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1 為什麼要對供應商進行管理?2 數據在供應商管理中的作用3 如何把業務分解為可量化的指標?4 具體指標的解讀數位轉型是近幾年的企業顯學,但大家談論數位轉型時更多的是改變行銷、服務、生產等環節。其實,企業內部各個部門都有數位轉型的機會,對於提升效率、節約成本、優化流程有著隨著顯著作用,本文帶大家來看看採購環節的數位轉型。供應鏈的快速發展,以往採購的訂單式管理在慢慢的向供應商管理靠攏,本文將探究這種變化的原因以及數據在供應商管理中的一些應用。
1. 為什麼要對供應商進行管理?
供應商管理的發展要從美國三大供應鏈管理協會說起:供應管理協會(ISM)、運營管理協會(APICS)、供應鏈管理專業人士協會(CSCMP),三者分別側重於採購、運營、物流管理。其中供應管理協會的前身為美國採購經理聯合會(NAPM),名稱的更改同時標誌著採購地位的提升,從訂單處理轉為對供應商的戰略管理。
將供
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文|帆軟數據研究院 陳陵志
「躺著就把錢賺了」的時代早已過去
近年來,傳統零售百貨行業越來越不景氣,經歷了數十年的風雨飄搖之後,零售百貨「躺著就把錢賺了」的時代早已過去。行業遇冷,很多企業開始斷臂自救,關店潮此起彼伏,整個零售行業正處於持續深度的調整期。
那麼,除了斷臂自救,零售百貨企業還有其他的出路嗎?本文選取了包頭百貨——一個區域零售百貨集團為例,深度解讀零售百貨行業的數位轉型之路。
包百零售集團概況
內蒙古包頭百貨大樓集團股份有限公司(簡稱「包百集團」),始建於1959年,總店坐落於包頭市昆都侖區鋼鐵大街商業中心。經過57年的拼博奮鬥,包百集團與時俱進,不斷深化改革,緊緊圍繞市場需求,服務廣大消費者,現已發展成為以零售業為主、多業態經營的商業企業集團,擁有6家百貨門店、9家連鎖超市,36家連鎖大藥房,營業面積近20萬平方米,年銷售額68億多元新台幣,擁有員工
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中小企業資源有限,要選擇適合的方案來搭建數據平台,開展數位轉型
在數位化建設方面,中小企業不同於大型企業規範的專案管理,由於人員、財力、管理的局限性,很多地方需要做不同的預算和管理,有著自己適用的方案和體系。關於中小企業該如何搭建企業數據平台,這裡分享永銀文化的建設經驗,原文為永銀文化CIO周蘇東在帆軟百城巡展上的演講。
永銀文化主要從事錢幣、郵票、貴金屬業務,在文創基礎上進行相關產品的開發與整合,年銷售額近46億新台幣。公司銷售渠道包括銀行渠道,禮品公司渠道,以及京東、天貓、蘇寧易購等電商渠道,其中在銀行渠道與招商、浦發、中信等二十多家銀行開展了深入合作,成為多家銀行排名第一的供應商。
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先說說數位轉型成
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台灣靠著製造業撐起了一個世代的經濟奇蹟,但隨著全球勞動力成本上升,消費者需求的快速多變,全球化的競爭,許多傳統製造廠面臨著巨大的挑戰。想要平衡損益,產品得出的更快、更好、更多才能在市場上搶佔先機。因此,企業必須開始思考如何提高內部協作效率、降低生產成本、提高產量質量、及時把握市場動態。雲天化作為一家以農業生產製造為主的企業,同樣感受到巨大的壓力,它的解答是智慧製造——從視覺化工廠實時監控開始。
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數位轉型從來不是一蹴而就的
雲天化集團有限責任公司,是以化肥及現代農業為主業,以玻纖新材料、磷礦採選及磷化工、石油化工、商貿及製造服務、產業金融為重要發展方向的綜合性產業集團。經過40多年的發展,雲天化集團總資產超過400
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一、為什麼要做競品分析?
