(1)客戶介紹

近幾年，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的興起給線下醫(yī)藥零售行業(yè)帶來更多機遇的同時，也帶來了巨大的挑戰(zhàn)。從近幾年逐步提升的藥店連鎖率可以看到，過往小規(guī)模零售藥店遍地開花的粗放式的野蠻增長時代已經(jīng)一去不復(fù)返，取而代之的精耕細(xì)作的標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)模化時代。

從2001年開創(chuàng)平價藥房先河至今已經(jīng)19個年頭，老百姓大藥房已發(fā)展成為擁有直營藥房、并購藥房、加盟、聯(lián)盟、中藥廠、國醫(yī)館等多個業(yè)態(tài)并存的綜合型集團(tuán)。老百姓業(yè)務(wù)范圍覆蓋22省份，全國共5000+門店，經(jīng)營30000+ 個SKU商品，每年服務(wù)超1.2億人次，會員總數(shù)超4100萬人。

(2)項目背景

面對如此復(fù)雜且龐大的數(shù)據(jù)量，僅憑人工統(tǒng)計報表的傳統(tǒng)方式，難以應(yīng)對未來規(guī)模日益壯大的發(fā)展趨勢。因此，在2016年末，老百姓大藥房便開始了與帆軟BI工具的結(jié)緣。

(3)解決方案

科技驅(qū)動、數(shù)據(jù)賦能

老百姓大藥房的企業(yè)戰(zhàn)略是打造科技驅(qū)動的健康服務(wù)平臺。從2016年至今，老百姓的數(shù)字化建設(shè)歷經(jīng)了以下三個階段：

1. 報表自動化階段

各個企業(yè)數(shù)字化建設(shè)初期的經(jīng)歷都是極其相似的。在數(shù)字化的初期，老百姓大藥房內(nèi)部共有20多套獨立的系統(tǒng)，包含SAP、ERP、OA、CRM等。各個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫處于互不干涉的隔離狀態(tài)，數(shù)據(jù)調(diào)取十分困難。有時候統(tǒng)計一個數(shù)據(jù)需要從多個不同系統(tǒng)，由專業(yè)的IT技術(shù)人員導(dǎo)出數(shù)據(jù)后，再交由業(yè)務(wù)人員進(jìn)行后期的EXCEL加工統(tǒng)計。這樣的工作不僅效率低下，而且人工參與環(huán)節(jié)較多，極其容易出現(xiàn)統(tǒng)計錯誤的情況。

老百姓大藥房2017年建設(shè)了自主研發(fā)的大數(shù)據(jù)平臺。通過整整一年的努力，把老百姓內(nèi)部各系統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)一歸集到大數(shù)據(jù)平臺，徹底解決數(shù)據(jù)孤島的問題。

同時，在這一年中，把各業(yè)務(wù)線每天統(tǒng)計的日報、周報、月報等周期性報表全部轉(zhuǎn)換為每天自動更新的BI報表。這個階段的BI報表主要是以業(yè)務(wù)人員的經(jīng)驗邏輯主導(dǎo)。

（上圖：業(yè)績統(tǒng)計報表）

實現(xiàn)了報表自動化后，已推廣至全國各地20多個子公司使用，各子公司無需額外配備專職的數(shù)據(jù)統(tǒng)計人員。目前老百姓BI平臺總共有超過200多個BI報表模塊（每個報表模塊下平均有5-10個子報表）每天自動更新運算，減少了全國數(shù)百名數(shù)據(jù)統(tǒng)計人員的崗位編制。如果每個數(shù)據(jù)統(tǒng)計人員的月薪按3000元/月計算，報表自動化可以為老百姓大藥房每年至少節(jié)省上百萬元的人工費用。

