从研发、生产，再到运营、销售，制造企业所涉及的经营管理内容十分广泛。在过去的几年中，制造业的数字化转型快速发展，逐渐实现了全链路的数字化。

如何使数字化进一步驱动业务的发展，利用数据分析提升整个业务组的管理能力，让数据成为业务人员的“武器”，从而实现数字精细化运营，成为了该大型制造企业下一步思考的问题。

制造行业Demo

技术与数据的双重痛点

作为全国在细分行业领先的制造企业，有着庞大的来自企业自身、市场、客户等方面的数据量。因此，数据管理的难度也较大。

在深入了解情况后，分析出了以下两点问题：

1.缺乏以业务逻辑为指导的IT分析系统

指标和报表比较零散，且报表不是靠业务逻辑串起来的，经营管理的目的性不强，缺乏系统的分析逻辑；数据分析缺乏对结果揭示问题的深度分析，数据散落在各个维度，不能逐层深挖，难以找到影响经营的核心根本原因，对管理决策的支撑性不足。

2.缺乏以数据辅助企业经营的有效机制

对日常数据的应用不足，不能有效的通过数据报表分析指导一线经营单位（战区、门店）经营管理；经营分析数据缺乏有效的整合、分析、呈现，因此无法支撑各层级管理人员进行决策参考。

围绕核心业务的解决方案

结合痛点，从整体经营、渠道拓展、门店运营、商品销售四个方面进行数据优化与支撑。

结合业务场景需求的分析框架

1.整体经营分析

从区域销售、门店运营、商品销售、库存等多个方面对企业经营的关键指标进行整体监控，如全方位展现商品在各区域的销售情况和市场竞争力、展示更细化的各维度的销售业绩达成情况、展示整体销售业绩的预实对比、对全国各门店零售关键指标进行综合排名分析等，帮助企业高层全方位了解业绩完成情况，并对各环节提出有效指导。清晰直观看到集团、运营中心整体运营情况及完成率，对完成率差的维度，可进行预警并快速下钻到相关主题进行分析，找出原因，优化提升。

2.渠道拓展分析

全面实时掌控门店拓展的达成情况，对有风险的市场区域及时预警提醒。通过对门店数据多角度的分析，帮助渠道管理中心规划现有的门店和准备开拓的门店。为渠道管理中心提供用于选择合适加盟商、加盟店铺和直营店铺的评判分析体系。

3.门店运营分析

围绕门店场景，构建了客户分析、日常店铺运营监控、店铺库存分析、订货预估支持、门店的坪效分析、门店消费情况分析等的全业务支撑，帮助门店管理人员直观方便地获取运营指标的变化情况，以便及时调整门店运营策略，提高门店达成率、成交率、销售额和利润率。

4.商品销售分析

构建了商品结构、商品新品生命周期、商品贡献度、促销商品、营销策略、商品组合销售情况等方面的分析，帮助商品运营中心有效分析、确定在各区域不同商品的角色定位，寻找在特定门店商圈范围内的个性化商品需求。依据对商品销售数据分析，快速匹配商品与市场消费需求的关联，不断调整商品，优化商品的运营规划和研发设计。

以此，该企业构建了由运营关键指标、档次结构、市场区域三部分为主的经营数据分析平台，通过月度报表，用数据支撑业务，帮助管理者了解当月企业整体经营状况，利于数据分析找到运营中重点关注点及问题，从而帮助管理者做出科学的决策。建立一个从结果监控到发现问题、找到问题根源、解决优化及决策支持、最后到绩效达成的闭环应用，实现数据化运营。

BI平台架构

项目收益

1.构建了一站式大数据分析平台，整合汇总现有系统数据，减少数据孤岛，将数据标准化，使数据可追溯、可对比、可预警。

2.根据日常管理方法将管理数据化，形成一套完善的管理体系，该体系上接集团管理体系，下接分析体系，在一定程度上提升了业务组的管理水平。

3.通过平台将门店运营管理规范化，运用PDCA循环管理方法，将门店管理者的精力更加集中到提高销售业绩；在渠道方面帮助了解门店拓展情况，为选择合适渠道商提供依据；在商品销售方面为不同区域不同人群提供个性化需求，从而实现精准营销。结合以上利用平台可以大大减少人力成本，提高管理者的工作效率。

以此，该企业逐步实现了数据场景全覆盖的目标，有力的提升企业运营的数字化能力，实现科学化经营。