消费品行业

快消品本身的特性导致目前电商渠道较难满足快消品对时效性和场景化的要求，快速消费品（Fast Moving Consumer Goods，简称FMCG）是指使用寿命较短，消费速度较快的消费品。 快消品本身的产品特性，使其在销售过程中表现出一些明显的特点和要求，而目前的线上零售渠道在与传统快消品零售渠道竞争的过程中并未表现出优势。

消费品行业大数据解决方案

目标

为快消品行业各企业搭建统一的数据共享和分析平台，对消费者进行前瞻性预测及分析，为各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力。

大数据智能分析平台建设需求

  • SAP系统夯实数据基础 ERP以及其他应用系统的成功实施和应用，在使企业在流程规范化的同时，也使得企业管理系统的处理数据量呈指数性增长。 通过报表、指标准确、及时地反映业务运行的实际情况。
    统一对事实的描述“口径”
    挖掘数据的业务价值。
  • 业务和管理需求不断提高 随着近年企业追求管理提升的需要，对数据分析要求迫切。 为企业管理者提供强有力的决策支持依据。
    发现业务运营过程中的问题，找出根源。
    促进工作效率的提高。
  • 缺乏一套统一、集成的大数据智能分析平台 企业缺乏一套集成的大数据智能分析平台，数据分析和展现都是通过传统报表、excel、电子邮件和人工方式来进行。 拓宽数据分析的“来源”，利用内、外部信息的集成，实现从    定制报表向基于场景的快速分析转变，同时提高数据的可视性
    支持未来的智能制造、物联网、电子商务应用。
    促进工作效率的提高。

以“价值实现”为核心智能分析平台方案设计

  • 建立集成化的数据平台,从各个业务流程来获取必要的基础数据.

    通过友好的界面,将数据进行展示,反映实际情况并提供有效的数据挖掘.

    各级管理层关注于这些业务流程中所产生的数据,对自身业务进行分析,决定未来的行动.

    建立一个企业凭数据来说话,凭数据进行决策的企业价值观.

  • 通过智能分析建立企业的关键绩效指标,来评定这个企业的实际执行绩效.

    关键绩效指标对于不同的管理层,不同的业务管理是不同的,既有不同的考核内容,也有不同的考核权重.

    通过智能分析将实际发生的数据进行采集,来反映各级关键绩效指标的完成情况.

    从而评定各级管理层,各级管理人员对于企业的价值贡献.

  • 集成不同的业务数据,建立各种不同的分析主题.

    通过主题的不同,对不同的业务数据进行数据分析,评估目前经营状况.

    根据不同的经营状况,对各企业运行情况进行分析,判断经营是否健康.

    对于需要改善和提高的业务,作出响应的决策,来优化企业的运作.

通过业务主题域分析来规划指标和报表范围

通过分析需求急迫性以及数据基础完备性筛选，确定优先实施的内容

通过管理驾驶舱直观展现关键绩效指标

管理驾驶舱展示

大数据智能分析平台总体架构

大数据智能分析平台技术框架