&emsp；&emsp；[IT新闻]数据分析系统相比已经业务的索引，数据的更为面向过程的解决方案的概念看推的数量从核心指标业务逻辑。通过推动解决方案的层，你可以重新排序的业务指标的核心要素，数据模型，以按键操作建立关系，并且可以发现，当ERP数据以前被忽视的建筑物故障，促进ERP系统的改进，驱动智能决策。
7月22日--24日，由CIO俱乐部联合举办的“第13届中国商业信息技术产业大会”在中国电子商会商业信息技术委员会，中国零售（餐饮）“的零售和餐饮的智慧”在长沙圆满落幕。会议的重点是智能化产品，数字化运营高峰论坛，联盟高级别会议服务转型，行业标杆企业优秀奖典礼和其他部门的智慧。
远观数据作为新一代的智能数据分析和决策服务提供商邀请展和分享“数据驱动的精细智慧零售的操作方法与实践”在论坛。
（远景数据零售业咨询师周道明）
零售业务智能数据可以分为五个步骤
在零售行业中的唯一途径发展的数字化改造，但在这个阶段，很多企业在数据驱动的决策过程中，各级仍然面临着“数据，工具，组织，方法”的窘境。
数据电平，主要反映在数据不是均匀的口径，数据定义不是数据的清晰，低的商业价值；
工具水平主要体现在目前的数据分析，许多零售企业仍然依赖于ERP财务报表和Excel，属于站桩式的看数据，数据不能挖掘商业价值；
组织层面，主要表现在人的方面，每个业务部门想要做的，但缺少一个真正能理解数据启用数据，数据不是决策的意识不够；
该方法主要体现在数据分析模型的水平不能建结合深入的业务痛点和需求，更视觉表示是一些语句不能反映逻辑业务管理分析。
在零售业务智能数据转换过程需要一个一个地克服这些困难，第一步是先确定零售行业数据驱动的经营目标：提升店效，坪效，产品功效，效率和人效乘客。
随着落地的成熟经验，数据挖掘远五个步骤能够帮助企业快速建立的概念，数据驱动的决策圈。
拉通基础数据，统一数据孔；
与结束开始，由战略目标，管理逻辑拆解，构建企业数据分析系统；
构建基于业务痛点的数据分析模型和场景和需求的过程中涉及的指标拆解；
AI算法与沉淀积累的基础上，业务数据模型发动机AI智能决策应用；
播放数据分析应用，在移动终端的BI和数据分析模型AI，PC端，大屏幕终端分配给最终用户。
从方法论的情况下
如何建立数据系统
零售业务的战略目标体现在财务角度看，如企业盈利的持续增长； 并以企业利润继续增长，首先要考虑是否带来价值给客户的终端； 而为了为客户带来价值，企业需要做出关键业务流程商品经营，店面运营，会员等操作过程中的水平内； 并增加这些场景的精细化运营和智能决策，需要企业加强员工学习与成长水平的培训和教育。
这四个层面进行了总结梳理出核心KPI目标公司层面上，我们可以进一步推断部门级指标。
以茶产业，例如，单店收入是公司层面的关键指标，而同店收入反过来，客户，再购买率的数量，客户的价格构成。
客户主要集中在客户服务和网络营销水平的数量，因此需要运营并负责品牌营销。
重新购买进店率再购买率和产品重新购买率，店里再购买率主要受很大的影响门店QSC（卫生，服务质量），一般用于被集中在门户网站业务部。产品受到茶业，影响最大的味道再购买率，并且味道也受到成分，有效影响这三个方面的操作原料的质量； 主要生产高质量的产品从R＆d和采购和供应链部门负责； 采购与供应链领域有三个核心指标：采购，采购计划的质量，以达到采购成本率。
通过类似的逻辑推解决方案的方法，企业可以从公司的核心核心层面的KPI指标推导部门KPI指标来构建相应的数据系统。
目前，鉴于到目前为止的数据都沉淀零售店性能诊断链的基础上，消费品情景分析，门店的损失分析，生鲜农产品损耗分析，专题分析会员复杂的购买，从商店的商业智能BI爆炸诊断为AI整个生态链的数据模型，可以帮助企业提供真正可行的政策建议在升级的数字化和智能化进程建立一个可持续的竞争优势。
智能数据企业的事情是不容易的，BI是唯一的出路企业AI。数据分析可通过BI平台的商业模式被沉淀，提高数据质量，寻找合适的切入点AI在此基础上，通过数据分析模型决策引擎，可以快速构建应用程序的智能决策。
荣获“数字服务创新实践奖”
本次活动，主办方还针对2019年至2020年，在零售食品和饮料公司在零售行业实践中发挥了中流砥柱和先锋模范作用，为获奖的数字服务提供商。
远观与零售食品行业智能数据分析的做法，获得了“2019--2020年数字业务创新实践奖”数据。
未来的前景是多少数据将继续深耕零售消费品行业，零售企业提供更先进的，前沿的，快速上岸数据智能应用。
远观数据（WWW。guandata。COM）成立于2016年“AI + BI做出更明智的决策”为使命，扎根于零售，消费和互联网领域，致力于为客户提供新一代的智能数据分析以及对最佳零售平台消费行业数据分析实践。目前在职联合利华，沃尔玛，全家，来伊份，新鲜传说，百合妇女，红豆，书，蜂蜜芽宝宝等知名企业。该公司总部设在杭州，设有办事处，在北京，上海，深圳，。
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