以筆者比較了解的家電、3C產品廠商為例,企業在E化建設過程中會選擇做內部數據分析,例如銷售、生產、庫存等,這對企業了解自身整體運營情況非常有用,但是這些信息對把握市場動態、了解客戶需求來說作用十分有限,而對外部數據的分析工作可以幫我們很好的彌補這些不足。
競品分析是外部數據分析中非常重要的一個模塊,尤其是對一些家電、3C產品為主的企業,會有大部分的行銷渠道是通過B2C的方式在電商平台上完成的。如果能將這部分數據包括競爭品牌的經營數據拿到,採取對比、關聯、趨勢、因果等方法進行數據分析,會給企業經營帶來意想不到的好處,總結如下:
電商數據自動分析處理,更高頻、更準確,避免傳統人工採集帶來的資訊延遲、錯漏、耗時等問題;
了解自己品牌產品的市場份額及競爭力,有助於及時調整行銷策略;
對比競品的價格分布,規劃自己品牌的價格帶,有利於滲透市場;
分析促
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文 | 帆軟數據應用研究院 李培鑫
為什麼要做銷售預測?
「我為何始終無法獲得準確的銷售預測?」我經常能聽到CEO、CFO、銷售經理這麼抱怨。銷售預測對高效銷售管理和業務資源配置至關重要。降低庫存、協調工人工期、採購備料、評估銷售團隊都需要精準的銷售預測,預測的精準度對上市公司股價而言,更是不能有絲毫含糊。
那麼,為什麼要做銷售預測?
對於公司和銷售人員,預測意味著:
在將來的一段時間裡,公司的運營目標,以及使用什麼樣的方式可以達成目標,比如:
2017年,**公司銷售目標N個億元
2018年,銷售目標2N個億;2019年,10N個億!
最終通過銷售預測,來實現集中銷售,迅速突圍;強大渠道,做響品牌;市場導向,快速反應。
既然銷售預測作用如此之大,那麼如何完成公司的銷售指標(每個月的銷售指標)?可以通過以下幾步分析出發:預測,計劃,實施
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之前研究過數據圖表的最佳表達方式。隨著手機端應用層出不窮,數據圖表也不斷沿用到手機端:健康、天氣、股市、商務、辦公。相比web端展示數據的空間優勢,App端要兼顧手持設備的便捷,要考慮行動端熒屏的大小和屬性,還要考慮視覺化圖表能否提升APP的氣質。
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而在工作中,這一類的行動端圖表則更多地反應在報表上,可能叫行動端報表,行動儀表板,抑或是行動數據分析,簡單來講就是把常見的報表、數據分析報告投到行動端,用於業績指標監控和業務數據查詢。主要的受用者是經理人和管理者。
那麼到底如何設計出實用簡潔的行動端報表呢?本文試著藉助FineReport報表製作與BI商業智慧軟體,運用設計APP的思路,設計一個能隨時隨地查看數據、
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在生產過程中,需要為生產的各個環節順利提供物資準備的庫存。包括原材料庫存、零配件庫存、在制品庫存等。而有相應的物資,就有相應的庫存。而在製造業中,大多數都是希望做到柔性生產、「零庫存」生產。
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然而,「零庫存」是一種理想化的理念,只要有庫存就會有風險。還有另外一種觀點,就是擁有一定數量的安全庫存。怎樣定位安全庫存,庫存多少量是安全,並且能夠應對市場波動,也存在著一定的不安全問題。
定位這些問題,不妨通過數據分析,分析一些可量化的指標。通過對指標的分析和理解,得出其背後深刻的業務意義與價值。
以下,筆者羅列了一整套的生產與庫存指標體系。來源於FineReport報表製作與BI商業智慧軟體專案的經驗和相關知識積
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一、公司簡介
立訊精密是一家專註於連接器的研發、生產和銷售的高新技術企業,產品主要應用於3C(電腦、通訊、消費電子)、汽車和通訊等領域。核心產品電腦連接器已樹立了優勢地位,台式電腦連接器覆蓋全球20%以上的台式電腦,並快速擴大筆記本電腦連接器的生產,同時公司正逐步進入汽車連接器、通訊連接器和高端消費電子連接器領域,拓展新的產品市場,確立了自身的競爭優勢。
立訊精密開展數據分析工作一年不到,就完成了財務、銷售、生產、採購、人事等多個業務模塊的數據整合。引導業務部門梳理業務邏輯、根據實際使用者需求開發報表。從無到有、從簡單二維表到多維度分析圖表,業務部門反饋好,領導高度認可。探究成功經驗,不止因為選擇了成熟的數據分析平台;更重要的是,他們尋找了一條捷徑有效地規避了風險。