2. 智能決策輔助階段

2018年開始，老百姓大藥房的BI數(shù)字化建設(shè)開始進(jìn)入智能決策輔助階段。

第一階段的BI報表更多是基于業(yè)務(wù)的已有知識進(jìn)行統(tǒng)計分析。然而，業(yè)務(wù)人員大多沒有受過專業(yè)的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的訓(xùn)練，統(tǒng)計分析得出的結(jié)果未必是科學(xué)的結(jié)論。在具備大數(shù)據(jù)平臺匯集海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)后，老百姓大藥房隨即展開各種科學(xué)數(shù)學(xué)模型的研發(fā)，以解決數(shù)據(jù)科學(xué)性不足的問題。

在第二階段，老百姓大藥房的數(shù)據(jù)分析是由算法專家主導(dǎo)的數(shù)學(xué)模型與BI展示結(jié)合，以下兩個案例可看到具體的實施情況以及成果

2.1 基于精準(zhǔn)預(yù)測的門店自動請貨

備貨過多，容易造成庫存積壓；備貨過少，容易造成庫存短缺。如何合理地請貨備貨，是所有零售行業(yè)都會遭遇的大難題。合理備貨的前提是對商品銷售的精準(zhǔn)預(yù)測。老百姓大藥房的銷售預(yù)測模型對每天銷售預(yù)測的準(zhǔn)確率可達(dá)98%以上。結(jié)合門店銷售預(yù)測以及門店庫存，系統(tǒng)自動計算各門店每天需要請貨的品種及請貨的數(shù)量后，在BI報表中顯示每日請貨的清單報表。

（上圖：門店每日請貨品種及請貨數(shù)量）

有了算法模型和BI報表的幫助，門店店員不需要具備數(shù)學(xué)建模的能力，也不需要每天導(dǎo)出數(shù)據(jù)手工統(tǒng)計，只需要每天在數(shù)據(jù)更新后，按照BI報表上指示的請貨品種和請貨數(shù)量，直接請貨下單即可。

自從實施了算法模型+BI報表的決策輔助后，門店總體的請貨條目數(shù)下降了10%，從而減少了大量不必要的商品備貨；雖請貨條目數(shù)有所下降，但門店的請貨滿足率并沒受到影響，反而請貨滿足率較未實施前提升了17%，保證了門店庫存充足。

2.2 物流揀貨人效監(jiān)控

（上圖：物流倉庫揀貨員各時段工作效率監(jiān)控）

老百姓大藥房物流總部共有170多名物流員工，每日揀貨訂單量達(dá)5-7萬。為確保商品及時從倉庫送達(dá)各門店，需要對現(xiàn)場揀貨作業(yè)的人員的工作效率進(jìn)行實時監(jiān)控，發(fā)現(xiàn)效率欠佳的員工會盡早進(jìn)行干預(yù)。

如上圖所示，BI報表中兩條灰色曲線代表員工每個時段工作量的正常范圍，黃線代表該員工當(dāng)天實際的工作量。若黃線在上下兩灰線之間運行，則代表員工工作狀態(tài)正常；若黃線持續(xù)低于灰色下線，則代表該員工當(dāng)天工作效率低于正常水平，管理人員需到現(xiàn)場進(jìn)行干預(yù)；若黃線持續(xù)高于灰色上線，則代表該員工當(dāng)天工作效率高于正常水平，管理人員可于休息期間對員工進(jìn)行訪談，探索總結(jié)提升效率的方法。

3. 數(shù)據(jù)挖掘社交化階段

2019年下半年開始，老百姓大藥房開始探索FineReport與FineBI兩個工具的集成融合。2020年3月老百姓對FineReport10.0 與FineBI 5.1版本融合升級，標(biāo)志著老百姓大藥房進(jìn)入BI數(shù)字化第三階段——數(shù)據(jù)挖掘社交化階段。

FineBI是帆軟另外一個BI產(chǎn)品，主要應(yīng)用于員工自主制作簡易BI報表，并進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析。FineBI有以下幾大特點：

