icon零售企业在转型过程的关键挑战在于价值、成本、人才icon

很多实体零售连锁行业虽然已经积累了一定的用户消费行为数据以及供应链数据等,但在如何利用数据价值统筹全渠道数据形成全面洞察方面仍存在一定挑战,主要挑战在于:

业务价值

相较于金融、政府等行业,零售行业的整体利润率较低,缺乏内、外部动力替换/改造原有信息化系统,只有营收规模足够大、对业务扩展需求强烈的企业才有意愿投入。

改造成本

自建大数据平台等软件系统成本高。例如,开发数据中台、组建工程师团队等一系列投入,对于区域商超、便利店来说很少能够承受得起传统快消品现有技术能力覆盖不全。

组织战略与人才

如果零售企业没有从公司整体上对原有商业模式和体系进行真正的重组,很难改变实体商业的困境,难以建设互联网等行业的大数据与数据分析相关人才。即便投资建设线上渠道,很多商超和品牌商也不知道怎么运营。

icon当前零售客户数字化经营困难重重icon

 

业务呈现数据孤岛
ERP、HRM、WMS等不同业务系统数据架构不同,融合分析难,产生大量数据孤岛。
缺乏精细化运营
以往的门店经营往往店长凭借自身的经验,业务管理良莠不产,缺乏基于数据分析的经营思维。
数据智能决策的能力不足
ERP只能保障数据算对,但难以辅助预测分析,是“事后”管理,保证“算对”帐,不保证“算赢”帐。
多渠道数据互通性差
线上线下数据分离,各成体系,小程序、电商商城等客户埋点数据无法采集,会员体系割裂。
与消费者之间触达、交互能力差
系统缺少和顾客之间交互的能力,零售企业和顾客之间的沟通基本是限于店内传统的方式。
自建数据平台成本高、运维效果不佳
自建大数据平台等软件系统成本高。例如,开发数据中台、组建工程师团队等一系列投入,对于区域商超、便利店来说很少能够承受得起,且运维复杂程度很高。
icon零售行业业务发展的围绕数据、智能化方向演进icon

 

icon通过数据分析定位经营问题,提升门店经营效率icon

 

icon泛零售数字化经营的演进阶段icon

 

icon助力零售客户构建门店精细化运营能力icon

 

icon托管云数据智能分析方案(最佳范式)icon

 

iconWhy托管云·兼容私有云和公有云的特点icon

有别于私有云、公有云,新的数字化浪潮背景下的第三种选择;具备类似公有云的资源弹性伸缩、资源在线化、服务化交付的特点;具备了类似私有云一样的专属资源,物理隔离不同的用户:通过贴心服务,简化上云用户过程中的出现的及时障碍,帮助用户更简单地享受数字化带来的红利。

 

iconWhy托管云·一站式服务,上云无忧icon

 

iconWhy托管云·构建了国内最大的分布式云icon

在全国省会以及主要城市打造了超过123个自建数据中心以及46个合营共建数据中心,形成国内最大规模的分布式云

 

iconWhy托管云·更简单和安全的数据分析即服务icon

 

icon兼具高性能、易用性、性价比的零售业分析平台icon

 

价值一:低门槛自助分析
• 基于AI的对话式分析,数据自动可算/可读/可视无需
• 关注底层开发,零代码完成可视化自助探索
• 丰富的数据开发和治理工具,满足全链路的数据应用
价值三:全场景数仓带来极致性能和性价比
• 提供存算分离,支持用户按需扩容提升资源利用率
• 提供流批一体,单引擎统一批/流/交互分析全场景
• 秒级实时分析,BI的指标分析结果零等待
 
 
价值二:SAAS订阅更具性价比
• 开箱即用的SAAS服务,免运维免部署,省心省力更省成本
• 多租户的数据隔离机制,独立存储和访问,隔离互不影响
• 对比公有云和私有化部署优惠80%以上
价值四:乐高式嵌入集成业务
• 开放的API接口,通过URL/iFrame可无缝接入OA、CRMERP、APP小程序等众多系统
• 分析页面可被嵌入各业务场景,嵌入SaaS/整合ISV/API
icon特色一·多种数据接入方式,整合全渠道数据icon

 

icon特色二·低代码构建数据开发和分析模型icon
 
 
低代码,开发更高效
开发过程低代码,更加高效的处理重复性的简单需求,更低的学习成本

数据探索一体化能力
基于一套平台完成数据探索的全过程,包括数据采集、汇聚、分析及服务

完整的软件工程实践
完整的软件工程实践(代码脚手架测试、调整、运维、CICD...)支撑
icon特色三·数据资产管理,数据全程可视、可管icon

数据资产、数据标准、数据血缘、接口调用等全面数据管理方式;数据清单、数据流转、数据权限等清晰可见、可控

 

icon特色四·敏捷SAAS BI服务,零代码构建可视化应用icon

 