二、動力與應變
立訊精密在初期規劃數據分析工作時,也打算從梳理底層數據源開始,然後做統一的應用層規劃
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數據分析平台的搭建從規模上分類,確定企業規模,明確合作點,非常重要。
以服裝行業為例,大型企業如波司登,本身的大數據系統架構已經完善,數據分析平台(報表製作/商業智慧軟體)在整個系統架構下的角色定位為「工具」更合適,發揮工具易用、高效開發、交互性強,穩定等優點。
中小型企業從成本上考慮,並沒有成熟的架構以及大量的投入。對於整合數據,構建數據中心報表BI系統,我們可以進行合理規劃,控制整個項目建設和運維成本,從而能夠達成更好的合作。
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在時尚業行業中,對於各個分店的有效管理,如何構建合理高效的報表中心變得非常關鍵。這裡從兩方面講述,系統架構和技術實現方式,主要是鞋服行業,其他行業僅供借鑒。
首先是系統架
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每年的雙十一,天貓都會在整點時刻直播戰績,可怕的戰績背後,不知道大家是否留意到背後展示的大屏,簡直酷炫吊炸天。
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所謂大屏,顧名思義就是一個很大很大的屏。
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舉個例子,Dashboard儀表板可能大家有所了解,就是將一些業務的關鍵指標以數據視覺化的方式展示。而大屏就是將Dashboard展示到一塊或多塊LED大屏上。經常用在公司的展覽中心、老闆的辦公室,還有城市交通控管中心、交易大廳等等。一般怎麼清楚怎麼來,怎麼酷炫怎麼搞。譬如電視劇《人民的名義》里就
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近年來,人們對資訊的關注已不僅限於數據本身,而是通過一系列統計工具及分析手段去挖掘其背後隱藏的價值,從而帶來諸如減人增效、輔助決策的效果。
傳統的電子電氣製造業是典型的人口密集型生產行業,企業轉型離不開自動化和數位化,而其中物流、資訊流、資金流的整合是必不可少的過程,這就需要通過制定有效的管理手段並輔以強大的數據分析工具來實現。
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很多人不明白自己企業當前階段需要什麼程度的數據分析工作,這就會導致數據分析平台搭建出來後,沒人用、不好用、沒價值的尷尬情況,明明花費了很多人力物力,但最後效果卻不盡如人意,基層業務部門反饋不好用,領導也不關注,項目爛尾甚至失敗都是可能的。
是否認識到這些誤區?
誤區一:以多
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1、醫院院長查詢系統的價值
目前,大中型醫院的信息處理正從傳統手工方式飛速向電腦信息化建設方案轉變,一個大中型醫院擔負著繁重的醫療和科研任務,以及繁雜的事務性工作,院長必須時刻與各科室保持密切的連續,以便隨時了解全院的情況,及時發現問題,方案並解決問題。
院長是醫院的首腦決策工作部分,其工作效率、工作質量關係到醫院的社會效益和經濟效益。在以往手工管理模式下,難免有因數據分析量大,醫院情況反映不及時,或因為事物繁多,以至於出現不能全面及時理解全院情況,做好統計工作,發現問題,提出決策性意見,指導醫院各部門協調工作的情況。
通過醫院院長查詢系統,將院長辦公室微機網路化管理,對各部門的資料信息統一管理、統計。分析查詢各個科室病人數、醫生工作量、護士工作量及特種科室人員工作量等情況,以及在院、出院或住院未結病人情況,醫院的財務收支狀況,藥品價格、報銷、報缺等情況。提高院長掌握信息
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一直以來,庫存管理都是影響企業盈利能力的重要因素之一。管理不當可能導致大量的庫存積壓,佔用現金流,半成品庫存的缺失導致生產計劃延後,成品庫存的缺失導致銷售訂單的延誤等問題。當我們撇開單純軟體對庫存管理的優化、個人高超的管理能力時,企業長期積累的數據能給我們帶來什麼價值?以及企業要如何開展對庫存管理的可視化分析?
