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FineBI助力包头百货实现大数据自助分析

兔子酱 社区微信达人帆软员工 管理员
发表于 2018-4-17 16:29 | 显示全部楼层 |取消关注该作者的回复

一. 客户简介
       内蒙古包头百货大楼集团股份有限公司,始建于1959年,总店坐落于包头市昆都仑区钢铁大街商业中心。经过55年的拼博奋斗,包百集团与时俱进,不断深化改革,紧紧围绕市场需求,服务广大消费者,现已发展成为以零售业为主、多业态经营,拥有6家百货门店、9家连锁超市,31家连锁大药房,营业面积近20万平方米,年销售额15亿多元人民币,拥有员工近7000人,连锁门店遍布包头市昆都仑区、青山区、东河区及周边旗县区的商业企业集团。

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二.项目背景
      包头百货当前面临着成本激增、电商行业蚕食带来的竞争形势加剧的局势,消费者的消费选择越来越多。为了节省人力成本,增加市场竞争力,企业的信息化与数据化显得越来越有必要。

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       包百之前对业务数据的分析流程中,将所有的数据处理工作交由IT人员来完成的。IT部门每天要处理很多的Excel分析,IT部门压力大,人力成本也在不断增加。而业务部门的需求除了传统的周报月报年报之外,还有些多变的维度需求,计算内容相对固定,然而区分了不同的门店做分析。这种情况下,传统的分析流程就很耗费人力和时间成本。

       通过比对,为了大数据量能够快速展示分析,最终包百选择了一款能让IT部门和业务部门发挥自己长处,节约双方成本的大数据自助式分析工具----FineBI。FineBI在功能上就将数据准备工作与业务数据分析工作分开。提倡IT部门准备好数据,提供给业务部门自助分析。让各个部门做各自最擅长的事情。解放IT部门压力的同时,也能让业务部门能够根据自己的业务需求,快速获得即席分析结果。
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三.项目方案与项目架构
       包百在使用中,数据库性能并不足以支撑业务部门的多维度分析,但是希望业务部门能体验到高性能的数据展示分析。因此在底层数据支撑部分,起初选择了FineIndex中间数据存储。

       在使用过程中,数据量在不断增大。为了上亿大数据分析可以达到秒级展示效果,包百选择更新升级到了帆软自主研发的一款支撑大数据展示分析的高性能引擎–分布式引擎。全新的分布式引擎在架构上更先进,更加稳定,高可用,高扩展,更高性能,帮助包百更灵活应对海量数据分析的挑战。

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•BI特有的数据建模方式,提高原始需求沟通效率,实施周期短且后期维护简单方便
•业务需求响应在OLAP分析层面,避免部门间的繁杂需求沟通,面对需求多变,业务部门自身即可做分析
•分布式引擎通过采用分布式存储与分布式并行计算,结合先进的大数据技术为企业提供强劲的大数据分析支持
•分布式引擎可动态弹性扩展计算存储节点,用低廉的成本提供更强的计算性能,让企业未来不再担心数据量的爆发式增长
•分布式引擎以列式数据存储、内存计算,结合计算本地化、自研高性能算法,保证前端分析与计算达到秒级响应
•分布式引擎可以让用户自由选择是否抽取数据,实现了实时数据与历史数据结合分析,从而灵活应对企业不同分析需求

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四.项目实现模式
       首先,由信息部门人员进行基础的数据处理,收集业务人员需求。各商场的各项分析指标长期以来基本已经固定,信息部门人员还需要用FineBI对已有的分析指标进行可视化处理;同时,信息部门人员也会收集来自领导层以及其他部门方面的需求,统一进行数据可视化处理。处理完成后,将报表和数据放在统一平台上,提供领导层与不同卖场部门人员查看,以了解销售情况,及时调整策略。

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五.项目成果展示
1.用户管理&&模板权限
用户管理是通过用户同步数据集功能将数据库中的用户表数据智能的同步到FineBI系统中,同时设置600s的同步频率, 自动将新旧用户更新。

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模板权限管理是通过部门或者用户的角色来分配模板目录权限的。
优点:
(1)便于管理员按照业务给相关部门职位分配目录的权限。
(2)用户登录进去能根据自己想看的哪类业务,很快的定位到目录,进行模板的查看。

