麦当劳中国——NoETL指标中台赋能全域数字化运营的最佳实践

抖音快讯 2025年08月28日 21:28 1 admin

Aloudata案例

该项目案例由Aloudata投递并参与数智猿×数据猿×上海大数据联盟共同推出的《2025中国数智化转型升级创新服务企业》榜单/奖项评选。

麦当劳中国门店现覆盖280+地级市，年服务超13亿顾客，拥有超20万员工，在7100余家门店扩张与全域数字化运营中，原有数据体系面临着数据整合受阻、敏捷响应不足、跨场景协作困难、规模化治理复杂等痛点，且多角色协同缺乏有效联动机制，延阻数字化运营进程。

这一模式，极易导致决策依据失真、业务迭代失速、规模治理失效、成本增长失控等战略风险，因此麦当劳中国亟需一套统一的数据中枢来支撑数据整合、高效运营和敏捷决策。

数智化需求

麦当劳进入中国市场已有35年的历史。截止今年6月麦当劳在中国的门店数量已突破7100 家，门店遍布全国280多个地级市，拥有20万名员工，每年服务超过13亿顾客。在“更强大、更美好、更智慧”的战略愿景下，麦当劳中国迅速落地大量数智应用，随之衍生出大量数据需求。

首要任务是提升运营效率，如果不提升运营效率，企业的整体经营效益也难以显著提高。其次，客户营销也是关注的重点。最后，中国的移动互联网和移动支付发展成熟度很高，使麦当劳中国拥有多种下单渠道，如何通过这些渠道精准营销，以及如何在门店管理中实现因地制宜、因店制宜，都是面临的挑战。这些问题不仅摆在整个公司面前，更是数据团队需要深入思考的。

为了支撑高效运营与敏捷决策，麦当劳中国亟需统一的指标数据中枢以实现指标“管、研、用”三大核心需求：

·统一指标管理能力：通过标准化的指标定义和管理流程，确保口径的一致性，为战略和业务决策提供可信、可比的数据；

·高效开发工作台：让研发团队避免重复制作宽表，通过统一的语义配置快速定义指标，满足业务需求快速迭代的需求，且一次开发、多处复用，降低数据冗余带来的成本浪费；

·智能分析工作台：支持多维度的分析和任意粒度的下钻，满足应用工程师和数据分析师的洞察决策需求，查数看数灵活高效。

面临挑战

智能数据应用需求快速增长，麦当劳中国传统宽表式开发模式难以满足各种用数需求，表现如下：

一、传统宽表开发模式弊端暴露，数据整合与规模化治理受阻

·数据整合受阻：多业务系统衍生海量数据（上万张表），跨部门数据口径与调用链路分散；

·敏捷响应不足：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；

·跨场景协作困难：营销、运营等场景指标定义不统一，口径混乱，影响全局决策一致性；

·规模化治理复杂：20万员工权限动态管理、数据资产规范沉淀亟需系统性支持。

二、多角色协作痛点强烈，难以形成有效联动

·业务团队：面对数万张表，会很困惑，很难找到正确的数据来解决问题；

·应用工程师：调取特定指标，会找到数据研发沟通取数，复杂表结构和字段含义理解耗时耗力；

·数据产品经理：应对海量需求，处理复杂而灵活多变的指标定义、拼接与口径调整压力大；

·研发人员：面对数万张表，难以理清已经积累的数据资产与口径定义；

·治理团队：面向海量数据，指标定义、审核与消费权责及流程不明确。

这一模式，极易导致麦当劳中国决策依据失真、业务迭代失速、规模治理失效、成本增长失控等战略风险。因此，麦当劳中国亟需一套领先的数据整合与规模化治理手段，以实现跨场景的协同作业，保障决策的一致性和业务创新的效率。

应用技术与实施过程

基于"管、研、用"一体化架构，Aloudata CAN支撑麦当劳中国打造了餐饮行业首个“管研用一体化”的指标中台，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。