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上述的思維導圖是在做項目的過程中總結的一些問題,下面主要針對三方面談談:庫存可視化的價值、企業如何推動庫存可視化項目、如何設計庫存可視化項目。
一、庫存的可視化分析有什麼意義?
行動的前提是有明確的目標,一般庫存數據分析的目的不外乎以下幾點:
1、分析現有的庫存體系,為決策提供數據支援,重點
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青島蔚藍生物股份有限公司(簡稱蔚藍生物)成立於2005年,總部位於青島,旗下14家子公司,26個經營單元,共有員工約1400名。公司主營業務為酶製劑、微生態、動物保健品的研發、生產和銷售。以「生物科技還原生態世界」為宗旨,致力於為生物製造提供核心技術支援,為傳統產業提供清潔節能技術,為食品安全提供綠色解決方案,全程服務農牧、紡織、食品等多個產業。
某子公司,2016年銷量增加1,350萬,銷售費用率下降4.55個百分點,2016年利潤916萬,比2015年增加457萬,利潤的增長來源於銷量的增長,兩年實現利潤1,532萬!
——青島蔚藍生物股份公司財務總監助理 張傳彬
在
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一、公司簡介
華東醫藥溫州有限公司是由華東醫藥股份有限公司控股的子公司,成立於2006年,前身為溫州華東惠仁醫藥有限公司。公司擁有一家子公司—華東醫藥供應鏈管理(溫州)有限公司、四個醫療器械分公司和萬松藥房。華東醫藥供應鏈管理(溫州)有限公司,是華東醫藥溫州有限公司的全資子公司,為溫州市首家經批准允許開展第三方藥品物流業務,集醫藥倉儲、運輸及諮詢於一體,重點拓展醫藥行業代儲、代運等第三方業務的專業性公司。
服務內容如下:
代儲:依據GSP管理規範以及客戶的要求,對藥品進行收貨、驗收、保管、養護、出庫複核等全過程服務,並提供相應的儲存條件。
代運:依託自有運輸力量並與專業物流公司合作,行程強大、完整、安全的配送網路,全方位提供省內及周邊省市醫療機構、經營企業藥品配送服務,可實現貨主各類送貨失效要求。
提貨:憑上遊客戶提貨通知單前往民航、鐵路、公路貨站及省內上遊客戶倉庫提
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入門思路有四步
第一步 熟悉各種數據指標
第二步 指標落實到報表和模板
第三步 掌握數據分析方法
第四步 運用數據分析方法論
第五步 系統性理解業務
「一 數據指標」
熟悉數據指標,是數據分析的基礎,就好像是學英文先學字母一樣。
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「二 報表分析」
數據分析指標不僅要自己看得懂,還要落實到一個固定的模板去監控展示。
這樣的好處有二,一是不用每次都找技術去導數據,用excel分析數據,有時候還卡得慢;二是通過把指標放到電子模板里展示,彙報分析結果是清晰明了,領導也能直觀得看出數據差異,做決策性分析。
這個一般通過報表製作工具或者BI工具。如果沒有,請死纏爛打找I
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華盛綠能農業科技有限公司是一家引領行業變革的現代農業園區開發、運營一體化服務商。其前期服務於集團「光伏農業」項目,負責農業園區規劃施工和農業園區管理,現已逐漸轉型為光伏農業產業綜合體平台。公司已在全國28個省份的87個地市布局100多個千畝以上的光伏農業產業綜合體,園區總面積10萬畝,光伏設施大棚面積1600萬平米,其中12個省市的59個園區已進入運營期,農業投運面積6.9萬畝。
數據分析項目背景
華盛綠能一直以來,十分重視信息化的投入。其將公司整體IT業務系統分人、財、物、事四大板塊。人,指人力資源管理,主要是金蝶和SHR;財,指財務管理,主要是集團NC和集團財務系統;物,指供應商管理,主要是集團SRM系統;事,指業務管理,這裡又細分園區信息管理和OA協同辦公管理。人、財、物的管理,公司的信息系統已經多年平穩運行。現在主要是探尋業務管理方面的突破和提升。所謂突破,是希望能對全