例如我们的业务管理部门可以查看每个卖点的销量分析模板。

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2.BI业务包管理&&数据权限管理
•业务包按照业务类型进行分组管理,便于管理与数据权限的维护
•业务模块清晰,可以方便的进行分组处理
        1)会员信息模块
        2)集团销量模块
        3) 百货销售模板
        4)药房销售模块

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业务包数据权限管理是通过业务包权限的设置,控制用户的数据权限。实现不同用户访问同一模板只看到用户权限范围内的数据。最终实现不同卖场的业务人员只能够查看到自己所在卖场的数据。

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3.数据模型搭建
       通过BI自带的表间关联功能,将维度表门店表,商品表,收款方式表与销售明细表,扣款明细表,合同明细表进行关联,建立数据模型。消除了每个不同分析业务要写不同sql来join表的繁琐,更加的灵活和智能。

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4.业务分析展示
(1)企业痛点分析
•数据杂乱,会员人数众多,但是可供分析的资料太少,难以被直观的对不同会员开展活动。
•品牌之间销售额差别巨大,但是传统的统计方式难以直观的查看出不同品牌之间的销售差距,亟需数据可视化来引导不同品牌的决策建议。
•在传统的统计方式下很难直观的看出销售趋势,不同销售活动前后的营业数据变化很不直观

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(2)BI分析要素
•通过对不同维度的数据进行分析,可以了解不同方面的销售趋势,及时调整方案,获得最大效益
•通过了解顾客消费倾向来引导消费,实时调整销售策略。

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(3)会员分析首页展示
会员分析首页是为了所有用户能快速掌握到当前会员的情况。
•饼图:快速统计各类会员的消费额以及占比情况,解决会员消费分类统计难的问题
•雷达图:统计各类会员的人数,调整针对会员的销售活动
•环形图:统计的是男性会员与女性会员的消费额以及占比,调整卖场针对性
•气泡图:统计各个卖场的销量情况,方便针对不同卖场情况进行不同决策

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(4)商品销量分析
•通过部门的树层级结构可以查询店铺-卖场-品类-小类每个层级的销量情况,大大方便了业务人员对商场销量的总体把控以及策略调整。
•日期区间控件方便业务人员灵活查询不同日期区间的销量情况,不同业务人员可以查看不同销售活动内的销量变化情况。
•柱形图方便对比品牌的销量,直观展现,业务人员针对品牌销售情况对品牌进行不同的销售活动。

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(5)日销售趋势
•通过部门的树层级结构可以查询店铺-卖场-品类-小类每个层级的销量趋势情况,方便了领导层对整体销售趋势的把控
•日期区间控件方便灵活查询不同日期区间的销量情况,在不同销售活动时的销售变化情况,可以准确的把握到不同活动前后的营业变化情况。

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六.应用价值
       截止到目前为止,FineBI系统现已被包百多个商场的不同人员大量使用。包百IT对于FineBI商业智能分析平台高效的数据处理能力、便捷的用户体验都给予了很高的评价,极大的解放了过去IT部门人员的压力。与此同时,对BI系统在业务中的应用还在不断深化推进,相信未来可以对企业的应收增长起到关键作用。








