零售行业商业智能演讲

探索未来ShenZhenSodyTechnologyCO.,LTD©2005零售行业商务智能解决方案夏华学二○○五年三月探索未来ShenZhenSodyTechnologyCO.,LTD©2005内容提要•国内零售行业IT发展的现状与趋势•国内零售行业IT发展当前面临的主要问题•商业智能概念•零售行业商业智能应用的意义和效益•零售行业商业智能主要应用模型•MDDAS（多维数据分析系统）简介•MDDAS技术架构•MDDAS主要功能介绍•MDDAS的技术优势和应用案例探索未来ShenZhenSodyTechnologyCO.,LTD©2005国内零售行业IT发展的现状与趋势总体情况和趋势根据相关统计资料显示，当前中国零售行业百强企业均不同程度地实施了企业信息管理系统。其中，与零售行业主营业务密切相关的财务管理系统、POS系统、MIS系统、物价管理系统等系统应用较为广泛。CRM、决策支持管理系统等正逐步成为百强企业当前信息化建设的重点和热点。百强零售企业领导均充分认识到企业信息化建设的重要性，并积极加大对企业信息化建设的投入,逐步扩大企业信息化建设在企业发展投资中所占的比重,但受访企业没有一家对本单位信息化现状表示“非常满意”。探索未来ShenZhenSodyTechnologyCO.,LTD©2005国内零售行业IT发展当前面临的主要问题业务系统相互独立现行各业务系统各自独立互不协调；从而导致很多统计口径和统计指标在不同的系统存在各自不同的表达，在统计上极易造成混乱。统计工作重复、分散部门间的统计报表有交叉，有些同名统计指标的表达不一致。并且数据分布在不同的系统中，而业务部门的要求往往是全面的数据统计，致使信息部门疲于奔命，尚不能满足业务部门的统计需要。无法有效地利用现有数据一方面，业务部门不能及时掌握第一手业务资料；另一方面，信息部门完善了面向于操作的业务系统，基本满足业务操作的需要，积累了大量的基础业务数据；但由于数据过于零散而且分布在各个独立的系统中，造成虽然有各种各样的数据但不能整和到一起来满足业务管理上的需要。探索未来ShenZhenSodyTechnologyCO.,LTD©2005何为商业智能？说起商业智能，大家也许会想起啤酒与尿布的例子，其实那是商业智能在商品摆放分析方面的一个应用案例，那么商业智能是什么?狭义的说,它是能够帮助用户对自身业务经营做出正确决策的工具。广义的说商业智能是集数据仓库技术、在线分析技术以及数据挖掘等于一体的经营分析以及决策支持的数据应用体系。商业智能的技术体系主要有数据仓库（DW）在线分析处理（OLAP）数据挖掘（DM）数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库（DW）就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析和数据挖掘是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。在线分析处理（OLAP）技术则帮助分析人员、管理人员从多种角度把从原始数据中转化出来、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息，进行快速、一致、交互地访问，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。数据挖掘（DM）是一种决策支持过程，它主要基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析企业原有的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。探索未来ShenZhenSodyTechnologyCO.,LTD©2005零售企业上马商业智能系统的条件及意义企业上商业智能系统的条件：用户面临激烈的市场竞争用户的数据积累已达到一定规模用户在IT方面的资金能得到保障用户基础业务信息化建设已经完成数据积累面临激烈的市场竞争基础业务信息化建设已经完成资金探索未来ShenZhenSodyTechnologyCO.,LTD©2005零售企业上马商业智能系统的条件及意义企业上商业智能系统的意义：整合业务系统，提升企业管理水平建立企业数据中心，挖掘企业信息价值建立企业综合查询以及决策支持中心统一字典统一口径统一指标POS系统MIS系统财务系统其他系统POS系统MIS系统财务系统其他系统探索未来ShenZhenSodyTechnologyCO.,LTD©2005商业智能系统建设目标建立企业数据中心建立企业绩效考核中心建立企业综合查询中心建立企业决策支持中心数据整合数据应用探索未来ShenZhenSodyTechnologyCO.,LTD©2005商业智能系统所产生的效益短期效益系统建设的短期效益就是通过对商品销售情况库存情况采购情况成本情况费用情况等直接关系到企业效益的经营业务数据进行分析，逐步优化产品的结构来提高商品销售金额、合理控制库存降低库存成本、对费用进行分析控制费用以及对现金流进行分析来控制安全的现金流。