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最近在研究商超零售的數據分析,有不少乾貨和想法可分享。此前,一直注重店鋪管理、商品庫存管理、財務績效管理的數據分析。後來發現,無論是零售商鋪的選址,還是百貨商場的招商營運,都有不少需要運用到數據管理思維的地方。
店鋪選址前或者招商營運前都要進行市場調研,小規模的店家可能會說,我照自己的經驗,觀測人流量以及周邊店鋪的經營情況來判斷,這樣的方法確實是有跡可尋。但是,店鋪不是放著讓你來選的,店鋪商也是需要去談的,甚至對於那些成體系的,每年都在擴張的一些企業,必須需要一套成體系的數據分析方法論來指導。
一、市場調研的要點
1、著重於項目周邊狀況調查,如:業態布局、購買力等;
2、網點及競爭對手調研的要點
3、收集品牌資源,是否符合定位,有無可備選方案,效益最大化;
針對選址,可採用常用的SWOT分析模型,分析內部環境以及外部環境的優劣勢;而後採用3C模型(Com
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洪海龍騰電子商務股份有限公司是一家集電商運營服務、電商自營業務、軟體研發與銷售、電商培訓服務於一體的互聯網行銷服務公司。公司總部在青島,全公司500多名員工。2016年淘寶「雙十一」活動,銷量前二十的商家,有7家是其客戶,其現已成為淘寶體系服務商家數最多的運營服務商。
數據平台建設
電子商務,主要分三種:賣家自營、電商平台和服務商。作為服務商,數據平台的建設要做好相當長期的規劃,除了考慮系統的可擴展性,還要預測業務範圍的拓展。整個數據平台,主要分四層建設。ODS數據操作層、標準數據層、統計數據層、展示數據層,帆軟數據分析平台主要是針對展示層數據作量化分析。
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數據平台的建設,是個前瞻性工程,需要更多的思考和
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對比是數據分析最基本的方法,通過對比識別數據差異。但是對比有得失。在分析過程中,對比得當可獲得精準結論,但對比分析也存在陷阱,比如某產品近期銷售數據在下滑,想當然得會得出結論此產品受歡迎度在下降,但是查看銷售比(銷售數/DAU)卻在上升,所以只是因為DAU下降了。
所以如何去有效對比?
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1、 橫向、縱向多維度對比
對比的前提是兩個事物或統一個事物的兩個狀態,其次必須要有一個對比的指標或標準(這裡可稱為對比的度量)。對比的兩事物一個是主體,另一個是客體。也就是明確對比的三要素:主體、客體和度量。比如小明比小王高5cm,就是一個最簡單的對比,這裡小明是主體,小王是客體,度量身高,且人們對於身高這個度量存有共識
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佛山市中醫院,創建於1956年,是一所集醫、教、研及康復為一體的三級甲等中醫醫院。其骨傷科、腦病科、糖尿病科、腫瘤科被評為「國家中醫藥管理局十二五重點專科和建設單位」,10個專科被評為「廣東省中醫藥局重點專科」和「廣東省中醫藥局重點建設單位」,另有3個市級特色專科。其中骨傷科是國內嶺南代表性流派,相傳至今已有五代傳人,在國內、港澳台地區及東南亞久負盛名。
發展帶來新問題隨著醫院業務發展和智慧手機的普及,臨床和管理部門對於報表的多維度展示、數據鑽取及行動端支援的需求越發明顯,而計算機中心也一直缺乏有效手段來滿足需求。經過2周的調研,四大問題尤為突出。
1、業務經營數據決策,都是明細表格,缺乏豐富的可視化圖表支撐;
2、業務報表不支援微信公眾號,但行動端看報表、做分析的需求強烈;
3、數據斷層,無法進行關聯和鑽取;
4、缺乏動態的可視化大屏,通知靠廣播,交互靠電話
