Aloudata CAN × 麦当劳中国
统一指标资产沉淀 激活数据创新潜能
面对 6800+ 门店的规模化运营与数字化增长需求,麦当劳中国携手 Aloudata CAN 指标平台实现全域指标统一管理,构建“管、研、用”一体化的指标中台。平台沉淀近千个业务指标,日均百万级调用秒级响应,研发效率 10 倍提升,并驱动数据标准化治理、安全管控与成本优化,赋能餐厅运营、营销增长与管理决策等全业务场景,为餐饮行业数字化转型提供了可复用的最佳实践。
客户背景
麦当劳中国是全球增长最快的市场之一,门店覆盖 280+ 城市,年服务超 13 亿人次。在“更强大、更美好、更智慧”的战略愿景下,企业的高速扩张与数字化转型亟需统一的数据中枢支撑高效运营与敏捷决策。
转型挑战
数据整合需求迫切
多业务系统衍生海量数据,跨部门数据口径与调用链路分散
敏捷响应能力待提升
传统宽表开发模式效率不足,难以匹配高速增长的业务需求
跨场景协同难度高
营销、运营等场景指标定义不统一,影响全局决策一致性
规模化治理复杂性
20 万员工权限动态管理、数据资产规范沉淀需系统性支持
解决方案
基于"管、研、用"一体化架构,Aloudata CAN 支撑麦当劳中国打造统一指标中台,以语义化指标配置、自动化指标开发与统一指标管理替代传统基于宽表的开发模式,实现指标资产标准化、研发敏捷化和服务智能化。
治理驱动,标准化沉淀指标语义资产
统一指标体系:标准化定义指标体系,沉淀 8 大主题近千个业务指标;
四维治理框架:通过标准治理(统一 KPI 语言)、质量治理(数出一处)、安全治理(动态权限)、成本治理(冗余清理),系统性提升数据可信度与合规性;
多角色协同流程:业务、数据产品、数据研发、数据测试在线协作,指标定义、开发、消费全链路闭环。
敏捷研发,提效降本
配置化工作台:指标复用率大幅提高,需求交付周期从周缩短至天;
减少数据冗余:消除大量无效或重复的宽表,及时下线长期未使用的指标,降低存储与运维成本;
高性能服务引擎:99.99% 可用性保障,99% 请求秒级响应,日均支撑百万级调用。
智能服务,全场景赋能
统一服务门户:提供指标 API、预警分析、多维度下钻等能力,支撑全渠道业务应用;
动态权限管控:对接 HR 系统实现岗位 - 数据自动匹配,权限变更实时生效,保障 20 万员工安全用数。
应用场景
餐厅运营
指标中台整合人、货、场数据,作为餐厅运营的智能大脑,驱动业绩增长、运营降本、服务改善。
营销增长
指标中台作为业绩监控与客户洞察的仪表盘,贯穿客户营销的计划、执行、监控、复盘,提供全流程一致的评价指标,为营销增长洞明方向。
管理决策
指标中台提供同一指标从总部管理层到餐厅经理视角的逐层下钻、自动归因,加速经营问题识别与策略制定。
客户价值
效率突破
研发效能显著提升,需求交付从“周”到“天”,日均百万调用无压力;
治理跃迁
跨部门指标口径 100% 一致,存储成本与运维成本显著下降;
决策升级
及时、准确、统一的指标服务驱动管理决策、运营人效、能耗、营销 ROI 等全面优化。
未来探索
AI+ 指标中台,让数据普惠业务
Aloudata CAN 指标平台与自然语言交互深度融合,创新"NL to Semantic to SQL"模式:
零门槛用数
业务人员自然语言提问,自动映射指标语义层,进一步释放数据分析效能;
安全与性能兼得
基于语义层实现权限动态管控与查询优化,兼顾效率与合规性。
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麦当劳中国实践分享陈润红 | 麦当劳中国数据中台负责人
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