中文 | English 首页 > 联络我们 > 留言板 > 网站地图
  BI产品应用解决方案
 行业解决方案
· 航天领域
· 研发领域
· 保险领域
· 公安领域
· 应急预案
· 通用行业解决方案
· 零售领域
 管理主题解决方案
· 服务于持续增长型企业
· 服务于战略运筹规划管理–资源综合计划
· 服务于质量控制与改进
· 服务于绩效管理
· 服务于业务流程重组过程控制
  PM解决方案
· 大型复杂工程的项目管理–航天器研制
· 大型公共工程的项目管理–奥运会建设
· 综合项目管理解决方案

 

 
 

零售领域

   
 

李宁集团

可口可乐

橡果国际

泰维兴业

都市丽人

飞鹤

波司登

爱慕

 

概述

BI项目的建设一般需要经历基础建设、业务推广、智能分析这几个阶段。只有建立稳定的基础平台才能支持系统的推广与应用,只有用户在应用中接受了BI的分析理念才能挖掘出更多的分析思路与想法,达到让商业智能推进企业的信息化建设的目标。

波司登集团BI项目将以波司登品牌POS分析、渠道分析为切入点,结合企业经营计划关注重点作为此次项目的开发主题,为用户的日常监控、操作,领导的决策支持打下基础,为BI的分析应用面,最大化的发掘IT数据的价值,强调数据分析的广泛应用,达到帮助各职能部门、决策者更精细地对日常业务进行管理、掌控的目的,为企业提高经济效益。

目前波司登集团通过长期的业务系统建设,积累大量的数据,由于分散在各自不同的系统中,很难为企业关联分析,不能为综合决策提供依据。上线企业BI平台,能够迅速实现波司登集团BI的有效应用,在POS分析、渠道分析、经营计划管控等方面为全集团进行数据分析支撑。

系统架构

技术架构

硬件架构

系统涵盖的内容

信息监控

该功能为信息服务需要进行信息监控的相关领导、决策层提供业务运行状况信息的查询和显示,以便于领导在日常工作中及时发现企业运行中的异常情况,并采取有效应对措施。数据监测功能包括监测信息处理、信息查询和预警功能。

信息分析

为企业领导、决策者,相关部门等主要用户提供包含数据监测、分析报告、多维分析等综合系统功能。

信息服务中的信息分析是在对数据资源进行统一的整合处理的基础上,利用先进商业智能技术,通过多种方式查询和综合分析,及时展现各系统、各业务部门运行的状况和趋势。主要包括即时查询、统计分析和多维分析等功能。

业务主题模型设计

目前波司登一直应用的ERP及分销系统主要支持的数据包括产品的进货,货品的物流调拨,产品的销售批发,产品退货与库存等数据,所以根据数据情况和目前提出的业务人员日常数据分析需求来看,建议业务分析主题归纳为3个方面:POS主题、渠道主题、经营计划主题分析。

Pos主题建设

围绕以POS数据为核心的多视角分析,覆盖流水、库存、发货、店效、库销比、售罄率、租售比等多类指标,并针对渠道结构、商品结构进行BCG、PARETO等分析模型的建设,为企业提供POS数据分析的支撑平台。

主题名称 一级分类 二级分类

零售综合类数据应用

基础数据应用 流水主题
库存主题
发货主题
分析数据应用 客单分析
售罄分析
库销比分析
销售库存发货对比分析
店效分析(SSSG)
可比店分析

渠道主题建设

通过对渠道的流水、坪效、人效、租售比等指标多区域、多角度围绕城市级别、商圈模式、业态类型进行分析。以模型建设为依托,对渠道业绩、最佳渠道拓展等分析进行数据支撑,确保企业在战略决策、经营分析等工作上有数据的保障。

主题名称 一级分类 二级分类

年度经营计划看板平台

 

渠道拓展分析 新整关店铺分析
净增店铺分析
店铺存活周期分析
渠道贡献分析 坪效分析
人效分析
租售比分析
店铺贡献分析
渠道覆盖分析 覆盖占比与覆盖率分析
城市级别细分分析

经营计划主题建设

以波司登年度经营计划为核心指引,搭建围绕经营计划覆盖范围的数据分析建设,覆盖销售主题、渠道主题、商品主题、财务主题等相关数据。

主题名称 一级分类 二级分类

年度经营计划看板平台

 

销售模块 目标达成分析
回款达成分析
库存结构分析
渠道模块 渠道拓展分析
渠道贡献分析
渠道覆盖分析
商品模块 商品结构分析
售罄分析
加价分析
综合折扣分析
财务模块 收入分析
成本分析
毛利分析
费用分析

底层数据结构设计

一个数据中心的建设,数据仓库的设计和ETL的设计是其中的基石。对企业自身来说,数据仓库的建设是一个系统工程,是一个不断建立、发展、完善的过程,通常需要较长的时间。这就要求各企业对整个系统的建设提出一个全面、清晰的远景规划及技术实施蓝图,将整个项目的实施分成若干个阶段,以“总体规划、分步实施、步步见效”为原则,不仅可迅速从当前投资中获得收益,而且可以在已有的基础上,结合其他已有的业务系统,逐步构建起完整、健壮的数据仓库系统。

数据仓库架构设计

在技术上,首先要对现有系统架构进行分析,在ETL架构稳定的基础上设计数据增量提取体系架构,保证数据的及时同步更新。同时,整合稽核脚本,建立较为清晰严谨的监控核查流程。最后通过前端展示工具展现给最终用户。

数据仓库体系架构

数据仓库作数据中心的基础,具有面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的特性。这些特点说明了数据仓库从数据组织到数据处理,都与原来的数据库有很大的区别。

做为一个成熟的数据中心解决方案,不但需要有完善的数据仓库体系,还要注意以下几点:

  • 数据准确性
  • 数据安全性
  • 数据高效性
  • 数据可移植以及可扩展性

ETL应用管理

ETL贯穿整个数据中心解决方案的全过程,完成整个系统的数据处理与调度,包括数据抽取、数据传输、数据转换与清洗、数据加载、以及调度监控。

ETL(即数据的抽取、转换、加载)调度将完成数据抽取、转换、加载的全部时间和流程的调度任务,确保数据处理的工作是按照既定步骤有条不紊的进行。样例图所示:

ETL应用架构

此功能,在实现中将采用编程的方式实现调度工作。调度的内容包括:

  • 从业务系统数据库到数据交换平台调度;
  • 从数据交换平台统一数据共享平台调度;
  • 从统一数据共享平台应用信息平台调度;

调度时间的分配和调度时机,将根据调研情况确定。



TOP