街零售市场，开始推出赊销服装邮购品牌，甚至设置了消费级金融数据经纪服务。但与其他非核心业务一样，这些服务随后都陆续被拆分了出去。

该集团于1990年代开始向线上进军，属于涉足电子商务的第一批先驱。到2005年，集团决定关闭其线下实体店。2009年，The Very Group推出首个纯线上品牌，并于2015年全面放弃纸质目录、专攻线上销售。

2020年，也就是Pimblett加入的那一年，公司整体更名为The Very Group。入职之后，Pimblett很快发现这里有着丰富的数据资产组合，包括每天超220万次网站访问、480万活跃客户以及每年交付4900万件商品的相关信息。

但在这艘巨大的航船之下，他发现不少数据仍然分散在大量遗留业务部门和应用程序孤岛当中。由于自动化程度不高、使用不同的术语表达，再加上复杂的数据沿袭关系，导致这些资产既难于管理、也无法审计。

整个组织内还分布着大量数据与分析专家，其中一些隶属于技术团队，另一些则深入在各个业务当中。

Pimblett表示，“那时候，没办法通过标准和集中化方法帮助每一位员工，因为各个垂直部门的实践方式都有所不同。这种差异体现在数据的收集与测量方式、对数据内容的理解以及所使用的术语表达等各个方面。整个体系非常涣散，所以我需要先把它组成成一个中心明确的辐射状模型。”

新模型使得The Very Group能够一次设计、随处部署，同时继续保持产品侧重。

如此一来，Pimblett终于可以操作组织内的数据仓库、分析与商务智能方案。“我们是一家Power BI企业，我要做的就是管理好基础设施与企业中央商务智能团队。”

建立清晰统一的数据处理方法

看似简单明了，但实际转型过程却相当复杂，需要为基于端到端基础设施、应用程序和技术集的整个数据分析体系，乃至员工的既有职业规划制度，都建立起新的卓越中心。

Pimblett决定用胡萝卜加大棒的方式团结企业队伍，着眼于价值创造（利润对应胡萝卜）与风险缓解（合规要求对应大棒）两大合作基调。“只有这样，我们才能切实理解获取数据的法律依据，我们要用数据做些什么，数据在哪里流动，我们如何使用数据，以及怎样妥善管理这套体系。”

在Pimblett看来，企业需要意识到自己掌握的数据是把双刃剑——既可以是资产，也可能是负债。

在早期项目中，Pimblett在自己的数据中枢与另一业务部门间建立起了合作通道，借此开发出一款新的需求预测工具。

他表示，“我们是一家拥有超过16万个库存单位的多品类零售商。对这么庞大的库存量做出准确预测既是一项业务挑战，同时也是技术与数学层面的艰深难题。”

The Very Group公司首席数据官 Steve Pimblett

为了说服业务部门对此类项目给予支持，他认为“必须向他们宣传共享平台、重用、共享数据以及由此带来的效率收益。”换言之，单凭技术并不足以打动对方，还要辅以观念上的引导。

“数据领域有很多职能角色只关心数据本身，比如数据存放在哪里、匹配怎样的基础设施、选择哪种仓库技术等等。DBA、建模师和分析师都属于此类。”

但Pimblett和他的数据部门则反其道而行，选择从其他角度与业务主管沟通，例如“你觉得数据能从哪个角度帮助你们创造价值？你目前需要推进哪些决策？哪些部分有望实现自动化？我们怎么才能改善客户体验，或者支持你的同事做出更佳决策？”只有把技术转化成产出、价值和行动，对方才会打心里认可由技术部门主导的这场变革。

让目录业务更灵活

作为一家建立在目录数据之上的企业，The Very Group已然经历了完整循环，但还需要认真审视自身才能找到实现目标的最佳方式。

Pimblett坦言，“对大多数企业而言，数据的编目工作比以往任何时候都更加重要。毕竟当前市面上充斥着各种技术选项，公司内部则存在种种数据孤岛、企业仓库、数据湖仓以及各类相关功能。理解自身实际情况，锁定高价值数据，才是完成这波数据拼图游戏的关键。”

因此在一年之前，作为对The Very Group征求意见书的响应，Pimblett开始与数据目录及治理工具供应商Alation合作开展试点项目。在对技术方案的首轮测试中，他使用Alation对保存在原有Teradata数据库内的Very数据子集进行了编目。整个基础设施构建、数据库连接、索引与元数据分析过程大约需要9周时间。为了避免一次性投入大量时间，但完成之后却猛然发现并不适应业务需求，The Very Group选择了这条少量多次、分期分批的改革冲刺方式。

他解释道，“在这9周时间里，我们进行了试点、验证、价值证明，最后将其投入生产。这套流程已经在很大程度上代表了我们推进整个技术议程的基本思路。”

但到这里，Pimblett还没有着手对公司的所有数据进行编目。在他看来，这应该是一项持续推进的长期任务，“我们正在挑选最具潜在价值和风险水平最高的领域。我们已经在金融服务和部分营销领域展开尝试，这些都是客户信息密度最大的业务分支。”

下一步，就是把成功经验推广到整个公司。

“我们有不少庞大的系统，需要耗费不少时间为其建立索引——这些索引并非基于技术角度，而是源自数据管理和内容理解的角度。”

价值为先，务实为先

回顾加入The Very Group这两年来的历程，Pimblett表示技术应该为业务服务，万不可为了技术升级而技术升级。他还建议，管理者应始终认真考虑行动可能带来的预期影响。

如果做不到这一点，“大家有时候就会发现自己不知不觉就破坏了当初定下的原则，做不到以行动和预期结果为起点。”面对这种情况，一定要提醒自己“马上回到拟定的策略上来。你已经抛弃了价值为先的原则，团队目前在做的完全是在务虚，根本无法创造商业价值。”

凭借丰富的长期数据储备，The Very Group迎来了新的价值拓展项目：就在2022年底，公司将试行一项新的个人金融业务，为现有客户群体提供一到五年期、最高7500英镑（约合8800美元）的贷款服务。

Pimblett总结道，“我们拥有多年沉淀、值得信赖的品牌。如今我们已经步入新的发展阶段，将凭借技术与数据能力寻求前所未有的创新方向。”