·在指标管理层面：指标中台联动数据资产平台，建立全域指标标准化治理体系，实现指标定义、血缘、质量的统一管控，解决了口径不一致和调用链路分散等问题；

·在指标研发层面：基于NoETL技术构建自主指标定义和物化加速能力，取代传统宽表开发模式，可复用指标交付效率提升5倍，也将研发人员从繁琐的ETL作业中解放出来，做“轻”数仓；

·在指标应用层面：通过打通数据服务准化API服务货架，对外输出一致性的指标服务，无论是餐厅运营，还是营销增长、管理决策等业务场景，均可获得实时决策的数据分析和洞察支撑。

该中台显著实现三重升级：

·资产标准化：语义化指标配置驱动业务与技术协同；

·研发敏捷化：自动化开发流水线替代人工编码（迭代周期从周级压缩至天级别）；

·服务智能化：统一服务网关实现指标调用效率P95<1s。

图1：麦当劳中国指标中台建设方案

一、治理驱动，标准化沉淀指标语义资产

首创餐饮行业指标治理范式，通过体系化资产沉淀与协同机制革新，实现数据可信度跃升：

1、全业务域指标标准化体系：

·场景化主题抽象：深度解构门店运营、供应链、会员营销等核心场景，提炼人效、营销、销售、能耗、BE、客户体验、供应链、财务8大业务主题指标体系；

·工业化指标生产：上千个标准化指标，覆盖了餐厅员工KPI考核、餐厅实时销售业绩、餐厅班次管理、管理决策看板和运营层的运营看板等 30+核心场景，覆盖90%高频决策场景，消除复用指标跨部门口径歧义。

2、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。

图2：四维治理框架

3、多角色协同流程：

借助建设指标中台的契机，建立了多角色协同的工作流程。主要参与的角色包括业务用户、数据产品经理、数据研发和数据测试，他们各司其职，每个角色都与指标平台有相应的功能对接点，共同协作构建我们的指标体系。

以具体流程为例，业务用户提出需求后，数据产品经理负责定义指标和维度；数据研发则配置指标的语义，明确数据来源并生成相应的 API；数据测试根据不同的应用场景进行测试验证；最后，业务用户通过指标平台的数据分析功能校验数据。这套流程经过一年的运行，已经非常顺畅。

图3：多角色协同流程

二、敏捷研发，交付效率从周缩短至天

以NoETL自动化开发替代人工编码，突破传统数据体系的研发效能，配合多层运维保障，保证了业务用数需求的高效灵活应对：

1、配置化工作台：

·支持快速配置指标语义：完成标准化的原子指标、派生指标和复合指标定义，研发效率5倍提升，需求交付周期从周缩短至天；

·提供物化加速方案：海量查数需求，通过物化方案推荐、自动物化编排、物化任务运维、物化数据回补等能力，十亿级数据秒级响应。

2、高性能服务引擎：

仅有研发能力还不够，还需要在运维保障层面进行确保指标中台的稳定运行。麦当劳中国从系统层、应用层和内容层三个层面入手。

·在系统层：关注底层基础设施的稳定性，包括机器CPU、内存负载的监控，以及OLAP引擎性能和网关的监控，确保底层资源的健康运行；

·在应用层：重点监控指标服务的状态，涵盖服务负载、应用存活情况、接口存活情况和调用链路等，确保服务的高可用性；

·在内容层：采用的是多平台协作的模式。指标平台负责监控指标值的波动，设置阈值预警；统一的数据服务平台实现服务的熔断和限流，以应对高并发或流量洪峰场景，确保系统平稳运行。此外，还搭建了数据研发平台，负责对表和字段进行稽核监控，确保数据质量。

图4：多层级运维保障

三、智能服务，30+核心场景提效增质

指标中台被广泛应用于餐厅业绩监控、服务质量监控、员工培训考核、管理决策归因分析、员工KPI考核以及门店用电量、用油量等30+运营优化场景，驱动管理决策、运营人效、能耗、营销等提效增质。