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丸悅公司作為日本首都圈NO.1的食品超市連鎖店,以東京為中心開設有270家店鋪。在中國,丸悅與中國零售業巨頭蘇寧雲商組建合資公司,將丸悅在日本積累了約70年的專業知識和經驗與蘇寧雲商急速成長擴大的經驗相融合,面向中國華東地區,積極展開超市連鎖事業。2013 ~ 2015年,公司年平均虧損3000萬元。2015年開始進行基於數據分析的管理模式,一舉扭虧為盈,實現了連續兩年銷售額增長40%,費用同比每年下降10%左右。
背景
丸悅是一家日資企業,經營管理方式有著很強的日本文化風格:講流程、重細節。丸悅2013年進入中國,沿襲固有經營管理方式,並且只選擇日本供應商合作,日常經營出現諸多摩擦,最終多方原因導致年虧損3000萬的解決。作為中方代表,中方100人的團隊和日方團隊激烈交鋒後達成共識:丸悅中國的決策要依據中國市場現狀,基於數據的分析得出,由雙方中高層的管理者共同表決通過後實施。
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對於很多中小企業而言,在數據方面一般存在著:數據不完整、數據指標不完善、統計口徑不一、數據更新不及時等問題;在數據利用方面一般存在著:因數據分散而難以整合,因技術門檻而難以實現數據價值呈現。
現大多企業已經意識到數據管理對決策帶來的指導性價值,都紛紛重視數據治理工作,重新部署BI、針對核心業務上線大數據分析軟體平台。都希望搶佔這一刻先機,實現數據最大程度的轉換為業務價值。
而對於佔據國內比重最大的中小企業,在數據管理方面,有不足也有機遇。不足在於由於預算技術等方面的原因,信息化建設相對落後。那又談何機遇呢?大多數中小企業的數據量不是很大,管理建設也在發展和完善中,數據的治理、整合以及報表製作體系,分析指標體系搭建的工作還大有可為,推翻的東西較少。除此之外,數據化的意識融入到管理中,未來有很長一段的時間完善,被大家所接受。
當前流行的輕量化的數據產品是滿足企業輕量化信息化建
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遼寧興隆,2016年,中國零售企業,排名第19位,中國連鎖百強,排名第37位。
1993年,在遼寧盤錦,李維龍先生創建了興隆(即遼寧興隆大家庭商業集團)。如今,興隆已發展到22個城市,涵蓋商場36家、生活超市8家、酒店4家,籌建企業6家,經營面積超過220萬平方米。2016年,銷售額超過150億。
兩個人,兩年,100張報表製作,取得興隆數據分析團隊獲得組長、合同員、品類經理、總部的信任,讓IT部門從一個財務結算輔助崗,成長為直面總部的數據分析戰略部門。
項目背景
興隆的誕生,有著深深的歷史印記。20年前,興隆以特色行銷起家,擅長講故事,做文化。信息部門位置較低,扮演的是協助財務結款的角色。公司信息化建設十分滯後。系統編碼完全獨立,沒有真正意義的營運報表;後台數據都是單機版、每家門店獨立;業務資料庫是骨灰級資料庫,極難操作維護;主營業務依賴三套系統,系統之間封閉,數
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越來越多的數據,越來越多的需求,越來越多的不滿意
如今,大數據分析軟體和數據分析的概念相當普及,從基層到管理層,從IT到業務,都深知「數據化管理」、「數據決策」的重要性。越多重視,壓力也就越多,導致信息中心和數據部門往往處於進退兩難的狀態:
數據變多,需求變多,工作價值得不到體現,內部疲於應付。
提供了數據,但需求多樣變更極快,無法滿足各方需求,內部怨言層出。
如何做好面向全公司的數據支撐,哪怕只是簡單的報表提供,其實也是一件複雜且考驗思維邏輯的事。
作為曾經一度經歷過的表哥,本著吐槽加總結加吹牛的原則,匯總下我在梳理並重新規劃公司數據支撐體系時的一些思路,紀念下曾經看指標看瞎的某年5月。
管理思維:數據支撐體系不僅僅是指標體系,還有更開闊的管理邏輯
數據報表的工作只是在整理數據嗎?當然不是,數據的整合和展現最終都是為了經營決策的,報表體系的背後邏
