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【银轮机械】践行“一切业务数字化”,从0到1落地银轮“以客户为中心”的理念

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一、项目基本信息
1、项目信息
        项目名称:银轮大数据决策分析平台(销售模块)
        负责人信息:销售总监 冯宗会;信息化负责人  杨杰
        团队成员与岗位:银轮信息化团队+帆软项目实施团队

2、平台运行状况
        平台报表总量:112,本期主要是销售模块内容(包括营销、市场以及客户)
        平台月访问量:还处于开发阶段,预计500-1000的日均访问

二、项目背景
1、公司介绍
        浙江银轮机械股份有限公司始建于1958年的国营天台机械厂,于1999年改制而成一家民营上市公司。公司围绕“节能、减排、智能、安全”四条产品发展主线,专注于油、水、气介质间的热交换产品及后处理排气系统相关产品的研发生产,同时大力发展发动机摇臂、铝压铸件等,产品已广泛应用于发动机、汽车、工程机械、农业机械、压缩机、风力发电、火车机车、轮船等热交换及后处理领域。公司建有省级研发中心、国家级企业技术中心和国家级博士后科研工作站,是我国内燃机标准化技术委员会热交换器行业标准的牵头制订单位、国家级高新技术企业。公司在国内的浙江、上海、江苏、湖北、潍坊、广州、重庆、南昌等地建有工厂,同时在海外的北美、印度、英国、德国等建有研发和生产基地。目前,公司员工近6000名,2018年实现销售50亿。
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2、项目背景
        近些年,随着互联网和数字技术的飞速发展,社会各行业都纷纷拥抱数字经济,打造“数字银轮”的信息化战略目标也应运而生。银轮在十多年前就非常重视信息化的建设,成立了专门的部门推进信息化工作,也取得了丰硕的成果。到目前为止,先后上线了ERP、PLM、MES、WMS、SRM、预算系统、OA等信息化系统,贯穿了设计研发-销售-财务-生产-运营-物流等企业经营生产的各个环节,是首批通过国家两化融合体系评审的企业。
        随着银轮信息化的不断推进,一些数据问题也逐渐显露出来:
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        (1)随着业务系统的逐渐增多,各系统中的数据也日益庞大,但是由于缺乏统一的数据中心,目前业务数据相对分散,对于关键业务信息整合分析效率低;同时,由于总部和子公司之间、总公司内部存在多种不同的业务系统,导致关键的维度数据,缺乏统一的标准,随着时间的推移,各个系统的差异化越加严重,这会制约系统间的协同,降低运营效率,使得各系统逐渐成为数据孤岛,缺乏对数据的统一、规范、集中管理。

        (2)由于数据孤岛问题,数据不能横向拉通,目前各部门的业务数据分析中存在着较多手工收集、处理数据的场景,这样既费时费力又容易产生人为误差;同时由于各部门的数据分析缺乏专业工具,业务数据的表现能力欠佳,会让数据运营非常费力。

        (3)低效的数据运营使各部门的数据分析往往仅局限于单一业务环节,缺乏场景化的高效决策支撑体系,使得数据分析无法支撑中高层的经营决策。
针对信息化过程中存在的问题,银轮需要寻求一款优秀的商业智能产品,助力构建企业大数据中心与分析平台,挖掘企业数据价值,打造“数字银轮“。经过选型对比,银轮最终选择与帆软合作,开启了数字化的新征程,项目建设的目标如下图所示。
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项目建设目标

三、应用场景与价值
        银轮的产品属于汽车零配件,由于行业的特性,服务的客户基本都是B端的主机厂。公司销售部门肩负着与客户对接及完成公司销售指标的重要任务,是公司各部门中“最前线”的部门。
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        但是,现在销售部门在日常工作中存在着诸多痛点:
  • 客户数量众多,销售部门的客户经理人数有限,很多客户经理一个人需要同时维护多个客户。日常的市场情报获取、客户分析、客户关系维护、销售下单跟单等一系列工作都由客户经理承担,基础工作量繁重,无精力去做更多有价值的工作。
  • 目前缺乏一个有效的系统来支撑客户经理的工作。销售部门的工作还基本停留在线下填报、Excel汇总统计等阶段,各类数据也无法关联,形成联动。
  • 各级领导需要了解某些紧急指标和报表的时候,销售部门的同事都要连夜加班,到处去要数据,然后形成统计分析报表,时效性低下且容易出错。
  • 公司目前有30多家子公司,子公司的信息化跟总部还没整合,子公司的销售数据涉及关联交易,无法及时准确的汇总到集团的数据中。
  • 传统的CRM软件大多偏向于C端的客户关系和用户画像分析,与银轮的业务场景存在较大差异,需要很多定制化的内容才能满足银轮的需求,价格昂贵且无法保证今后的实用性和扩展性。

