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电商是如何上了BI的道?

BI这条道不再新颖
了,但也是有些公司上来了,有些没上来。没上来的可能还不肯定
什么机遇
该上,上来的也是各有各的苦衷,家家有本难念的经。

他们为何走上了这条道?每个公司都有他自己

的故事,我随意
举几个状况

  • 老板真的懵了
  • 决策力度缺乏
    ,需求
    数据支撑
  • 业务层面工作紊乱
    ,需求
    以数据中止

    规范

老板真的懵了这种状况

,是确有存在的。电商这种相比线下方式

,其扩张速度十分

快,在公司快速扩张期,重心都在业务上,数据常常
没有被注重
,这是必然的。直到有一天恍然发现,公司这么多的项目,哪个亏了钱哪个赚了钱也摸不准了,再这样下去,会疯。这样,也就不得不将公司数据剖析

提上日程了,而且普通
会央求

在短时间内上线。

决策力度缺乏
,需求
数据支撑,相比于上一种状况

,这个会愈加
主动一点。举栗子,老板说:“我们公司今年的目的
是销售额扩展
一倍!”。这个不是随意
说说的,销售额要扩展
一倍,你总得知道

该怎样
去做才干
完成
这一目的
吧,是要扩展
市场销量还是要进步
客单价?经过
加开平台店铺能够

吗?老用户可能进步
多少,新用户增长需求
抵达

多少?经过
数据,能够

回答

以上问题,目的
也就不再只是口号,而是可计划

可执行可完成
的目的
。在公司体量较小时,阅历

或允许

以占领
一定的作用,而公司越大,数据也就越来越重要了。

再举个栗子。过去的一个季度,是往年的销售旺季,而今年的利润却同比下滑,不能这样不了了之吧,总得要知道

这个季度是销售额太低,还是本钱
过高了吧,假定

是本钱
过高,需求
知道

本钱
花在哪里了吧。经过
数据,你能够

发现库存本钱
占比过高,也能够

发现大量商品的库存周转率低的不成样子。再进一步经过
数据来对商品库存管理,合理采购存储,进步
库存周转率,来降低这部分

本钱
,都是可行的。

业务层面工作紊乱
,需求
数据中止

规范

。这种状况

就很多了,很多公司上BI系统都是个别业务部门来推进
的,有的是财务部门推进
,有的是运营部门推进
,有的是人力部门推进
。大部分

他们推进
BI系统的树立

,目的普通
比较

单纯,为了给自己

部门省事省时间。从这一角度动身
,奏效
也普通
都比较

快,致使

会出往常

一个部门奏效
后,逐步

扩展到其它部门然后再到全公司的也有。

怎样上道最合适

昨天和几个朋友也有聊到,大家普遍的观念
是,从公司老总级别推进
BI平台是最合适

的。一个公司级的BI平台,要统筹各个部门数据,规范

各部门的计量办法

,牵扯部门十分

多,致使

会触及
到各部门的利益,从某个部门的角度来推进
,一定会碰到各种障碍
和应战
。而假定

绕开这些钉子,不对各部门需求中止

统筹和规划,成型的BI平台也八成是不好用的。各部门都有自己

的统计口径和数据规范

,剖析

结果相抵触
怎样
办?部门的剖析

结果,关于
公司整体来说没有完成
价值最大化怎样
办?常常
是a部门和b部门的需求各打7折对公司才是最有利的,而这样的调和

,在指导
层推进
会愈加
容易。这也就是为什么说,公司老总层面来推进
BI项目是最合适

和最容易胜利

的。

实施

BI项目普通
要阅历
怎样的过程?

能看到的效果,是可视化阶段,都想快速的看到成果,致使

立刻

经过
BI平台发现公司的问题,寻觅
到公司的展开

方向。但是在这一切之前,还有很多基础

工作需求
做,万丈高楼平地起嘛。

十分

重要的一步,要将各系统中的数据打通,树立
数据总线。这一步,在后期可能是在上业务系统的时分
就直接思索
到了,每新上的一个业务系统都是依照

数据总线的规划来规划
和实施

。但是在没有规划数据总线时(常常
大量公司的业务系统都是分散和独立的,这一步都还没有做),这一步就需求
破费

一定的时间了。没办法

,当年欠下的债早晚要还嘛。

紧接着的一步,就是树立

数据仓库。一些企业跳过这一步,或者经过
数据集市来支撑顶层的BI或者报表,我以为
有几个问题是绕不开的。一是很多决策是要思索
多种要素
,各主题数据都要在同一规范

下整合,最终输出剖析

结果。而数据集市普通
是由上至下的,依据

想要剖析

的内容再进入到数据层搭建的数据主题,是没有思索
数据全局的,很难抵达

效果。例如,公司做库存管理剖析

,需求
综合思索
在途库存、在库库存以及销售状况

数据。整套下来触及
的主题包括库存、物流以及销售,例如商品这种维度需求
设计统一规范

在三个主题中。用数据集市单纯的思索
库存主题,难以抵达

协同管理的效果。二是数据集市会构成

大量的数据冗余,剖析

的主题越多,数据冗余随之增加
,一旦呈现
数据问题,回滚难度十分

大。还有一些缘由
,总体来讲,假定

只是针对某个课题中止

剖析

,简单的数据集市或许也能够

,但是假定

是为公司搭建BI平台,思索
到公司整体的数据剖析

和决策支持,个人还是倡议

搭建数据仓库。

再下一步就是可视化平台了,前面工作完成后,到了这一步也就简单了。能够

选择自己

开发,也能够

选择finereport或者fineBI这种商用报表或者BI工具。这个过程中更重要的一点是规划公司的剖析

体系,肯定
剖析

哪些主题、哪些维度。设计报表间的逻辑关系,将不同部门数据行程关联,最终将协同管理体往常

可视化的层面上。

关于对BI平台的等候

既然花时间花钱上了这一平台,一定是对它抱有等候

的,不过等候

也需求
在合理范围内。有些朋友对BI的等候

过高,比如

这种我上了BI系统,你要展示

给我,怎样的投入能够

给我带来怎样的产出。BI是决策支持,他能够

为决策为管理提供支撑和参考作用,但最终的决策和思索

环节依然

是靠人来完成。也就是,BI为回答

问题提供更多的参考依据

,而不是直接给出问题的答案。

上了BI平台的公司,也有用的好与用的差的公司,用的差的公司也会埋怨

BI厂商不给力。置信
一定是有些项目是BI厂商的缘由
招致
失败的,但也会有自身

缘由
构成

的。我这里说两个总结,一是对BI要有合理的定位,才干
更好的运用
;二是不要稳扎稳打
搭建空中楼阁

最近有和几个电商的朋友聊天,也就随手写了些,欢送

交流或指正。

作者:jiago王
链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22405930
来源:知乎

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