商業智能BI系統改變汽車門店數據管理方式-豐車
豐車小秘書 | 2022年5月20日
相信每個小伙伴都能體會到，數字化正在滲入我們的生活，各行各業的數據也都“井噴式”的爆發，從而產生了大量的數據處理需求。與此同時，基于數據的創新和應用也成為了推動數字中國、數字經濟建設的新政策。
現如今，數字已經成為了重要的生產要素，推動了各行業的商業模式、管理模式、生產方式的變革。
在這波數字化浪潮中，不少企業嘗試擁抱數據，賦能數據。購買大大小小的數字系統來助力企業的日常運營，譬如OA、CRM、ERP等等。但在此過程中，圍繞著數字化運營也出現了很多的問題。
一、歷史數據缺乏統一口徑和結構
一個企業之所以能夠不斷發展，是因為他們能夠從過去的經驗中不斷的去總結錯誤，調整運營方向，而過去的經驗除了以記憶存儲于大腦中之外，另一種形式就是以數字存儲于媒介之中，由此可見歷史數據對一個企業而言是多么的重要。
然而受制于技術的發展和認知的短缺，歷史數據大多數都缺乏統一的數據標準和結構，這些因為歷史原因匯集到大數據平臺的數據最終各有特色，無法被有效的使用和分析，最終錯失這些歷史數據的業務價值。
二、數據海洋困境
隨著數字化的改革，小到個人的打卡記錄，大到企業的年度報告，現在都是以數據的形式存儲起來，最終企業也常常會陷入到“數據海洋”的困境之中。
但并非是所有的數字化信息都能成為數據要素，如何有效的利用數據流的價值，需要經歷數據生產、收集、提取計算數據的過程，而這些數據以及未來的數據存儲在哪里，以什么方式存儲，才能帶來計算的高效？也成為困擾很多企業的新難題。
三、數據孤島問題
雖然各個公司開始陸續的建立起自己的數字化系統，但當管理人員想要一份公司全方位的運營報告時，還是需要線下從各個系統中人工導出經營數據明細，再由專人通過EXCEL收集、整理、最后以郵件形式層層發送上報。
在此過程中經常會在出現遺漏、數據錯誤、不一致的風險。時效性和準確性都不能得到保證，因此常常數據滯后，管理人員不能實時掌握企業的經營指標狀況，缺少統一調度、管理、展示平臺，違背了數字化建設的初衷。
解決方案
作為一個在數字化改革深耕多年的數據人，我建議大家不妨嘗試擁抱下市場上的BI軟件。BI也就是商業智能，主要可以為企業提供決策依據，賦能企業管理和業務,而在這一塊國內的豐車BI就做的很不錯。
首先針對歷史數據問題
豐車商業智能BI系統提供了可視化探索式的分析，可以讓用戶以最簡單的方式觀察數據，發現問題。助力企業在業務、生產力和運營管理等環節大幅提升了效率。
其次針對數據海洋問題
豐車商業智能BI系統提供的關聯建模功能，讓管理員能夠在選擇需要的數據之后，自動根據數據倉庫的關聯關系進行建模，同時也提供了手動的關聯關系配置，支持組合主鍵的關聯關系配置。
基于這樣的基礎模型，分析用戶在使用自助數據集進行自助取數時，可以直接對有關聯的數據進行聯合分析，不需要分析用戶再去梳理和配置關聯關系，省去了從海量數據中抽取所需數據的精力。
最后針對數據孤島問題
豐車商業智能BI系統支持SQL數據源和30種以上的大數據平臺數據的一鍵導入功能，像大部分企業所使用的的CRM、ERP、OA等均包含其內，與此同時也支持Excel文件數據集的數據源連接，并且自帶數據處理工具，可以在豐車BI內對數據進行轉換處理。
一個數字化的經濟時代已經到來，企業必須嘗試擁抱綜合產品與工作負載的平臺的組合支持，從而才能更好的服務企業的數字化轉型。
而如何讓數據驅動業務創新，釋放更多的數據價值，將會是整個行業甚至整個時代的新命題！
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