        针对销售部门的上述痛点,我们使用帆软报表平台,整合各业务系统数据形成数据仓库,支撑各类业务报表、分析报表和驾驶舱的实时呈现,形成符合银轮特定业务场景的CRM数据决策分析模块。CRM模块主要包括市场、销售和客户三大板块,涵盖了市场份额、行业数据分析、销售预测、订单管理等40多个子模块,贯穿整个销售业务的始终,将整个销售流程全套转移到线上,所有数据集中统一管理,自由搭配使用。
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场景一:管理驾驶舱

1、销售驾驶舱
        销售驾驶舱解决了之前公司高层无法直观查看集团整体营销数据的痛点,通过可视化大屏,各级领导可以看到各自权限下的数据统计分析,包括了销售额、新项目、毛利、资金回笼、费用空置率、战区和客户排名等管理层最为关注的几个核心指标。通过销售驾驶舱,管理层能够直观了解公司当前实时的经营情况和存在的问题,对特定的感兴趣指标也能进行钻取查询更详细的数据,查找数据问题源头,为经营管理层部署下一阶段的工作任务提供决策辅助。
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2、客户驾驶舱
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        “一切以客户”为中心是银轮的宗旨,然而客户资料和基本信息存在于SAP系统中;订单和销售数据因为子公司的关联交易无法直接在SAP系统中查看,需要做很多线下的处理;客户声音和反馈存在于OA系统中;所以,如何快速查看针对该客户的所有经营情况一直是销售部门的一大痛点。

        通过客户驾驶舱,管理层和客户经理都可以非常清晰明了地看到该客户的工厂分布、份额、往来情况、风险情况、项目情况和客户反馈声音,做到客户信息实时掌握,维护好客户关系才是销售增长的关键。

        除了单一客户的驾驶舱,我们还做了“多客户”的驾驶舱,为的就是解决一个客户经理同时管理维护多个客户时的统计分析诉求,最大化解放客户经理的工作量。在这个“多客户”驾驶舱,我们调研了大量客户经理的实际需求,除了基础的销售指标外,我们还把大家都非常关心的产品图谱、行业趋势、客户风险、客户工厂分布、客户声音等指标也在最显眼的位置展示,真正让最终用户能够用起来,从而真正实现让客户经理把主要精力放在发展客户关系、开拓业务上,而不是之前的整理统计大量基础数据。


3、移动端
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        移动互联网时代,手机办公已经形成一种趋势,公司目前也在使用钉钉进行移动办公的推广。我们将帆软的应用集成到钉钉上,各级员工在外出差或者工作的时候,拿出手机就可以直接了解第一手数据,分析指标与PC端相同,除了自主查询外,还可以定时推送给相关领导,解决了原来信息传递的滞后性和实效性。


场景二:经营分析,辅助管理
1、产品图谱分析
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        销售部门每年都会根据客户的规划和银轮自己的产品线,统计分析份额提升计划、产品规划、潜在项目识别等关乎未来银轮业务的销售分析。过去,由于这项工作涉及到各部门各平台的销售数据,多张Excel表,数据的收集和统计汇总就要投入大量的人力和精力进行梳理,且没有规范性。通过帆软报表,我们设计了一套产品图谱报表,联动多张填报和分析报表数据,形成了一套银轮自己的产品图谱分析规划体系,涵盖了竞争对手分析、客户配套分析、客户装机量、客户五年规划、客户产品图谱分析、份额提升计划等一系列子功能模块,形成PDCA闭环,让数据分析成果真正地转化为实实在在的份额提升和潜在项目开发,且做到了有据可循,有果可依。


2、项目漏斗分析
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        直观展示项目从机会到开发等阶段的过程情况,并结合项目目标达成率,反应项目管理情况好坏。

