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商业智能在零售业中的应用


  在国外,商业智能分析系统作为经营和竞争的有效工具,在零售业的应用相当成熟,正是非常依赖这种科学有效的手段,外国零售巨头在世界范围内拥有越来越大的经营优势。BI分析系统利用商业智能功能BI(商业智能),分析零售业的各种数据,透析零售业经营的内在规律,使企业的经营管理真正上一层楼。

 

商业智能

 

  企业在经营过程中含有丰富的经营技巧和市场规律,如何有效利用这些宝贵的信息为企业经营服务成为零售企业的迫切愿望和现实困难。一般零售信息系统只能提供一般的分析数据,不能提供立体化、多角度、有渗透力的数据,不能提供更多潜在的、可预测的经营建议。商业智能BI系统准确地弥补了一般零售业分析上的先天不足。

  商业智能管理员的数据分析动作通常从不同的角度出发,获得不同的信息。例如,在进行销售分析时,最常见的分析数据摄取是在特定时间内,像分店这样生机勃勃的运营单位的主要运营指标,如销售、成本、进项税、利润、利润。

  但是经营者经常提出更多、更细致的数据要求。提供上述数据指标时,应考虑时间间隔内的时间点细分(如每日或每小时),考虑单点,并包括商品细分类别(如大、中、小分类,甚至分类为项目)等因素。这表明,随着市场竞争的日益激烈,经营者的工作不再只是粗略的数据审查,还需要越来越细致的数据分析,这种分析也需要多方面进行,而不只是单一的方向。

  这是经营者在分析时根据不同情况的需求和不同的思维方式分析的灵感,从不同的观察角度对数据摄取提出了不同的对象为中心,有时跳跃、交叉数据性质、类别之间的摄取要求,因此,这些数据要求不仅像一般分析系统摄取的一样,整理出来的工作量大,而且对分析也非常方便,有些无法融合。商业智能BI将这些不同观察角度或分析对象的不同类别的属性称为“维”(例如,日期维、地区维、类别维等),此“维”可以分为年、月、周和日。地点可分为公司、分公司、部门及橱柜组,分为大、中、小、细、系列等。商业智能分析中除了需要获取和处理上述数据外,还需要处理一般分析工作中常用的去年同期、环比等指标,一般数据分析系统似乎已经无力。

 

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