通过对以上经营情况进行分析来提高销售降低成本以实现提高企业的经营效益和经营效率，增强企业的竞争优势。探索未来ShenZhenSodyTechnologyCO.,LTD©2005商业智能系统所产生的效益通过对广场的坪效、员工的绩效、部门的计划完成情况、租户的达成率等绩效的考核控制，逐步建立一套完成的企业绩效考核体系，提升企业经营管理水平，增强企业的竞争力。通过对商品的销售趋势分析、商品结构变化分析以及财务分析（如：成本分析、现金流分析）建立一套完整的监控预警以及决策支持体系，及时调整企业经营策略，增强企业抗风险能力。系统建设的长期效益主要体现在如下两个方面：长期效益探索未来ShenZhenSodyTechnologyCO.,LTD©2005商业智能系统总体架构探索未来ShenZhenSodyTechnologyCO.,LTD©2005商业智能系统应用层次体系第1层数据源层次各个部门的业务系统（业务数据与标准数据对照）第2层数据加工整理层次数据抽取、数据清理、数据加工第3层数据中心层次数据存储、数据汇总第5层企业应用层次面向企业的应用服务（报告、邮件）权限、角色第4层商业应用层次数据建模、数据分析、报表生成、数据查询数据层企业应用层商业应用层探索未来ShenZhenSodyTechnologyCO.,LTD©2005商业智能系统建设主要存在的风险尽管零售业商业智能受到全球零售业的关注，热衷程度也逐渐升高。但是对企业而言，因为涉及的范围及层级甚广，包括信息技术、投资金额、业务流程、资料完整性等，项目的风险性极高。综观国外，仍然不乏有成功案例；反观国内，零售业者对于商业智能的信息技术与解决方案尚属萌芽阶段。零售业商业智能一般包括顾客关系管理、商店经营、商品组合、商品推广、财务分析与电子商务等分析范围。风险主要因素信息技术水平10%投资力度10%领导重视程度10%信息技术水平15%数据的完整性20%业务系统规范程度35%探索未来ShenZhenSodyTechnologyCO.,LTD©2005商业智能系统建设风险控制在项目实施过程中由于涉及到数据的完整性、应用的重视程度、分析模型的准确性等多方面因素，所以项目存在一定的风险，我们将通过以下手段来控制项目风险：充分调研，充分了解企业管理以及绩效管理的焦点，建设能满足分析需求的数据分析模型。认真了解业务系统，充分把握业务系统数据，提高数据的准确性和完整性。企业领导亲自负责，通过企业领导亲自负责来提高系统的应用重视程度。探索未来ShenZhenSodyTechnologyCO.,LTD©2005商业智能系统主要分析手段及分析方法分析方法可进行的分析对比分析同比分析（去年同期）、环比分析（上月同期）、基比分析（与报告期进行比较）、类比分析（同类商品进行对比分析）。结构分析分析商品大类销售结构、楼层结构、利润贡献主要构成情况、供应商主要构成情况等等，常见的分析主要有饼图分析、帕雷托图（ABC）分析相关分析主要分析商品的相关性，即商品之间的促进关系和竞争关系分析，常见于商品微观分析。统计分析对商品价格区间和销售区间等分析，主要对商品特征和消费群体的消费习惯进行分析。趋势分析及预测对商品的销售周期进行分析以及根据以往的销售数据预测未来的销售走势进度分析主要分析计划完成进度情况预警监控预警监控商品存货情况以及对租户的达成率等进行监控探索未来ShenZhenSodyTechnologyCO.,LTD©2005零售行业商业智能主要功能模块PSO系统MIS系统财务系统人事系统其他系统数据字典外部信息信息应用(门户、角色、权限)数据仓库数据加工销售模型库存模型价格分析毛利分析客流分析绩效模型经营分析成本分析应用模型探索未来ShenZhenSodyTechnologyCO.,LTD©2005零售行业商业智能主要数据模型以商业销售数据为分析对象，分析商业销售情况，商品类型的销售结构、广场分布结构、供货商销售毛利贡献排行情况、品种毛利贡献情况、销售金额增长趋势、销售毛利增长趋势、销售毛利率变化趋势、主要商品销售趋势、供应商销售金额区间分析、商品品种销售金额区间分析、库区销售规模区间分析等。主要分析超市各项销售指标，例如商品销售数量、商品销售金额、会员卡销售金额、会员卡销售比重、商品累计销售金额、销售金额同比、销售金额同比增加、销售金额同比增长、毛利、毛利同比、商品销售单价、单价同比等销售分析模型而分析维又可从管理架构（企业组织）、时间维度、商品属性、经营方式等维度进行分析。类型的销售结构广场分布结构销售分析供货商销售毛利贡献排行情况商品品种毛利贡献情况销售金额增长趋势销售毛利增长趋势销售毛利率变化趋势主要商品销售趋势供应商销售金额区间分析品种销售金额区间分析主体品种区间分析会员卡消费趋势经营类型结构分析可进行的分析探索未来ShenZhenSodyTechnologyCO.,LTD©2005零售行业商业智能主要数据模型分析内容：库存直接反映企业经营状况和资金周转效率，所以对库存进行分析能够有效控制库存、降低经营风险、降低经营成本和提高经营效益。主要分析各项库存指标，例如商品库存数量、库存对比情况、库存结构情况、库存金额情况、库存变化情况、商品存销比、库存销售天数、库存安全情况、库存盘点情况、库存损耗情况等；分析维度管理架