看大數據平臺如何打造餐飲業務一體化?

来源:http://www.cnblogs.com/lindsshun/archive/2016/12/06/6137779.html
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傳統的方式認為,餐飲業與數據應該是不著邊的,但隨著信息化的不斷發展,餐飲企業對於數據方面的重視程度越來越高,也意識到需要通過數據來瞭解菜品的銷售情況以及顧客的習慣和口碑愛好等信息。 ...


傳統的方式認為,餐飲業與數據應該是不著邊的,但隨著信息化的不斷發展,餐飲企業對於數據方面的重視程度越來越高,也意識到需要通過數據來瞭解菜品的銷售情況以及顧客的習慣和口碑愛好等信息。

關於眉州東坡集團

1996年眉州東坡酒樓開業,在03年的時候成立了餐飲公司。經過20多年的發展,現在公司旗下一共有六個品牌,從酒店到小吃快餐。除去品牌之外,還有一條產業鏈,主要目標就是川菜的標準化,產業化。主要涉及源頭採購、生產加工以及最後的物流配送。

數據分析實例

一家新餐廳的開設,前廳和後廚的面積應該是怎樣一個比例?二人桌、四人桌、八人桌以及包間該怎麼搭配擺設?這些信息在過去都是憑藉經驗去決定。通過對以往餐廳數據的統計和分析,可以得到一個準確的數據參考,降低開設的風險。

以往公司的領導比較熱衷於大店的模式,但是到底適不適用,並沒有一個準確的結論。後來針對這些門店做了一個評測方面的數據分析,分析每平方米可獲得多少營收。最終發現小型門店所獲得的效益要比大型門店高。因此針對這種情況,公司在戰略上做出了相應的調整,降低部分大型門店的數量,增加小型門店。

信息化建設歷程

2013年以前,公司信息化建設處於初始階段,每個系統之間的集成都是孤立的,在特定平臺上的。在第二個階段,逐步開始引入企業範圍的數據責任人體系,數據標準,數據管理規範,數據檢查工具,數據管理流程等。公司引入了帆軟報表,將各系統的應用數據做了個集成,通過這些分析顧客的消費習慣,消費頻次等信息。公司還引入了新的物流系統,倉儲物流系統。在這一級中,公司通過帆軟報表簡單的做了一些數據分析報表,之後又單獨開發了一些用於檢查數據的小工具。建立了資料庫,然後從原始的資料庫裡面提取一些指標性的東西,然後進行單獨存放。到了第三階段,數據集成有了一定的基礎,在這個基礎上公司做了一些更深刻的開發。未來,計劃把眉州東坡的電商平臺和電商業務做成標桿,在未來的三年將會建成全版圖的信息化系統。

作為餐飲行業,餐飲與會員的簡單集成在這之中扮演了相當重要的角色。首先是自助點餐和餐飲人員做了對接,自助點餐就是客戶通過掃二維碼,在移動端上點餐、下單,最終會到餐飲軟體中。在14年,公司建立了自己的電商平臺,包括現在的百度、美團等外賣平臺,都是和公司的電商平臺的對接。最終系統進行集成,通過數據決策平臺展現出來。

 

餐飲系統

眉州東坡在全國有一百多家門店,這些門店在當天營業結束後,會將當天的數據以壓縮包的形式傳至資料庫伺服器之內。數據伺服器會將壓縮包處理,然後放到資料庫A中,之後選取一些指標性的數據,通過觸發器並關聯其他的一些表,將數據插入到資料庫B,之後通過資料庫複製技術,在應用伺服器上做資料庫B的實時備份。發佈的報表全部都在應用伺服器上。

為了能夠實時瞭解餐廳的經營狀態以及眉州中、基層管理人員常在餐廳走動很少坐在PC前的特性,公司著重開發手機報表。信息部從2015年中開始,公司利用帆軟報表FineReport來開發自主的手機app報表,現在用戶已經涵蓋公司高層、中層、基層的所有管理人員以及普通員工。

 

報表從設計到最終制定只花了三個月,報表中的每個模塊都可進行連接,總共鏈接出的報表有30多個。基本涵蓋了所有常見的業務。每個模塊設有微信分享鏈接,可以微信形式發給總裁。

倉庫物流系統

今年的5月1號,餐飲企業實施了營改增,眉州所使用物流的系統不具備記錄稅率等相關信息的功能,信息部承擔起了開發系統的任務。從瞭解物流系統資料庫開始,自建資料庫用於相關信息的存放,最後部署數據模板。

 列印憑證

點擊列印憑證之後,會自動把這些數據提交到資料庫里。提交之後它、會生成這樣的一張入庫驗收單,這是系統列印,之後列印的時候會列印到這樣紙製版的驗收單,然後確認。

 

整體來講,帆軟報表系統的有點一個是簡單易學,只需要瞭解資料庫表,然後之間的關聯關係,然後你就可以通過拖拖拽拽形成一張報表;另一個是部署方便,直接部署;其次維護簡單,從14年數據決策系統正式上線以來,沒有出現過大問題;然後是靈活;最後帆軟的產品一直在根據需求不斷的改進。

大數據決策平臺建設的心得體會

1、基礎資料的統一:在做數據分析的時候一定要有數據,並且要保持數據的安全,這個是前提條件。必須保證所有的數據資料是一致的。如果數據不統一來進行數據分析,那麼涉及到業務型的問題就會比較麻煩。

2、要進行多方面的數據整合:如果說要通過數據查找問題的所在,就需要關聯一些其他的數據業務數據,進行問題的查找,然後才可以得到解決。

3、數據主權的回收:數據的充分回收而不是留在本地和開發商手中,才能保證數據分析的順利進行。 


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