1、统一服务门户：

提供了指标目录、归因分析、指标预警、指标API服务及指标分析看板等功能，全面赋能后端各类业务应用场景；

2、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。

四、为实现ChatBI构建AI-Ready的数据底座

依托于指标中台，作为智能Data Agent的数据底座，大大提升了自然语言交互效率和精准度。方案采用创新的 NL2MQL2SQL 技术路径(自然语言→指标语义→SQL逻辑)实现准确、灵活、快速、安全的数据问答。首先，指标中台沉淀了最丰富的指标和维度的语义元数据，作为大模型的知识图谱底座，帮助大模型提升意图识别精准度。指标平台的语义引擎将MQL转换为准确和可执行的查询SQL，确保语义转换的100%准确性。

商业变化

经过近一年的建设，麦当劳中国已经全面落地了NoETL指标中台解决方案，赋能业务数字化转型需求，实现了如下效果：

一、“管”：提升指标一致性，降低存算成本

·存储成本下降30%+（减少冗余宽表），治理提效50%；

·可复用指标口径100%一致，指标复用率达到30%，且在持续增长。

二、“研”：提升研发效率，节省研发人力

·可复用指标交付效率5倍提升，30+场景无缝接入（如实时业绩/能耗优化）；

·减少重复开发工时和人力成本。

三、“用”：便捷调用，稳定保障

·实时业绩：赋能全国7100+家门店值班经理，经营决策分钟级别；

·经营驾驶舱：赋能管理层从用户、营销、营运架构、流量、渠道等全方位掌握经营健康度；

·稳定性提升：应用系统累计调用量上亿零中断，服务可用率99.99%；

·响应速度：95%的指标调用响应速度<1s，99%<3s 内；

·精细化能耗管理：无效能耗大幅降低，助力业务成本节省；

·精细化用油管理：通过用油指标和归因诊断分析，助力业务达成用油成本节省；

·营销降本：骑手并单策略基于指标平台建设外送并单数据，产生到下发一站打通，节约骑手费用；

·营销复盘提效：在5档营销活动中，复盘效率提升5倍；

·动态权限管控：对接HR系统实现岗位-数据匹配，权限变更实时生效，保障20万员工安全用数。

关于企业

·Aloudata

Aloudata是一家自动化数据管理软件提供商，国内Data Fabric架构理念与实践引领者，首倡NoETL创新理念，致力于提升ETL工程自动化水平，助力企业升级至下一代大数据基础设施。

Aloudata自研了国内首个逻辑数据编织平台Aloudata AIR ，支持多源异构数据逻辑集成，秒级跨源查询响应，节省50%以上存算成本；Aloudata BIG主动元数据平台，基于全球独创的算子级血缘解析技术，让复杂数据链路“看得清、管得住、治得动”，实现主动数据管理和敏捷数据协同；Aloudata CAN自动化指标平台，以强大的语义指标定义和查询加速能力，实现指标“管、研、用”一体化；Aloudata Agent分析决策智能体，以NL2MQL2SQL全新ChatBI技术路径，让企业告别“数据幻觉”，实现准确、灵活、快速、安全的智能问数。

目前，Aloudata各产品已在金融、消费零售、能源、制造、医疗、航空等行业交付了多个最佳实践。

·麦当劳中国

2017年8月，中信资本控股赋能本土化发展，麦当劳中国正式步入金拱门时代，也成为了麦当劳全球最大特许经营市场。

麦当劳中国是全球增长最快的市场之一，门店覆盖280+地级市，年服务超13亿顾客。核心业务覆盖餐饮零售，提供标准化西式快餐（汉堡、炸鸡、咖啡等）和本土化产品（粥、油条等），覆盖堂食、外卖、外带场景，以及麦咖啡（McCafe）、IP零售、供应链服务等各类衍生业务生态。

麦当劳中国之所以能在全球市场中保持领先地位，得益于经营理念，并提出了“更强大、更美好、更智慧”这一愿景，具体体现在4D超级网络的建设（Development新店拓展、Drive Thru得来速、Delivery麦乐送、Digital全渠道触达）、用户价值的提升和企业运营效率的持续优化。随着各类数智应用快速落地，麦当劳中国逐渐衍生出许多数据需求，并加快数字化转型建设。