1 零售项目自助BI实践

项目团队主要围绕 数据仓库开发及 BI平台建设这两大核心板块进行零售项目自助BI实践。在数据仓库开发板块，项目团队通过数据入仓与清洗、构建数据模型与开发主题宽表以及数据集成，实现稳固且高效的数据底座开发，确保数据的准确性、完整性和可用性。在BI平台建设板块，通过数据权限管控与自数据集开发，赋予用户高度的灵活性和自主性，使他们能够根据自身需求快速生成和分析报表，满足多样化的业务分析场景需求。

01 数据仓库开发

在零售自助BI项目初期，数据的入仓、清洗、建模与分析不仅是实现业务智能化的基石，也是驱动决策优化和用户体验提升的核心动力。为此，项目团队分阶段进行数据仓库开发，以实现稳固且高效的数据仓库开发。

阶段一：数据入仓

零售业务涵盖一件代发、门店订单、企业订单、批发单、POS交易单、会员卡订单等多种订单类型，这些订单数据分散存储在MySQL、SQL Server、 StarRocks等多种关系型数据库中。为此，项目团队借助阿里云的DataWorks大数据开发治理平台，通过高效的ETL流程，定期将超过220张业务数据表同步至数据仓库中，确保数据的一致性和完整性。

阶段二：数据清洗、构建模型、开发主题宽表

在阶段二，项目团队先是对已入仓数据进行清洗，剔除无效数据，确保数据的准确性和完整性。随后，项目团队按逻辑构建了DWD和DWS两层共46个数据模型，每个模型都紧密关联特定的业务主题，实现数据的深度整合与高效利用。

紧接着，项目团队围绕这些业务主题开发了36个应用层宽表，涵盖了订单、商品、供应商、消费用户、经销商及直播促销活动等关键领域，为用户提供更加直观、易于理解的数据视图。

为方便用户能灵活地进行数据统计，所有主题宽表均采用了最小颗粒度的明细数据形式。同时，结合业务实际和用户自助开发的便捷性需求，项目团队对部分常用宽表如订单宽表进行了冗余设计，将其他主题表中的常用字段囊括进来。此外，项目团队还根据各宽表的业务需求进行了个性化更新时效设定，如订单主题表每小时更新一次，直播促销活动表每15分钟更新一次，而供应商、商品等主题表则保持每天更新的频率。这样的个性化更新时效设定，不仅提升了数据的可用性，更极大地优化了用户的查询体验。

阶段三：数据集成

StarRocks是一个高性能的分析型数据库，支持实时、多维和高并发的数据分析。因此，在阶段三时，项目团队将已开发好的主题宽表同步至StarRocks集群中，并将其作为自助BI平台的集成数据源，以有效支撑自助BI平台报表数据的存储和运算功能，更为用户带来了更加流畅、高效的数据分析体验。

02 BI平台建设

在完成数据仓库开发后，项目团队分两个阶段推进BI平台建设——通过数据权限管控与自助BI平台数据集开发，赋予用户高度的灵活性和自主性，使他们能够根据自身需求快速生成和分析报表，满足多样化的业务分析场景。

阶段一：数据权限管控

为了保障数据安全，项目团队根据用户角色来精细化管理集成后的数据权限：

区域用户：统一开通“区域查看”角色，此角色允许查看总部及区域的所有报表；
总部用户：开通“总部查看”角色，此角色可查看总部及区域的所有报表；
报表编辑人员：总部可指定用户开通“报表编辑”角色，此角色不仅可查看所有报表，还可对报表进行开发和编辑，并将报表授权给“区域查看”或“总部查看”角色。

阶段二：自助BI平台数据集开发

在自助BI平台建设过程中，项目团队以StarRocks作为数据源，开发了订单、商品、供应商、消费用户及经销商等25个系统数据集。这些数据集不仅为用户提供丰富的自助开发资源，还针对最细颗粒度的明细数据配置了详细的数据字典说明，极大地提升了数据的可读性和易用性，便于用户快速理解和使用。

同时，为确保数据的一致性和准确性，项目团队为每个数据集制定了严格的名称和内部字段命名规范，要求用户在操作过程中严格遵守，避免命名混乱对报表开发造成不良影响，尽可能保障数据的准确性和稳定性。

此外，自助BI平台还具备强大的数据集成能力。用户可以在平台上以数据集宽表为基础，轻松导入线下的Excel数据集，并灵活关联多个宽表，构建出丰富的组合数据集。通过直观的拖拉拽操作，用户可以自由选择现有字段，并运用基础函数新增计算字段，实现数据的自由统计和分析。在此基础上，用户还可以自由开发独立报表和多样化的数据模块，并将它们巧妙地组合成直观的数据看板。

目前，自助BI平台用户已成功开发出44个高效能的组合数据集，并在此基础上创建了超过140张自助报表，全面满足了日常的数据需求。

用户自助二维表

用户自助图表

2 项目收益

01 自助开发，降低成本

零售自助BI平台上线运行后，用户无需开发团队协助，即可轻松自助开发报表。截至2024年底，用户已通过平台自助开发140+张报表。

不仅如此，原商城系统上的51张常用报表也已迁至零售自助BI平台，用户可在平台上一站式查看及维护原有报表，无需再向开发团队提出新的报表开发需求，有效减少了对报表开发的投入。

以实际成效为例，通过自助BI平台，项目团队成功减少了年均33张新报表的开发工作，以及110+张报表数据的维护工作，节省了约数十万元的成本支出。

02 效率更高，耗时更少

零售自助BI平台在报表开发、维护、取数及数据导出方面性能卓越。以一次性取数为例，相较于传统报表取数需1天的时间，零售自助BI平台将这一过程缩短至2小时。此外，在百万级数据导出场景下，传统报表导出需耗时1天，而零售自助BI平台则能在0.5小时内完成。具体见下表所示：

03 覆盖面广，使用率高

自助BI平台目前已广泛覆盖零售、酒类、家装、整合营销等大零售领域的各个业务部门，成为用户获取数据的首选工具。特别是在上线三个月内，自助报表数量就激增了140张，这一迅猛的增长态势也意味着用户对自助BI平台取数能力的认可，也预示着用户正逐步形成使用该平台进行数据分析和决策的习惯。

3 展望未来

作为碧桂园服务首/个自助BI项目，零售自助BI项目实现了从零到一的突破，并为2025年主营域、财务域及其他领域项目实施自助BI提供了重要的参考：

主营域自助BI推广：主营运营及工单板块因其数据量适中且维度组合多样，用户对数据分析的灵活性有着较高的需求，而自助BI能够提供强大的数据分析工具，使用户能够自由组合数据维度，快速生成多样化的分析报告，从而满足业务决策中对于数据灵活性和时效性的高要求；
财务域自助BI推广：财务资金现金流分析当前均为固化的报表模板，无法快速适应新业务或管理需求的迭代，其次数据量庞大，数据加工时间耗时长，导致经营分析滞后，而自助BI可实现各种维度的自由交叉分析，极大地提升数据分析的灵活性和时效性，从而有效应对现金流分析的挑战。

未来，项目团队将持续秉承“用户至上”的原则，充分利用自助BI模式，以有限的资源，服务更广泛的用户群体，推动碧桂园服务数据分析能力的快速提升。

本文作者：碧桂园服务大数据技术与应用团队，赖威

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