数据整合
支持关系型数据库
支持NoSQL/NewSQL
支持SQL on Hadoop
支持Cloud
支持Searching
支持SaaS API
数据建模
面向业务人员零代码、自助拖拽式建模
面向数据科学家和高级程序员的编码处理预置函数、模型开盒即用
数据分析
可视化的分析界面
所有角色围绕数据协作分析
场景模板、数据看板可复用
数据准备
轻量级、可视化的ETL工作流
大数据分析引擎,高效列式存储和MPP技术架构
无需代码即可实现ETL
数据管理
多层次的数据包管理,按文件夹目录组织业务主题数据
支持按照管理、编辑、查看的不同权限进行协同合作
集中管理数据集、字段、业务指标、关联模型等
从数据连接开始即可进行权限控制
数据应用
支持手机、App、微信、PC、电视、大屏,多屏同步实时反映运营状况
数据自助查询、搜索,丰富的即时交互探索功能
功能模块API嵌入、服务输出
icon特色五·自研指标分析平台,领先BI友商的指标管理icon

“建-管-用”一体的完整指标平台,让伙伴沉淀指标体系,充分发挥指标价值。

• 指标创建:基于衡石自研建模语言,300多个内置函数,提供足够强大的表达能力进行灵活的指标定义

• 指标管理:完备的指标管理功能,包括指标主题域管理、血缘管理、权限及上下线管理等

• 指标分析:指标探索分析,让业务用户面向指标库,低门槛地进行自助探索分析

 

icon特色六·自助式的数据分析探索,数据看得见摸得着icon

深信服独创的“去分析”功能:自助探索不是孤立场景,是业务用户在查看静态报表后的强烈需求。

• For 业务用户:个性化分析需求得到即时满足

• For 报表开发者:长尾的非通用的个性化报表需求大大减少(已由业务用户自行消化)

 

icon特色七·中国式复杂报表,兼容excel使用习惯icon

可快速定制各类复杂的中国式报表,满足多种多样的报表刚需

类Excel的编辑方式
• 集成了Excel原生各类编辑操作能力、公式配置化能力。
• 多数据源,可以对多数据源的数据进行分析展示,可以来一个数据库,也可以来自多个数据库。
样式多样化
• 支持动态扩展、斜线表头等样式,字段可按行、列进行分组扩展填充,从而实现分组报表、明细报表等多种形式报表。

复杂计算
• 报表行、列字段既能使用HENGSHI SENSE自带的高级计算,也支持使用Excel公式函数进行计算。
icon特色八·丰富的数据平台运维工具,提升运维效率icon
 
概况总览
快速探查集群状态,数据库用量,数据增长概况信息,集群QPS,响应时间等多维度指标信息。
数据库信息
存储并以界面形式展现元数据信息,帮助用户快速了解数据库存储信息。
集群状态
反馈集群状态,监控集群性能、查询性能、数据导入量、数据组合并状态:热点查询等。
SQL面板
图形化SQL执行面板,快速反馈Schema信息,表结构信息,执行SQL语句。
集群诊断
查看数据库告警日志检测集群硬件状态一键导出集群健康报告。
在线扩缩容
便捷的进行各进程节点的扩缩容,且扩缩容期间,导入任务和查询服务可以持续进行,无需停服。
报警管理
探查报警记录,配置报警规则,管理报警通知媒介与对象。
查询管理
观测查询属性信息,查看查询执行计划、执行时间等指标,回收慢查询信息。
节点状态
监控并控制节点状态在线扩缩容集群,图形化安装部署集群,修改集群配置。
管理集群版本
可对集群节点进行滚动升级和回退,升级过程中线上查询和导入任务无需停服。
icon持色九·灵活的资源收费模式,用数资源成本更低icon

 

icon特色十·数据管家即服务,提供数据开发和治理服务icon

 

icon产品收费·提供多种数据平台的订阅模式icon

 

icon托管云·一站式数据开发和治理服务icon

 

icon应用场景一·决策驾驶舱,企业领导实时经营分析icon

 

icon应用场景二·门店精细化管理icon
重点门店管理
• 亏损门店
• 低利润门店
• 财务指标存在高潜力的门店
• 灵活条件筛选关注门店
管理人员绩效评估
• 销售表现
• 历史表现趋势
• 督导业绩排名
商品销售跟踪
• 门店SKU数
• ABC类商品经营详情
• 门店订销废分析
icon应用场景三·会员分析,赋能会员业务运营创新icon

 

icon应用场景四·AI检测门店客流用于分析和预警icon

为提升店铺的智能化运营管理,结合小型连锁店铺的实际需求,BI支持对接线下一体机或智能摄像机数据并对进店客流进行精准统计号分析,帮助店铺全面实现精细的信息化运维管理。

 

icon客户案例·某上海餐饮龙头企业构建数据平台底座icon

 

iconISV合作案例·零售餐饮SaaS系例(博睿数据)icon

2周完成上线,分析效率提升200%

睿博数据在平台内搭建好了数据看板,将关键指标、数据可视化,全面盖所有环节
让连锁品牌的每个角色都能看到自己想要的数据,优化业务,实现协同,使管理者和运营者高效准确地掌握业务现状,服务品牌高效运营

 

 
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