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看大数据平台如何打造餐饮业务一体化?

发布时间:2016-12-06 16:00:18
传统的方式认为,餐饮业与数据应该是不着边的,但随着信息化的不断发展,餐饮企业对于数据方面的重视程度越来越高,也意识到需要通过数据来了解菜品的销售情况以及顾客的习惯和口碑爱好等信息。关于眉州东坡集团1996年眉州东坡酒楼开业,在03年的时候成立了餐饮公司。经过20多年的发展,现在公 ...

看大数据平台如何打造餐饮业务一体化?

传统的方式认为,餐饮业与数据应该是不着边的,但随着信息化的不断发展,餐饮企业对于数据方面的重视程度越来越高,也意识到需要通过数据来了解菜品的销售情况以及顾客的习惯和口碑爱好等信息。

关于眉州东坡集团

1996年眉州东坡酒楼开业,在03年的时候成立了餐饮公司。经过20多年的发展,现在公司旗下一共有六个品牌,从酒店到小吃快餐。除去品牌之外,还有一条产业链,主要目标就是川菜的标准化,产业化。主要涉及源头采购、生产加工以及最后的物流配送。

数据分析实例

一家新餐厅的开设,前厅和后厨的面积应该是怎样一个比例?二人桌、四人桌、八人桌以及包间该怎么搭配摆设?这些信息在过去都是凭借经验去决定。通过对以往餐厅数据的统计和分析,可以得到一个准确的数据参考,降低开设的风险。

以往公司的领导比较热衷于大店的模式,但是到底适不适用,并没有一个准确的结论。后来针对这些门店做了一个评测方面的数据分析,分析每平方米可获得多少营收。最终发现小型门店所获得的效益要比大型门店高。因此针对这种情况,公司在战略上做出了相应的调整,降低部分大型门店的数量,增加小型门店。

信息化建设历程

2013年以前,公司信息化建设处于初始阶段,每个系统之间的集成都是孤立的,在特定平台上的。在第二个阶段,逐步开始引入企业范围的数据责任人体系,数据标准,数据管理规范,数据检查工具,数据管理流程等。公司引入了帆软报表,将各系统的应用数据做了个集成,通过这些分析顾客的消费习惯,消费频次等信息。公司还引入了新的物流系统,仓储物流系统。在这一级中,公司通过帆软报表简单的做了一些数据分析报表,之后又单独开发了一些用于检查数据的小工具。建立了数据库,然后从原始的数据库里面提取一些指标性的东西,然后进行单独存放。到了第三阶段,数据集成有了一定的基础,在这个基础上公司做了一些更深刻的开发。未来,计划把眉州东坡的电商平台和电商业务做成标杆,在未来的三年将会建成全版图的信息化系统。

作为餐饮行业,餐饮与会员的简单集成在这之中扮演了相当重要的角色。首先是自助点餐和餐饮人员做了对接,自助点餐就是客户通过扫二维码,在移动端上点餐、下单,最终会到餐饮软件中。在14年,公司建立了自己的电商平台,包括现在的百度、美团等外卖平台,都是和公司的电商平台的对接。最终系统进行集成,通过数据决策平台展现出来。

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餐饮系统

眉州东坡在全国有一百多家门店,这些门店在当天营业结束后,会将当天的数据以压缩包的形式传至数据库服务器之内。数据服务器会将压缩包处理,然后放到数据库A中,之后选取一些指标性的数据,通过触发器并关联其他的一些表,将数据插入到数据库B,之后通过数据库复制技术,在应用服务器上做数据库B的实时备份。发布的报表全部都在应用服务器上。

为了能够实时了解餐厅的经营状态以及眉州中、基层管理人员常在餐厅走动很少坐在PC前的特性,公司着重开发手机报表。信息部从2015年中开始,公司利用帆软报表FineReport来开发自主的手机app报表,现在用户已经涵盖公司高层、中层、基层的所有管理人员以及普通员工。

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报表从设计到最终制定只花了三个月,报表中的每个模块都可进行连接,总共链接出的报表有30多个。基本涵盖了所有常见的业务。每个模块设有微信分享链接,可以微信形式发给总裁。

仓库物流系统

今年的5月1号,餐饮企业实施了营改增,眉州所使用物流的系统不具备记录税率等相关信息的功能,信息部承担起了开发系统的任务。从了解物流系统数据库开始,自建数据库用于相关信息的存放,最后部署数据模板。

看大数据平台如何打造餐饮业务一体化? 打印凭证

点击打印凭证之后,会自动把这些数据提交到数据库里。提交之后它、会生成这样的一张入库验收单,这是系统打印,之后打印的时候会打印到这样纸制版的验收单,然后确认。

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整体来讲,帆软报表系统的有点一个是简单易学,只需要了解数据库表,然后之间的关联关系,然后你就可以通过拖拖拽拽形成一张报表;另一个是部署方便,直接部署;其次维护简单,从14年数据决策系统正式上线以来,没有出现过大问题;然后是灵活;最后帆软的产品一直在根据需求不断的改进。

大数据决策平台建设的心得体会

1、基础资料的统一:在做数据分析的时候一定要有数据,并且要保持数据的安全,这个是前提条件。必须保证所有的数据资料是一致的。如果数据不统一来进行数据分析,那么涉及到业务型的问题就会比较麻烦。

2、要进行多方面的数据整合:如果说要通过数据查找问题的所在,就需要关联一些其他的数据业务数据,进行问题的查找,然后才可以得到解决。

3、数据主权的回收:数据的充分回收而不是留在本地和开发商手中,才能保证数据分析的顺利进行。 


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