2022年零售行业BI商业智能应用白皮书 |
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作者:佚名 文章来源:本站原创 点击数: 更新时间:2023/11/9 14:38:50 | 【字体:小 大】 |
最好的我们网剧面对相对低迷的市场和复杂的环境,那些提前布局数字化转型的零售企业展现出了韧性,成为了保障国民基本生活的支柱之一,并衍生出诸多新场景、新技术、新业态和新模式,零售这一传统行业再一次成为了焦点。
当前零售企业的数字化转型及数据应用的关键在于:一是找到关键业务作为突破口进行数据赋能,并逐渐围绕该业务对相关业务、组织和人员进行数字化转型;二是将原本的信息系统打通,使各系统串联,数据在各系统中自由流动;三是注重数据的真正价值,通过数据优化改善从管理者到一线员工的业务动作,基于数据完成经营判断和决策,推动业务增长。
当前零售企业数据应用存在数据来源复杂、数据质量参差不齐、基础数据分散、数据不一致、统计口径不统一等问题,导致在应用时数据质量得不到保障,数据无法匹配、数据不可识别、数据不一致、冗余重复、时效性不强、精度不够等问题频发,数据结果与实际情况不匹配,无法作为业务改善及经营决策的参考依据,难以支撑上层应用,无法完全释放数据的真正价值。
同时,诸多零售企业出现了数据应用层次浅的问题,导致数字化转型的结果是产生了大量的数据报表,对于业务提升的效果不明显,使用者往往在查看报表后,依然根据过往经验解读数据结果,使得数据价值没有得到发挥,拍脑袋做决策的依然现象普遍存在。
此外,当前诸多零售企业面临着数据人才紧缺的情况,一方面专业的数字化人才匮乏,其原因主要是企业对这类人才的吸引力不足;另一方面,业务人员的结构复杂,人才素质参差不齐,普遍缺乏数据思维和基本应用能力,缺乏有效的数据应用工具。
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