1）實時性：FineBI與FineReport一樣可直連數(shù)據(jù)庫，每日自動同步更新數(shù)據(jù)，無需導(dǎo)出數(shù)據(jù)手動更新。

2）簡易性：使用FineBI制作報表更為簡單，掌握Excel的公式函數(shù)以及數(shù)據(jù)透視等基礎(chǔ)技能的普通業(yè)務(wù)人員都能自主制作BI報表

3）高效性：使用FineBI制作簡單報表的開發(fā)周期大約需要2-3天

由于FineBI簡單易用，老百姓大藥房數(shù)千名管理人員均可根據(jù)自身需求，快速建立專屬的BI報表進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。從算法專家主導(dǎo)數(shù)據(jù)分析，到人人都可當(dāng)數(shù)據(jù)分析師，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)分析挖掘的“去中心化”。

員工自建的FineBI報表，可通過“分享”功能，把報表分享給指定員工閱讀，互相交流學(xué)習(xí)。如員工自建報表的算法獲得算法專家審核驗證通過，即可“發(fā)布”為公共報表，推廣分享給全體員工使用。各業(yè)務(wù)線員工經(jīng)驗交流碰撞后，更容易迸發(fā)數(shù)據(jù)創(chuàng)新，進(jìn)一步完善BI數(shù)字化體系。

自主制作以及分享BI報表四步曲：

第一步，員工自主畫圖制作BI報表

（上圖：招聘看板）

 第二步，把制作好的看板分享給同事

（上圖：點擊右側(cè)的“分享”按鈕分享給指定人員查看）

 第三步，指定分享的用戶對象

（上圖：指定分享對象）

 第四步，被分享者可在“分享給我的”目錄中查閱報表

（上圖：在分享目錄中查閱報表）

融合升級的BI平臺，在同一個界面中既可看到FineReport報表，也可看到FineBI的報表，無需切換系統(tǒng)，用戶體驗更佳。兩個BI工具融合后，使用同一套權(quán)限體系進(jìn)行數(shù)據(jù)安全控制，管理員無需兩頭維護(hù)，大大降低了運維管理的工作壓力。

(4)價值體現(xiàn)

1. 增加用戶參與感，調(diào)動用戶積極性：BI報表若僅是由程序員開發(fā)后讓用戶被動閱讀報表，則BI報表的使用推廣一定困難重重；若能讓用戶參與到數(shù)據(jù)分析工作中，體驗數(shù)據(jù)分析的樂趣，有助于用戶持續(xù)使用BI報表工具。

2. 跨部門協(xié)作的利益共同體理念：BI報表的開發(fā)一般涉及到跨部門的合作。BI項目開發(fā)過程中的所有參與部門須相互信任，各盡其責(zé)。出現(xiàn)沖突應(yīng)當(dāng)由項目負(fù)責(zé)人出面協(xié)調(diào)，各部門須服從負(fù)責(zé)人的調(diào)配。

3. 對數(shù)據(jù)科學(xué)性與嚴(yán)謹(jǐn)性的追求：統(tǒng)計學(xué)是一門嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)，管理者需擺脫“經(jīng)驗主義”的思維，嘗試接納算法專家提出的專業(yè)意見，并與算法專家一同驗證算法結(jié)果的落地情況。

4. 科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力：能電腦完成的就別人工去做。定期統(tǒng)計的手工報表，再簡單也要做成BI報表。

5. 科技以人為本：BI報表制作不能僅用程序員的思維去想問題，要站在用戶的角度上思考問題。不斷復(fù)盤優(yōu)化BI報表的表現(xiàn)形式，讓讀者更直觀地理解報表數(shù)據(jù)，提高用戶體驗。

6. 量變方可產(chǎn)生質(zhì)變：數(shù)據(jù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)是成年累月的閱讀報表經(jīng)驗。鼓勵員工每日閱讀BI報表，才有可能提升全體員工的數(shù)據(jù)分析能力。