21克成立于2016年，是一家诞生于桂林本土，放眼于全球的家居行业综合性企业，公司深耕家居产品行业，具备丰富的零售、电商资源积淀，以及强大的供应链整合能力，以跨境电商为市场切入点，不断创新与快速迭代。
作为一家仍处在快速发展期的创业型企业，21克在追求业务增速的同时，也在不断夯实和完善企业的数智化能力。在组织架构设计层面，引入了先进的中台机制，建立BSCM（大供应链管理）、DGT（数据治理）、CE（消费者互动）三个横向打通的中台支撑团队，将具备通用性的工作内容，收口至中台层重点攻坚，将前台业务从烦琐的重复性工作流程中解放出来。
团队组织架构
去年年末，21克引入了由阿里云数据中台研发的Quick BI ，用以补足公司在数据可视化分析领域的能力短板。通过将公司过去所沉淀下来的订单交易、市场营销、财务等相关数据进行清洗和分析，快速构建起全场景数据消费能力，洞察出对公司经营发展更有益的营销策略。
首先摆在DGT（数据治理组）面前的是各部门数据口径不一致的问题。如果连最基础的数据标准都无法统一，那数据分析也将成为“精确的错误”，无法真正发挥出数据价值。
DGT部门负责人Chlorine提到：“我们公司的销售业务部比较多，各自都有各自的习惯，为了保障数据分析项目能够高效推进，我们选择以跨部门报表为突破口来进行数据标准地统一，比如要向高层汇报的数据，以及涉及财务的数据，我们会优先来进行规划管理。”
就拿最常见的销售额统计为例，一项交易记录涉及的时间众多，有订单创建的时间、客户付款时间、仓库发货时间、财务到账时间等，后续可能还会涉及售后退货等，如何来定义时间周期，各部门就需要达成共识。“我们在做偏好分析的时候，会按下单时间来，一旦涉及到财务相关，就会以交易完成时间为准。”来自DGT的数据专员Clyde这样解释。
一、数据驾驶舱：大盘核心数据一目了然
亚马逊作为21克最核心的销售渠道之一，贡献了较大比重的订单销量，因此数据团队选择以亚马逊平台作为数据分析试点的第一站。
通过第三方ERP系统以及亚马逊本身开放的API接口，数据团队每个月会定期提取数据进行汇集整合、清理加工后写入数据库，并接入Quick BI。形成一张数据较为全面的大宽表，为后续制作管理层数据看板，提供了详实的数据基础。
数据驾驶舱部分截图
在21克的数据驾驶舱中，管理者可以随时随地直观地看到各种大盘核心数据，如销售统计、地域热力图、利润情况、SKU销售排行榜等。同时，还可以通过丰富的控件进行自主筛选，如按地区、店铺、时间、项目、币种等查看相关数据。
二、让营销广告投放有据可依
目前输出的业务数据看板除了满足管理层看数需求外，也让业务人员在广告营销投放层面，有了更有力的数据支撑，可以有针对性地开展精细化营销策略。
通过针对历史数据进行汇聚，并经过技术清洗和整理生成丰富的特征洞察，将一条条纯数字的交易表格，通过Quick BI在仪表盘中以更易于理解和分析的可视化组件展示。
营销分析看板
市场部人员则可自己通过报表控件筛选条件，来查看分析更详细的报表内容，进而在不同平台（如Google等搜索广告平台，以及Instagram、Facebook、TikTok等社交平台）形成具备差异化的广告投放策略，以更少的投入获得更丰厚的营销回报。
三、供应链数字化：更可控的风险和成本
经过2个月不到的产品使用期，21克的数据团队成员已经通过Quick BI构建了3个数据消费场景，包括管理层看板、基本销售情况分析、以及面向财务侧的利润分析等。
Chlorine表示，Quick BI使用起来对于数据分析新人非常友好，这给他们团队的工作起步扫清了很多障碍，在内部的协作过程当中也能快速渗透铺开。“接下来我们将进行更全链路的数据接入，以及将数据写入流程自动化，实现底层数据源自动更新，减少人工投入，让更多部门的人员都可以通过数据分析与洞察，对业务流程和策略进行调优升级”。
如供应链部门对数据反馈的实时性要求更高，一旦能将采购、材料、仓储、物流等数据及时通过Quick BI来进行展示和分析，将对货品周转、库存压力、质量监控等提供策略指导，比如针对售后问题反馈，可以反向对供应商进行筛选，及时发现质量保障能力较弱的供应商或某不合格批次产品，减少公司的售后成本及损失。
数智化并不仅仅是大型企业才需要去思考的课题，而是摆在所有企业面前的一个可选项。借助Quick BI搭建的数据分析体系，21克实现了销售、财务、供应链等多部门业务的数据化支撑，从一份份本地化的Excel文件，到清晰美观的数据看板，数据所能带来的价值改变正在21克中逐渐显现。