        可以定位具体红灯项目,跟进关键问题,比如点击开发阶段的红灯项目,具体如下:
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3、客户声音分析
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        客户的声音和质量反馈对于银轮来说是至关重要的,也是“以客户为中心”的经营观的最好体现。过去,客户的声音并没有专门的系统来进行统计分析,基本全部在各客户经理的脑子里,部分质量反馈由OA系统流程来控制,也没有进行整理和分析,更别提针对问题的解决计划和方案的落实。现在,利用帆软报表整合了OA系统中各流程的数据,以及用填报功能来方便各客户经理记录客户声音和客户反馈,并协调相应责任人给出具体的解决对策和计划完成时间。系统中的任务跟踪功能会在计划完成时间到期时检测是否完成,如果超期没完成会将事件自动升级到更高一级领导,确保所有计划都可追溯和督促。我们的目标是让一切客户声音能被相关的人“听到”,使“以客户为中心”的理念真正深入人心和落实到具体的行动中。


4、客户风险分析
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        展示当前管理的客户群的风险整体情况,通过分类打分以及走势,能够找到关键风险类别,同时,通过风险分数排名,可以追溯到问题客户,从而跟进风险处理。


5、客户来访分析
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         我们通过客户来访分析,展示和保存各个客户的来往数据,先定位主要来往目的,再跟踪具体来往记录,辅助客户关系管理,使原来存在于各个客户经理脑子里的资源,都以统一的格式和数据记录到系统中,在原有客户经理调岗或离职的时候,能够做到顺利交接,保证客户资源和客户关系不丢失,使属于公司的每一份无形资产都得到妥善的保存和使用。


6、市场份额分析
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        我们通过导入外部数据源,展示银轮以及竞争对手在市场上目前的份额占比情况,使原先的大量数据可以通过可视化的手段更好的展示出来,更便于管理者进行市场分析和决策。


场景三:基础管理:信息交互
1、客户基本信息
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        在客户基本信息中,我们打通了SAP中的客户数据,使各个客户经理可以在这里查询、新增以及更新当前用户所能管理的客户群。如发现信息有误,也可以提交申请,让管理员修改SAP中的数据源,保证今后系统中的数据越来越准确。


2、客户问题
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        查询、新增以及更新当前用户所能管理的客户群的相关问题。


3、工厂产线精益化管理打通“最后一公里”

        生产车间的管理一直是制造型企业打造数字化车间的一大拦路虎,如何以一种让产线员工能接受的简单易用的方式推进信息化一直是困扰广大CIO的难题。银轮拥有大量的工厂和车间,当前,生产现场的管理还大部分停留在线下的纸质统计汇总模式。虽然上线了SAP和PLM,但“最后一公里”还是没有完全打通,各产线每天通过纸质统计单填写生产信息,由工段长或专人一层层汇总上来,最后由报工人员输入SAP进行报工。同时,当前各工厂正在导入精益管理模式,要求每小时统计分析各产线的生产数据,及时发现问题、解决问题。但这过程中产生的大量信息、数据得不到高效地录入、分析、使用,数据准确性受人为因素影响较大,导致精益改善变得困难,难以真正发挥其原有的价值。
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        帆软报表中的填报拥有PC端和移动端,数据分层汇总及丰富的分析报表彻底解决了工厂车间当前的痛点,把信息化在工厂推广的“最后一公里”打通了。系统上线后,一线各班组员工可以通过手机端或PAD,每小时及时上报产线的生产数据(产线填报单、质量报废单等),后台将直接生成各维度的统计分析报表,工厂管理人员在移动端上就可直接看到,马上采取相应措施,及时解决,提高人效。


四、项目心得

1、成功经验
        (1)项目前期一定要和业务部门沟通好需求,划定项目边界,确定本期项目要做哪些、做到什么程度、能做成什么样,确定好项目的具体目标,控制好项目中的需求变更,是项目成功的一大关键。
        (2)需求调研阶段,一定要与业务部门深入沟通,优先站在业务的视角看问题,梳理清楚业务关系和数据关系,多次沟通后形成完备的原型设计方案和数据方案。
        (3)项目过程中,遇到问题一定要作好记录,持续保持问题的跟进,避免出现同样的问题多次发生都没解决的情况,提高项目的整体效率。
        (4)阶段性的向相关领导汇报项目进度及遇到的问题,寻求领导调配协调资源,助推项目进度,同时让领导对项目保持足够的关注,解决领导的痛点和需求也利于后期的推广和落地。
        (5)报表开发过程中,每完成一张表的开发,就让业务部门的最终用户参与到试用中来,通过不断的实际使用,快速迭代,使其更贴合业务场景。
        (6)任何事情都需要循序渐进,对于缺乏数据分析场景的企业做数据类项目,需要找准业务能认同的切入点,切忌天马行空,要让做出来的报表和分析结果真正能被业务认同,让使用的人觉得给他们减负了、创造了价值。只有这样,才能逐步培养起从领导到一线员工的数据分析意识,逐渐重视数据,重视数据分析的过程和尊重数据分析的结果。

