零售行业商业智能应用解决方案(新)

零售行业商业智能应用解决方案

前言 (3)

BIZCOVERY 产品特色 (4)

零售行业商务智能解决方案 (6)

B IZCOVERY系统架构： (6)

B IZCOVERY平台商业分析优势 (7)

零售行业分析功能 (7)

经营分析 (7)

库存分析 (8)

采购分析 (8)

毛利贡献分析 (9)

客流分析 (9)

商品价格分析 (10)

商品流通周期分析 (10)

商品利润效率分析 (10)

会员卡分析 (10)

经营计划进度分析 (11)

财务分析 (11)

前言

随着零售业信息化的建设在不断的深入，从POS系统到ERP系统，从MAIL系统到OA 系统，整个行业的每项工作都与信息系统密不可分。但是随着信息系统的日益增多，面临的问题也不断涌现，企业的决策者面对IT部门提供的海量数据，难以对其加以分析或不知应该从何入手加以分析，从而企业领导的决策也不能得到确定。

数据分析方面：

难以有效利用数据：ERP系统中或在各个信息系统中积累了大量业务数据，但这些数据除了查询、跟踪外基本属于休眠状态，无法得到有效利用，很难分析和报告这些数据，领导依然很难得到需要的决策数据。

难以跨年分析：只能了解到当前的作业数据，无法获得历史的、综合的、全过程的数据并无法对历史数据进行分析，无法跨年做时间序列分析和对比分析，无法通过对历史数据的分析了解变化趋势，决策支持缺乏数据基础。

难以做到跨模块或跨系统分析：对相关业务难以做到跨模块的快速关联分析，致使得到的信息缺失，被迫在不完全的信息状况下凭经验做决策。

难以快速整合数据：需要花大量的时间去收集和整理数据，报表合并和编制工作非常繁重，数据的及时性和有效性非常不高。

应用功能方面

无法准确地了解到各类业务数据的变动情况与变动影响程度，例如当一个因素变化时整个公司的成本及利润是如何变化的。

影响利润或成本变化的因素很多，无法通过分析识别哪些是关键因素，导致不能采取有效措施扩大和创造利润。虽然有成本结构等数据，但无法通过分析判断成本结构是否合理，不能做到针对性的调整。

虽然有着准确的库存数据，但还是无法通过分析知道究竟设定怎样的安全库存才能既保证生产又不积压货物。

无法通过分析了解重点客户群的购买特点，导致无法采取针对性的措施以增加重点客户群。无法对客户地流失状况进行预警。

产品线很多但盈利能力还是很低，不知道哪些产品带来的利润最大，也不知道哪些产品是高盈利产品需要重点投入。

虽然有每笔销售订单与销售发票的数据，但企业难以对销售部门的业绩与效益进行量化考核。也无法准确了解销售计划的执行情况。无法量化地识别销售费用是否存在异常。

虽然有完善的总帐与应收应付模块，但企业决策管理者仍然无法预测未来的收入与支出是否能平衡。

企业决策管理者不可能每天都对着电脑或ERP系统，无法远程及时了解并操作公司的关键业务运作。

通过商务智能BI系统项目的实施，最有力的数据挖掘、信息分析整理、数据管理等解决方案，帮助企业梳理和制定完善的信息，为企业制定制有竟争力的分析模式和模型、充分利用现有信息资源，让各个部门实现销售、产品规划、财务、库存等核心业务的辅助决策。

Bizcovery 产品特色

市面上唯一ETL、数据仓库一体平台；市面上唯一从设计、开发、维护、扩展性强等角度而设计的分析型软件开发平台；最合理的投资，并能效果极大化。

开发与管理应用程序接口(Application Workbench)

1.视觉化程序设计工具，容易操作。

2.丰富的Metadata配合卓越的管理及模组化机制，最为开发者称道。

3.分析应用程序的逻辑设计与部署，完全可以在Application Workbench完成。

数据整合:

1.超强ETL引擎，拥有全方位的资料转换能力。

高效能数据仓库、数据集市引擎：

1.专为BI系统设计的资料仓储系统，独到的资料储存与撷取技术，使得资料的搜寻与读取

效率非常优异。

BI End-to-End 平台架构：

BI架构：

零售行业商务智能解决方案Bizcovery系统架构：

Bizcovery平台商业分析优势

零售行业分析功能

经营分析

销售分析分析内容：

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、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、主题主打商品销售趋势、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、商品销售单价、单价同比等等；而分析维又可从管理架构（企业组织）、时间维度、商品属性、经营方式等角度观察，这些分析维又采用多级钻取，从而获得相当透彻的分析思路；

同时根据历史数据产生预测信息、报警信息等分析数据；还可根据各种销售指标产生新的透视表，例如最常见的ABC 分类表、商品敏感分类表、商品盈利分类表等。

这些复杂的指标在原来的数据库中是难以实现的，公司领导们虽然知道他们非常有用，但由于无法得到，使得这些指标的地位也若有若无。

直到BI 技术出现之后，这些指标才重新得到了管理者和分析者们的宠幸。通过销售分析我们可以分析当前销售情况、销售增长情况、销售结构情况、销售模式结构情况（自营、代销、租赁的结构情况）、销售结构变化情况等等。

分析应用：