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拥有ERP、CRM、SCM 等独立 IT 系统,往往一件货品信息散落在不同的数据库中,数据分散,取数难
各个系统或系统之间会存在重复数据以及差异数据,同时信息手工录入,存在错误及精准度低问题
零售行业经营环境复杂,数据流转过程中的异常监控难,数据洞察难,无法发挥数据价值
本方案包括建立中台范围内的数据标准、数据质量稽核能力、独立于各个应用的主数据,提供支持客户业务人员自助创建看板的能力,并建立丰富的标签库供客户进行更多维度的数据分析。
SAP
PGSB
DIS
财务数据
RSI
百事通
CATMAN
SAP
RSI
DIS
财务、活动等其他手工数据
汇总数据
汇总数据
汇总数据
汇总数据
结果数据
结果数据
结果数据
结果数据
数据清洗
数据转换
数据调度
数据汇总
产品主数据
门店主数据
客户主数据
员工主数据
SAP Shipment
DIS Sellout
RSI Offtake
其他数据
同比增长最快的品类
同比增长最快的客户
达成率最高的品类
高卖力低产出TOP5
学校500米以内TOP5
其他标签
年
月
类别
客户类型
其他维度
仪表盘
驾驶舱
报表
主题/专题分析
通过系统化的方式,实时采集零售企业各个渠道(线上、线下)的销售数据、库存数据、客户数据等,确保数据的准确性和完整性。
建立可扩展的数据仓库,将数据进行结构化存储,提供便捷的数据管理和检索功能,确保数据的安全性和可靠性。
主数据模型和流程梳理以及建立主数据管理制度,搭建主数据平台及周边系统的集成,并把主数据的实际应用推广起来,主要包括主数据场景的一些应用流程优化、提高组织效率。
利用数据挖掘技术和机器学习算法,对采集到的数据进行深度分析,包括销售趋势分析、客户行为分析、市场需求分析等,为零售企业提供决策支持和业务优化建议。
提供了大数据采集、储存、治理、分析、数据服务、可视化的一站式平台,帮助零售企业掌握大数据核心能力,利用大数据分析不断迭代自身商业模式。
快捷方便的批量/实时采集企业所需要的数据,实现数据的自动化采集,包括销售数据、库存数据、顾客数据等,建立数据转换与清洗机制,确保数据的准确性和一致性。
建立全方位的数据分析平台,支持多种数据分析算法和模型的应用,提供可视化的报表和仪表盘,帮助决策者直观地理解数据,制定有效的业务策略。