2、改进注意点
        在做数据调研的时候,尽量把数据的逻辑和底表排摸清楚,并开始写Sql取数。如果在数据调研的时候只是浅尝辄止,后面开发阶段又要重新排摸一遍底层数据,重复劳动,耽误效率。
        在前期需求调研阶段,也要让报表开发人员和DBA介入进来,共同讨论,共同参与到项目中,使开发人员能对需求有比较正确的认识。否则,仅仅依据开发文档和原型设计,就让开发人员进行相关报表的开发,是非常有难度的。开发人员又需要针对不明白的点,重新找业务人员沟通,重复劳动,耽误项目进度。
        数据分析的基础是数据的准确性、完整性和及时性,如果基础数据都存在诸多问题不解决,那么数据分析的结果可能就不一定能准确反应现实。在做数据项目的过程中,一定要同步推进数据治理工作,重视数据的质量。


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发表于 2019-11-19 14:03:03
精读生产力大赛案例,打卡第3天,[在单客户驾驶舱的基础上,加入了多客户驾驶舱,是非常好的思路,保证粒度的同时节约了大量时间] 03 精读生产力大赛打卡.png
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发表于 2020-5-7 09:55:17
精读生产力大赛案例,打卡第3天,做项目切记天马行空,要结合业务的实际情况,找到业务的痛点,要让做出来的东西被业务部门认同,给业务部门创造价值,才是有意义的项目

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发表于 2020-5-7 09:47:18
精读生产力大赛案例,打卡第3天,做数据分析切记天马行空,要让做出来的报表和分析结果真正能被业务认同,让使用的人觉得给他们减负了、创造了价值

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发表于 2020-4-2 18:21:24
精读生产力大赛案例,打卡第3天,[又看到熟悉的文字,项目初期与业务沟通好需求,看来是项目成功的关键。]

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发表于 2020-1-6 11:33:28
精读生产力大赛案例,打卡第3天,[客户的声音和质量反馈是至关重要,“以客户为中心”的经营观的最好体现.]

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发表于 2020-1-3 11:06:06
精读生产力大赛案例,打卡第3天,数据分析的基础是数据的准确性、完整性和及时性,如果基础数据都存在诸多问题不解决,那么数据分析的结果可能就不一定能准确反应现实。在做数据项目的过程中,一定要同步推进数据治理工作,重视数据的质量。

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发表于 2020-1-3 10:48:15
精读生产力大赛案例打卡第3天,本案例对生产制造类企业数据化转型很有参考价值!

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发表于 2019-12-31 16:20:44
精读生产力大赛案例,打卡第3天

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发表于 2019-12-30 11:37:45
精读生产力大赛案例,打卡第3天

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发表于 2019-12-29 20:35:52
精读生产力大赛案例,打卡第3天,[学习他人的知识,对比自己的不足,让自己在数据分析的工作中提高的更快些]

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发表于 2019-12-25 15:22:31
精读生产力大赛案例,打卡第3天,[移动互联网时代,手机办公已经形成一种趋势,各级员工在外出差或者工作的时候,拿出手机

就可以直接了解第一手数据,分析指标与PC端相同,除了自主查询外,还可以定时推送给相关领导,解决了原来信息传递的滞后性和

实效性]

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发表于 2019-12-21 10:47:11
精读生产力大赛案例,打卡第3天,[精准的数据预算与分析更有助于企业的正常发展,可以提前做准备,防备于未然]

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发表于 2019-12-19 16:44:49
精读生产力大赛案例,打卡第3天,[数据治理和数据质量决定着大数据分析能做到什么程度,在做大数据分析之前一定要做好前置的环节,当然也可以通过数据报表反过来推进数据治理。]

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发表于 2019-12-18 08:49:36
精读生产力大赛案例,打卡第3天,[沟通是非常的重要的,在我们进行报表设计之前,一定要先进行需求调研,以更好的满足需求]

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发表于 2019-12-16 16:49:48
精读生产力大赛案例,打卡第3天。
在这里我看到各种各样的分析,面对客户的全方面分析,给了我很大帮助。

