系统整合统一
店长行政工作减轻
统一数据指标
雅戈尔集团股份有限公司成立于 1979 年，是中国知名的纺织服装业领军企业。从衬衫起家，雅戈尔现已发展成为涵盖高端服装品牌、金融、地产、纺织、贸易等多元化产业的大型企业集团。1998 年在上海证券交易所成功上市，现为中国民营企业 500 强之一。
截至 2022 年底，雅戈尔集团总资产达到 974 亿元，净资产 418 亿元。经过 40 多年的发展，雅戈尔已建立起完整的产业链体系，从面料研发、生产制造到销售终端，形成了全链路的业务闭环。
面对数字化转型浪潮，雅戈尔主动拥抱数据中台理念，致力于通过数据驱动实现业务决策的科学化和运营效率的全面提升。
雅戈尔面临着典型的大型企业数据治理难题。首先是数据量庞大，多品牌多渠道策略催生巨量数据，管理层难以快速获取准确的业务洞察。各业务线独立发展形成的数十个数据孤岛严重阻碍了数据价值的发挥。
数据治理困难是最大挑战。不同业务线的数据定义存在差异，仅"营收金额"一项指标，由于需要计入商场扣点、财务扣税等因素，一旦各渠道数据口径不统一，每天就会形成高达数十万元的数据偏差。服装企业关键的"四率二效"指标更是复杂，仅平效一项，各门店可能分别上报建筑面积、营业面积或陈列面积，甚至为获得更高平效而虚报数据。
运营效率低下问题突出。管理层决策前需要带一摞报表巡店才能了解真实情况，店长既要承担业绩压力，又要处理大量行政工作：手动录入销售情况、从分散系统中翻找数据、受权限限制无法获取所需信息，这些琐碎工作严重影响了核心业务的开展。
雅戈尔选择与阿里云深度合作，构建以数据中台为核心的数字化解决方案。通过 Dataphin 和 Quick BI 的有机结合，实现了从数据治理到应用展现的全链路打通。
2018 年，雅戈尔主动拥抱数据中台概念，并于 2019 年正式启动建设。基于阿里云 Dataphin 数据建设与管理平台，雅戈尔构建了统一的数据治理体系，串联起从面料研发、生产制造到销售终端的各业务系统。
数据治理是核心突破点。大数据部门花费大量时间打通组织、商品、人员等数据，针对 400 多个指标进行清晰梳理。关键在于 2 个方面：统一数据指标和规范业务流程。在统一数据指标时，团队梳理各业务流程中的关键字段，给出细致明确的数据口径。例如”季节"细分为"春一"、"春二"、"春三"等阶段，"门店面积"伴随装修情况及时更新。
建立数据决策委员会确保标准执行。当业务部门对口径存疑时，指标会交给数据决策委员会（主要成员为财务）评判，直到达成一致并在公司内部公示。自数据中台建立以来，数据指标平均每月迭代，让数据反馈无限接近管理诉求和业务需求。
通过 Dataphin，雅戈尔成功整合了 16 个系统、900 多个报表和 400 多组指标，彻底消除了数据孤岛问题。
基于 Quick BI 构建灵活多视角的数据门户，雅戈尔实现了从管理层到门店导购的全员数据化运营。数据门户提供 3 种视角：按数据特性划分的传统方式、员工可自由拖拽字段的自定义报表，以及围绕品牌各层级展开的主题门户。
门店 360° 全景视角是最大亮点。品牌管理层可查看专属的销售、物流报表，店长拥有围绕门店展开的全景数据视角。2023 年，雅戈尔还推出基于 NLP 技术的 ChatBI，让员工通过搜索就能获得数据。
智能化排班优化运营效率。店长通过数据分析可以快速判断导购更适合白班还是晚班、更适合销售正价品还是折扣品，减少人为干预，提高决策准确率，让团队将精力聚焦到销售技巧提升上。
灵活弹性的扩缩容能力
雅戈尔基于阿里云数据中台构建统一数据指标体系，解决了各渠道数据口径不统一导致的每日数十万元偏差问题。通过统一 400 多个关键指标，实现从面料研发到销售终端的全链路数据打通，为业务决策提供可靠依据。
易用的智能平台能力
基于 Quick BI 构建灵活的数据门户，包含了小微企业平滑扩展的能力，以及文档业务人员快速实施新版本的能力。自营建维持、需持入大量资源来构建和维护相应的工作体系及基础设施，相比之下，选择阿里云的托管服务模式，既能降低服务的高效率和稳定性，也能第一时间得到专业的技术支持。