仙杀在新零售和大数据的背景下，报表也不再是简单的查询数据，海量数据为统计、分析、决策的时效性、准确性、科学性提供了依据。国内时尚行业企业数据管理与应用现状如何?如何从大量数据中提取出高质量的数据，并将其应用在企业的管理决策过程中？

　　时尚行业企业数据主要指所有与企业经营相关的信息，包括财务人资概况、商品信息、店铺信息、会员信息、供应链信息等。随着这几年大数据理念和技术的飞速发展，企业也更加关注数据的趋势和变化，数据背后变化的原因，同时由于数据整合度的提升及数据使用范围的扩大，在数据的使用过程中发现了大量有关数据质量的问题，笔者根据和许多甲方和业内专家的交流中总结了目前数据应用方面遇到的一些问题，见上图。一个企业对于数据管理分成不同的阶段，数据管理成熟度也随着信息化的完善而不断发展，数据管理成熟度分成以下几个阶段：

　　第一初始级指企业还未意识到数据的重要性，数据需求的管理主要是在项目级来体现，典型的就是ERP报表需求，没有统一的数据管理流程，存在大量的数据管理孤岛，经常由于数据问题导致低下的服务质量，繁重的人工维护工作。

　　第二受管理级，指企业已经意识到数据是资产，根据管理策略的要求制定了管理流程，同时指定了相关人员进行初步的管理。

　　第三已定义级，指数据已经被当做实现组织绩效目标的重要资产，在组织层面制定了系列的标准化组织管理流程促进数据管理的规范化，数据管理者可以快速的满足跨多个业务系统的、准确的、一致的数据要求，有详细的数据需求响应处理规范和流程;

　　第四量化管理级，指数据被认为是获取竞争优势的重要资源，企业认识到数据在流程优化、工作效率提升等方面的作用，针对数据管理方面的流程进行全面的优化，针对数据管理的岗位进行KPI考核，规范和加强数据相关的管理工作，并且应用相关的业务进行KPI考虑的工作进行工作支撑;

　　第五优化级指数据被认为是企业组织架构生存的基础，相关管理流程能够实时优化，能够在业内进行最佳实践创新的分享，成为行业数据应用的标杆。

　　目前大部分鞋服企业数据管理成熟度处于第三阶段的初始阶段，行业数据应用的进一步探索大有可为。竞争的加剧和信息化发展，另企业的对数据管理的要求也会越来越高，这对IT人的要求也会越来越高，很多企业开始单独设立数据分析师团队就是明证。

　　数据管理需要有效的开发管控体系、数据管控体系和价值评估体系，需要重点关注基于业务价值、数据管控、组织流程、数据平台等四个维度的长期规划，规划的内容包括绩效和商品、客户、财务、以及供应链指标、数据标准和质量、组织架构、数据模型、分析工具等。同时，还应建立数据分析团队，培养业务主动探索问题的习惯和意识，满足现在和未来业务的需求。

　　这里结合笔者的经验以及参考其他的一些资料总结以下几个方面策略和方法，发展数据可视化计划和战略，以实现其业务目标，对数据可视化需求、解决方案、方法论有一个统一的框架。

　　商业智能系统（BI），即帆软数据决策系统，其管理以及系统的发展需与企业的战略保持一致，能够为企业的高层领导需求服务，这样更能够得到高层领导更多的支持和参与。在进行推广的过程中发挥系统能力中心的核心作用。

　　项目管理，持续有效的项目管理能够支持数据决策系统实施计划，确保落地的每一步的实现历程是有价值的，是被业务认可的。

　　数据和系统，获取的数据用以满足业务的需求，对业务系统的支持数据进行抽取、转换和加载，同时解决数据治理和数据质量的问题，使数据管理具有关键架构的设计和信息整合的技能，解决类似典型的企业数据孤岛问题。

　　业务部门，通过信息部和业务部的共同努力，建立起从0到1的系统和数据管理应用机制，初始时业务部门能对BI具有一定的认识和理解，应用之后能够提出对BI需求和期望，从而与信息部门能够有效的合作。

　　数据决策系统的本质就是让数据“说话”，避免经验主义拍脑袋决策的失误。原来的企业数据管理是通过打通企业内部某些边角需要来实现，但由于工具能力和实施能力有限，会出现数据超载、数据孤岛等问题，目前以及未来的企业数据管理转变的重点在于理解数据价值、商业分析应用集成、考虑信息多渠道共享、无缝互通、以及通过外部数据更好的提高洞察力等。

　　企业管理数据的目的在于更快地访问数据、更准确及时地获取数据、更易于理解数据及可复用共享数据，进而做出更好、更快的决策，提升工作效率和服务效率，迅速满足客户需求，实现全方位价值。

　　企业数据应用管理可视化实现过程是数据、业务、技术、战略等多个方面的结合体，其定位且服务于管理层、业务层及执行操作层，通过收集企业内外部的数据，提供与战略和管理重点相一致的具体行动信息，以用来支持更好的经营和决策。

　　第一步，信息部能站在一定高度上去理解企业的中长期战略，因为这些战略体现了整体价值，决定了决策层、管理层及执行操作层以后利用系统分析的重点和方法。

　　第二步，确定系统的价值动因，确立整体项目目标，该步骤确立能够促进整体价值的关键因素或管理重点，形成企业价值蓝图。

　　第三步，形成指标库，为价值目标的衡量提供具体的指标定义，形成指标库体系。

　　第四步，指标分析与应用，借助分析模型和报表展现，建立指标内在的关联关系，形成各个层面的管理场景和报表应用，体现管理意义和价值。

　　第五步，实施，按照实施方法和确定的分析主题，建立数据仓库，并按照管理场景和报表应用构建分析平台，至于实施的过程可以按照短中长三期目标来确定每一步过程的重点，不断迭代。

　　第六步，提升优化，随着对系统的使用，逐步扩展应用层次和范围，优化分析平台。

　　通过帆软finereport+finebi产品以及项目实施办法可以保证上述过程的成功运转，并能使企业实现变革管理、数据治理、报表设计、业务支撑、知识转移等功能。

　　平台，采用帆软的应用开发框架平台，完成报表前端的建设，包括定制固定报表、分析指标，不断扩展等，如下图；

　　移动应用展示平台，采用帆软移动BI或者和其他移动应用如微信企业号、盯盯集成。

　　数据仓库，根据企业数据状况和未来三年的发展情况选择合适的数据库作为企业统一数据仓库。

　　ETL平台，采用开源工具或者专业ETL工具完成数据抽取、加载、转义过程。返回搜狐，查看更多