此帖共有 164 位番薯登录后查看

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molly
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qwert 实名认证 番薯互助团队 互助新人
发表于 2018-4-17 17:23 | 显示全部楼层 |取消关注该作者的回复
第一眼看成了 助力包工头
  收起(4)
  • 传说哥 传说哥 : 这就尴尬了。。包头百货可是超大的零售集团
    2018-04-17 19:01 评论
  • tissot tissot : 回复 传说哥 :15亿的盘子真谈不上“超大”。即使按2016年的数据,中国排名领先的零售企业都是上千甚至几千亿了。没个百亿级别,都进不了前50。当然这和地区发展水平有关,当地是老大,全国横向一比就找不着了。
    2018-04-18 10:41 评论
  • 传说哥 传说哥 : 回复 tissot : 哦,都是相对的
    2018-04-18 10:55 评论
  • wwwufo001 wwwufo001 : 零售行业的数据量非常大,我们这边每个店差不多有600W条数据,再乘以门店数量和经营年数,信息量可想而知。BI和report的区别就是BI自带多维数据库,这一点非常有用。
    2018-04-25 16:01 评论
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tissot  渐入佳境(Lv2)
发表于 2018-4-18 10:10 | 显示全部楼层 |取消关注该作者的回复
这些报表FineReport都能实现啊。
另外很重要的,从人性角度出发,大多数人都是这种心态:你把我想要的给我,别让我自己动手。
所以,FineBI里最重要的卖点——自助分析——其实是个鸡肋。稍微复杂点、高级点的,业务人员自己就搞不定了,还是把需求扔给技术,自己吃现成的。
最后你会发现,随着时间的推移,最后大家还是回到最初的那几张固定报表上。
所以,对业务的深刻理解,以及在此基础上实现的经典报表(相对固定),才是王道。那些看起来“什么都能干”的工具,其实低估了人性的力量,这类工具难以找到操作复杂度和强大功能之间的平衡点,只会让老业务着急,让新业务茫然。
  收起(1)
  • 传说哥 传说哥
    我觉得你说的很对,BI是和人有关的,人的能力不行,BI就发挥不了价值,还是只能寄希望于技术人员帮忙做好固定的报表。就目前来看,确实不少公司买了BI之后也是技术人员在帮忙做好再给业务人员去用(仅分析层面,技术人员用BI实现相比于报表在效率上还是有提升的)
    我这里再补充一个可能的发展方向——越来越多公司重视业务人员数据分析能力的提升。据我了解,目前帆软有不少客户已经组织了财务等相关业务岗位人员进行相关知识的学习。
    我自己也是个业务人员,平时会在本地用finebi对帆软社区的一些数据进行分析。

    报表和BI各有优缺点。
    BI侧重于数据分析,所以在报表制作难度上大大降低,但换来的代价是,不能制作复杂的报表。不同于传统做表的方式,他的目的在于将大数据量的数据快速的进行模型构建,进行展示,制成Dashboard。相比报表,侧重点在于分析,优势在于操作简单、数据处理量大,分析快速。
    2018-04-18 12:00 评论
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molly 帆软员工 初学乍练(Lv1)
发表于 2018-4-18 13:15 | 显示全部楼层 |取消关注该作者的回复
tissot 发表于 2018-4-18 10:10
这些报表FineReport都能实现啊。
另外很重要的,从人性角度出发,大多数人都是这种心态:你把我想要的给我 ...

这些东西确实FR都可以做到。
但是本来FR和BI强调的点就是有区别的。FR重点在于实现固定化复杂的东西,而BI强调灵活简单即席分析。

我们有很多BI客户,做的模板分析特别多,很多的使用频次却很低甚至只是一次性行为,对于业务需求,花费IT的时间来处理,岂不是资源浪费。

另外,现在是个什么都追求快的时代,做简单即席分析,走流程让IT处理,也是不符合人们追求快的心理。

所以,固化复杂是FR,自由简单是BI。
  收起(2)
  • yh19931023 yh19931023 : 不过BI还是有很重要的前提的,做好一个企业级数据仓库,而且一定要自上而下的设计模式,不然像你说的想要的分析特别多,那这块的数据抽取与处理,业务人员还是做不了。
    2018-08-03 17:02 评论
  • molly molly : 评论 yh19931023 :是的,工具不能解决业务问题。企业级数据平台是基础,不同阶段工具能发挥的作用是有差异的。
    2018-08-10 11:34 评论
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chrisyu 社区微信达人 初学乍练(Lv1)
发表于 2018-5-27 15:52 | 显示全部楼层 |取消关注该作者的回复
很好很强大 学习了
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flyingsnake 社区微信达人实名认证 番薯互助团队 文档共创团队 互助叫兽、助理编辑
发表于 2018-6-20 07:54 | 显示全部楼层 |取消关注该作者的回复
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18870928  初学乍练(Lv1)
发表于 2018-8-13 16:13 | 显示全部楼层 |取消关注该作者的回复
前来参观学习1
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