通过一个BI系统实现生产、渠道、商店和商品的数字化管理
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从研发、生产到运营和销售，制造企业参与了广泛的业务管理。过去几年，制造业数字化转型发展迅速，逐步实现全环节数字化。
如何让数字化进一步驱动业务发展，利用数据分析提升整个业务群的管理能力，让数据成为业务人员的“武器”，从而实现数字化精细化运营，成为这家大型制造企业面临的下一个问题。
制造演示
技术和数据的双重痛点作为中国细分行业的领先制造企业，拥有来自企业自身、市场、客户等方面的海量数据。因此，数据管理也很困难。
深入了解情况后，分析了以下两个问题：
1.缺乏以业务逻辑为指导的IT分析系统指标和报告比较分散，报告之间没有业务逻辑联系。企业管理的目的性不强，缺乏系统的分析逻辑；数据分析缺乏对结果揭示的问题的深入分析。数据分散在各个维度，无法逐层深入挖掘。很难找到影响运营的核心根本原因，对管理决策的支持不足。
2.缺乏用数据支持企业运营的有效机制。日常数据应用不足。未能通过数据报告分析有效指导一线经营单位（战区、门店）的经营管理；业务分析数据缺乏有效的集成、分析和表示，因此无法为各级管理人员提供决策参考。
围绕核心业务解决方案，结合痛点，从整体运营、渠道拓展、门店运营、商品销售四个方面进行数据优化和支撑。
结合业务场景需求的分析框架
1.整体运营分析从区域销售、门店运营、商品销售、库存等方面监控企业运营的关键指标，如全面展示各区域商品的销售和市场竞争力，以更详细的维度展示销售业绩的实现情况，展示整体销售业绩的实际对比，并对全国各门店的零售关键指标进行全面排名和分析，帮助企业高层全面了解业绩，并对各个环节进行有效指导。我们可以清晰直观地看到集团和运营中心的整体运营和完成率。对于完成率差的维度，我们可以进行预警，并快速深入到相关主题进行分析，找出原因，并进行优化和改进。
2、渠道扩张分析全面实时控制门店扩张成果，对风险市场区域及时预警提醒。通过从多个角度分析门店数据，帮助渠道管理中心规划现有门店和待开发门店。为渠道管理中心提供判断和分析系统，以选择合适的加盟商、加盟店和直营店。
3.门店运营分析聚焦门店场景，构建客户分析、日常门店运营监控、门店库存分析、订单估算支持、门店效率分析、门店消费分析等全业务支持，帮助门店经理直观便捷地获取运营指标的变化，及时调整门店经营策略，提高门店达成率、成交率、销售额和利润率。