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閱讀目錄:
1、前言
2、業務架構
3、數據架構
4、技術架構
5、實施架構
6、示範架構
7、小結
前言
智慧電網(Smart Grid)是以物理電網為基礎,將現代先進的感測測量技術、通信技術、信息技術、計算機技術和控制技術與物理電網高度集成而形成的新型電網。
電力大數據(Power Big Data)是實現智慧電網的關鍵技術之一,它通過挖掘數據之間的關係與規律,提高電網企業在生產、經營、管理等方面的質量與效率。如開展電網設備狀態監測的大數據應用,實現電網設備狀態的智慧監測,實時分析電網線損、配電負載等等。
本文旨在跟讀者分享某電網公司在配用電大數據項目中所採用的多維架構(包含數據架構、業務架構、技術架構等),為本系列的後續文章打下鋪墊。
業務架構
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永輝超市是中國大陸首批將生鮮農產品引進現代超市的流通企業之一,被國家七部委譽為中國「農改超」推廣的典範,被百姓譽為「民生超市、百姓永輝」。生鮮經營是其最大的特色,各門店的生鮮經營面積都達到40%以上;在集團總銷售額中,生鮮農副產品的銷售額佔到總銷售額50%以上。2016年,以數據分析技術為依託,通過賽馬制和供應鏈資源整合,集團毛利率已高達20.19%,在中國連鎖百強企業中,暫居第10位,並以高於10%增長率向更強邁進。
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如何實現精細化管理
永輝超市大數據團隊的吳江淮介紹,永輝超市主營零售、服務亮大行業,主營生鮮&加工、食品用品和服裝等產品,旗下有大賣場、賣場、社區店、BRAVO精緻超市等主要業態,全國合計300
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當下互聯網的餘震未醒,「新零售」又提出。成本上升、人口紅利消失、電商滲透率飽和都在倒逼零售的整體升級。
不管業內業外,政府公司,都在談轉型。但關鍵如何轉型,基點在哪?這都需要探索。
有人說,消費變革的起點一定是在里消費者最近的地方,其中最關鍵的一環,就是要提升自身的數據能力,真正實現以用戶體驗為中心的經營模式。
就在上月,步步高集團電商事業部產品技術總監王衛東在帆軟零售大會上發表了一場「頗具格局」的演講。從數字化創新驅動業務發展、「人貨場」的數據分析、再談到實際的數據化管理案例。
全程乾貨滿滿,總計4700餘字,建議閱讀時間10分鐘。
步步高商業連鎖股份有限公司(下文簡稱步步高),是涉及零售業、電子商務、商業地產、互聯網金融、大型物流等多業態的大型商業集團。目前擁有步步高超市、步步高百貨(廣場)、步步高雲猴網、步步高置業(步步高新天地)、步步高電器城、太楚餐飲
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frlily
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數據時代的到來使企業越來越意識到數據的價值,企業紛紛建立自己的數據分析團隊.花重金招攬的數據人才怎麼融入到本企業組織中才能發揮他們的才能呢?本文試圖分析數據分析部門組織架構形式的優劣及影響。
從數據分析部門與傳統IT部門的關係來看,分析部門有兩種形式:設立獨立的分析部門或設在IT部門下,由一個CIO管轄。
從數據分析人員是否集中來看也分兩種情況:數據分析人員集中在大數據分析軟體中心或者數據分析人員分散在各個業務部門。或者混合情況:兩者都有數據分析人員,但職能分工不同。
下面具體分析三種典型組合情況:
第一種形式為傳統式,
如下圖:大數據中心設立在IT部門下,數據分析師集中在大數據中心。
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frlily
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