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发表于 2019-12-16 15:40:40
精读生产力大赛案例,打卡第3天:搭建主维度,形成维度的联动,实现交互性,打破数据孤岛,更能全面分析,大大减轻手工工作量,大大提高工作效率

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发表于 2019-12-16 08:42:05
精读生产力大赛案例,打卡第3天,[在开发中肯定会出现不断的问题,所以在解决问题的同时也要做好记录防止重蹈覆辙,还有同时做好用户的使用体验,让用户参与到试用中来,通过不断的更新改良才能做出一个个好的产品。]

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发表于 2019-12-15 15:39:07
精读生产力大赛案例,打卡第3天[数据孤岛导致数据间不匹配,不一致,首先要打通各系统的鸿沟,建立数据中台,对数据进行统一,规范管理,然后利用数据,进行产品和客户分析,实现数据交互,可视化,业务和管理层可基于数据做出决策,学习了,谢谢.]

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发表于 2019-12-13 12:22:02
精读生产力大赛案例,打卡第3天[搭建数据平台不光要考虑数据的准确性,及时性,有效性,数据的连贯性也很重要,有些数据独立存在并没有任何意义,需要放在特定的额业务场景,与其他数据搭配使用,才能将其价值最大化,所有统一的数据管理平台必不可少]

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发表于 2019-12-11 17:05:47
精读生产力大赛案例,打卡第3天,[多系统必然会出现数据孤岛问题,无法有效的进行信息交互,反而使得工作量增加。实现数据的统一和呈现才是促进生产力的根本。贴近底层业务人员才能使获得的数据更具价值,单靠开发人员的报表不是一张优秀的报表。]

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发表于 2019-12-11 09:00:01
精读生产力大赛案例,打卡第3天,[历史总是惊人的相似,制造业信息化大都是这样一步一步走来,研发、采购、制造各环节有自己独立的系统,各系统之间需要有个桥梁将数据进行整合并以统一、完整、可视化的方式展现,通过数据反观业务不断优化]

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发表于 2019-12-11 08:57:34
精读生产力大赛案例,打卡第3天,[开发多元化的可视化分析,尽快的让业务部门的最终用户参与到试用中来,通过不断的测试,快速迭代,才能使其更贴合业务场景,实现数据的价值]

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发表于 2019-12-11 08:53:10
精读生产力大赛案例,打卡第3天,[开发多元化的可视化分析,尽快的让业务部门的最终用户参与到试用中来,通过不断的测试,快速迭代,才能使其更贴合业务场景,实现数据的价值] 编辑于 2019-12-12 08:23  

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发表于 2019-12-10 14:54:21
精读生产力大赛案例,打卡第3天,[项目经验这块深有感触,在做数据需求调研的时候,应该就要把取数逻辑全部摸清楚,项目边界同样也要明晰,免得系统上线后,业务部门把需求当成BUG提]

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发表于 2019-12-9 15:10:27
来自手机
精读生产力大赛案例,打卡第3天,[通过案例的学习,最大的体会在于用户参与深度、建立数据分析场景、做好底层数据规划,在过程中做好数据治理]

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发表于 2019-12-9 10:05:05
精读生产力大赛案例,打卡第3天,[一个好的技术支持平台,同时注重整个项目的设计、实施、落地。是推动信息化发展的关键]
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发表于 2019-12-8 22:44:44
精读生产力大赛案例,打卡第3天,[通过帆软报表首先打通了各业务系统之间的数据孤岛问题,接着通过具体的客户需求,制定了精准数据分析,并通过移动化提高信息反馈效率,并加入了多客户驾驶舱,是很好的借鉴思路。]
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发表于 2019-12-5 11:39:59
来自手机
打开第三天,公司的一切运营都是围绕客户需求及客户体验,在升华自身硬实力的同时满足客户简单直观的需求是重中之重
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发表于 2019-12-4 17:27:57

