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企業(yè)數(shù)據(jù)對于業(yè)務(wù)決策具有決定性作用。隨著AI、大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展成熟,企業(yè)的數(shù)據(jù)意識逐漸覺醒,紛紛邁出了以數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)的行動步伐。其中,上線BI平臺成為很多企業(yè)的選擇。
為什么企業(yè)會選擇BI平臺作為商業(yè)分析的“軍師”?數(shù)字化分析與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析有著怎樣的區(qū)別和聯(lián)系呢?BI智能分析平臺具體是做什么的呢?它是具有強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)計(jì)算性能、先進(jìn)的智能分析和可視化能力的數(shù)據(jù)協(xié)作分析平臺。分析范圍涵蓋從數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)分析到數(shù)據(jù)應(yīng)用的全流程。
據(jù)東信達(dá)觀察,用EXCEL做報(bào)表分析、手工制作可視化圖表還是很多企業(yè)目前的數(shù)據(jù)分析狀態(tài)。這類方法總體能滿足總結(jié)需要,但數(shù)據(jù)響應(yīng)速度較慢,整合過程要花費(fèi)業(yè)務(wù)人員很多精力,且偏向數(shù)據(jù)匯總,很難對業(yè)務(wù)起到?jīng)Q策作用。等意識到問題時(shí),整個(gè)業(yè)務(wù)優(yōu)化周期從幾個(gè)小時(shí)拉長到幾天甚至幾周,效率極低。
以一家擁有門店的食品企業(yè)為例,其門店會員人數(shù)、周/月/日賣出的產(chǎn)品數(shù)量、會員消費(fèi)水平、退貨人數(shù)、流失客戶數(shù)等數(shù)據(jù)都需要統(tǒng)計(jì),以便通過數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)門店經(jīng)營問題,進(jìn)而改善業(yè)務(wù)決策,而其制造業(yè)務(wù)同樣需要數(shù)據(jù)分析。
智能化抓取數(shù)據(jù)讓一切顯得高效起來。以制造企業(yè)為例,BI平臺能夠連接百種數(shù)據(jù)源,一鍵抓取倉庫、能源、銷售、采購、發(fā)貨、物流系統(tǒng)所需數(shù)據(jù),構(gòu)建數(shù)據(jù)庫。
去掉重復(fù)、無用的數(shù)據(jù)內(nèi)容,做數(shù)據(jù)清洗,這些便是數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整合的內(nèi)容了。以往需要人工采集、整理的內(nèi)容交給BI來做,顯得省時(shí)省力了不少。它讓業(yè)務(wù)人員更容易做數(shù)據(jù),也能把更多的精力放在思考各項(xiàng)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)相關(guān)性上,鉆取數(shù)據(jù)價(jià)值。
當(dāng)企業(yè)發(fā)展到一定規(guī)模時(shí),需要更深入的數(shù)據(jù)分析、更快的數(shù)據(jù)響應(yīng)速度、更強(qiáng)的數(shù)據(jù)交互能力。東信達(dá)看到,很多企業(yè)并沒有數(shù)據(jù)技能型人才,很多時(shí)候企業(yè)雖然依靠ERP等信息化工具建立起基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫,但數(shù)據(jù)分析能力依然停留在手工采集ERP、CRM等工具中的數(shù)據(jù)再做成EXCEL報(bào)表的層面,很容易導(dǎo)致分析維度不全面、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)失誤進(jìn)而影響判斷。
加之這類數(shù)據(jù)匯總方法存在滯后性,往往導(dǎo)致企業(yè)市場敏感性差很多。譬如每周例會上老板詢問某個(gè)數(shù)據(jù)的異常原因,而執(zhí)行層并沒有注意到這點(diǎn),難道要老板等到這個(gè)數(shù)據(jù)的分析出爐,下周再聽取匯報(bào)嗎?這種做法顯然是具有滯后性的。
從傳統(tǒng)BI向智能BI的轉(zhuǎn)變中,提升對異常數(shù)據(jù)的響應(yīng)速度是突出特點(diǎn)之一,它成為企業(yè)洞察市場的重要窗口,幫助實(shí)時(shí)監(jiān)控所有數(shù)據(jù),更容易發(fā)現(xiàn)問題。
在市面上許多BI平臺的可視化頁面中,業(yè)務(wù)漲幅、降幅、市占率、人員變動、產(chǎn)品銷售波動、采購價(jià)格、退貨情況等數(shù)據(jù)一目了然,異常數(shù)據(jù)也會馬上提醒。如果企業(yè)的數(shù)據(jù)敏感性足夠強(qiáng),便能從這一個(gè)個(gè)異常數(shù)據(jù)中嗅到環(huán)境和商機(jī)的變化,進(jìn)而調(diào)整業(yè)務(wù)決策。
BI能夠快速形成各類數(shù)據(jù)變化圖表、制作圖文并茂的數(shù)據(jù)分析報(bào)告,這些圖表、報(bào)告被應(yīng)用到會議PPT、月季年度業(yè)務(wù)匯報(bào)時(shí),即為“數(shù)據(jù)應(yīng)用”,再也不需要文員敲一下午報(bào)表、做一天的PPT才能完成。
除了高效快捷外,BI匯總的數(shù)據(jù)還具備了全局性。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)匯總是從業(yè)務(wù)人員個(gè)人角度出發(fā),但很多不同領(lǐng)域的因素同樣會影響業(yè)務(wù)結(jié)果。BI能有效解決這一缺陷,幫助管理層多維度掌握大局,關(guān)注驅(qū)動結(jié)果的各方面業(yè)務(wù)情況。這相當(dāng)于打破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法,從根源上做出了改變,使數(shù)據(jù)處理分析一體化。
BI的價(jià)值不止在于告訴你“數(shù)據(jù)是什么樣”,還有“為什么會這樣”以及“怎么改善它”,它是新型數(shù)據(jù)管理邏輯的產(chǎn)物。伴隨著企業(yè)需求的演變,BI也由“更容易做報(bào)表的分析工具”逐漸成為更深入業(yè)務(wù)場景的“企業(yè)決策大腦”,它可以圍繞制造企業(yè)采購、生產(chǎn)、銷售、配送、庫存各場景進(jìn)行細(xì)分分析,降低數(shù)據(jù)顆粒度,調(diào)整業(yè)務(wù)策略,掌控全局。
(責(zé)任編輯:fqj)
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