零售企业(百货商店、折扣商店、大型食品店、药店和专业商店等)的管理通常包括商品采购、店铺作业、人事、财务、市场营销这五个方面的组织、计划、指挥和控制活动,有效的企业资源规划则是其中最重要的内容。随着信息产业的飞速发展,信息化管理已经引入并应用到各行业管理领域尤其是对于零售业。企业若想在激烈的竞争中胜出就必须拥有一套完善的且合适自身特点的企业资源规划。
商贸零售企业通常拥有着庞大的供销体系,多样的产品,众多的渠道和客户,以及遍布各地的销售组织,这对企业的数据支撑和分析有着极高的要求。随着经济和互联网技术的飞速发展,零售业已经进入高度脆弱的消费者驱动市场。商贸零售业面临着以下几个问题:
1.数据量大:零售门店的销售数据每天都在源源不断地汇聚到总部,夜以继日地吞噬着服务器的磁盘空间。但数据无法运用,越多越是垃圾。同时,多数据源,多渠道零售、大数据量也使分析更复杂。
2.数据响应及时性和分析要求更高:激烈的市场竞争,决策被延迟分秒,都有可能丧失销售机会,要求零售企业充分把握市场趋势,对业务异常情况作出迅速而精准的应对。
3.数据采集不充分,很多信息系统连产品属性特征都无法收集入库,导致相应的消费倾向分析无从下手。
上述一切都要求企业用更为科学的手段将精准管理贯穿到生产、销售、市场等诸多环节,从而实现创收增利,提高效能,管理支持等。
企业在线BI智能分析管理系统基于数据分析的商务智能解决方案正是科学化管理的利器,因而获得客户的高度重视与高频度日常应用。
能对业务数据进行直接整合
能直接对大批量业务数据进行整合,建立完整信息数据库
风险预警、智能数据分析
加强风险控制,实现数据分析智能、具体化
及时沟通、随时协同
提高信息沟通交流效率,缩短信息对称时间。
互联网+拓展性突破信息孤岛
通过互联网传输加速数据流,突破信息孤岛
信息一体化查询
与其他异构数据库进行管理整合,可便捷进行数据查询
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以个人为中心的个人信息中心,实现内容、社区、应用的有机整合。
建立数据仓库是处理海量数据的基础。
数据分析是体现系统智能的关键,一般采用联机分析处理和数据挖掘技术。
通过数据分析,系统得出结论,并提交给决策者。
灵活的报表排版和编辑功能,实现和OA等外部系统的有效集成。
系统设置是整个系统的管理中心,主要包括数据管理、用户管理和权限管理。
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