精读生产力大赛案例,打卡第3天,[银轮机械通过多维度,多层次的数据分析模式,本着一切以客户为中心的原则,做出的东西简单易懂,实用性很高,受教了!]
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发表于 2019-12-4 15:28:52
精读生产力大赛案例,打卡第3天 [移动端的数据支持电子签名获取么]
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发表于 2019-11-29 14:29:40
精读生产力大赛案例,打卡第三天,[客户的声音也能通过帆软的填报来实现吗? 声音数据文件存在本地? 数据容量应该会非常大呀?如何抽取声音数据的指标,有点神奇?]
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发表于 2019-11-29 14:22:24
精读生产力大赛案例,打卡第3天,[做好前期的需求调研,明确范围边界,协调项目资源,确保数据的准确性、完整性和及时性。在项目过程中不断完善功能,更好的达成目标。]
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发表于 2019-11-29 10:52:07
精读生产力大赛案例,打卡第3天,[在试用中不断的探索,最终找到适合的路,这样有点摸着石头过河的感觉,不过真正实践中还是不错的!]
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发表于 2019-11-29 10:50:07
精读生产力大赛案例,打卡第3天,沟通好需求,砍柴不误砍柴工,事半功倍完成任务
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发表于 2019-11-28 19:11:05
精读生产力大赛案例,打卡第3天,[立足于业务,精益于调研,绝不盲目开始建模]
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发表于 2019-11-27 11:36:08
精读生产力大赛案例,打卡第3天,【通过帆软的报表及图表的展示,更好的打通数据孤岛联通,实现信息化决策】
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发表于 2019-11-27 09:38:24
精读生产力大赛案例,打卡第3天,[在做数据调研的时候,尽量把数据的逻辑和底表排摸清楚,再开始写SQL,尽量避免后期去修改逻辑]
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发表于 2019-11-25 08:42:45

精读生产力大赛案例,打卡第3天,[学习了数据项目的成功经验,对于我们公司如何实现业务数字化,信息决策化,前期沟通和调研至关重要,先从某个业务角度切入,做出被业务部门和领导认同的成绩]
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发表于 2019-11-24 09:22:20
精读生产力大赛案例,打卡第3天,[这篇文章讲了很多注意事项,比如重视数据质量,理清数据逻辑与底表,充分调研,很不错]
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发表于 2019-11-23 15:28:18
精读生产力大赛案例,打卡第3天,[不同场景的多维度分析,多客户端应用,学习了]
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发表于 2019-11-23 11:41:21
来自手机
精读生产力案例大赛,打卡第三天,由0-1的信息化建设,深抓企业痛点,全面的规划企业信息KPI指标
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发表于 2019-11-21 10:27:07
精读生产力大赛案例,打卡第3天,[精确且深入的前期调研,需求分析,是一个项目的良好开端]
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发表于 2019-11-20 15:34:18

精读生产力大赛案例,打卡第3天,系统在于合适而不再繁多,通过帆软整合,打破数据分散的局面,集合成统一整体,无论是客户方面,还是生产角度,多数据整合,打造新的数据平台,整合分散繁多的系统成一个合适的整体
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发表于 2019-11-20 09:52:21
精读生产力大赛案例,打卡第3天,[销售和客户驾驶舱做得好漂亮,妥妥的科技风。客户管理这块做得好细致,全方位的了解及分析客户,很值得学习和借鉴。]
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发表于 2019-11-18 16:29:23
对OA,ERP,MES等各种系统的数据整合是关键,选好强大易用的大数据软件更关键。
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发表于 2019-11-18 15:34:21
精读生产力大赛案例,打卡第3天,"最后一公里"特别重要,很适合业务种类繁多,可以搭建大数据平台,汇集数据源,共同分析
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发表于 2019-11-14 15:32:00
精读生产力大赛案例,打卡第2天。[各系统横向打通的时候,数据清洗工作怎么开展呢?客户分析模型效果怎么样呢?]
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发表于 2019-11-14 09:01:39
精读生产力大赛案例,打卡第3天[在生产车间中,简化信息提报的流程,可使高层更快速的掌握车间情况,我认为下阶段,如何提升车间生产力将成为企业另一大关注点]

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发表于 2019-11-12 14:46:09
项目中充分体现了减负和便捷两点,从实际业务角度出发,以解决问题为核心,项目结果非常务实。根据以上了解到的信息,在前期调研阶段走了很多弯路,这是目前很多项目的通病,也从侧面再次指出在数据分析项目中前期调研的重要性,同时也感到不进行数据治理将成为一些企业的隐疾。---粗浅见解,请多包涵
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发表于 2019-11-12 11:14:48
精读生产力大赛案例,打卡第3天,[关注其中一个亮点,前期调研让DBA和报表开发人员参与业务调研,任何报表开发前都必须调研清楚底层的数据站在业务的角度,落地可行性增加]
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