这两个不常见的违规形式，你遇到过吗？
同一片区域里该放哪些商品，该用哪些商品来做促销活动提升客流量和销售额？你可能也想到了，这都需要从数据分析中获取商品品类、会员销售相关的数据信息作为参考才能制定最终的方案。零售数据分析越是精细化，越有助于零售数据化运营管理。那么，在零售经营管理中，我们该怎么快速地完成零售数据分析，灵活自主地挖掘相关零售数据信息来达成该目的？
出于零售大数据分析效率和灵活度的考虑，还是得做BI零售数据分析可视化。这个BI零售数据分析可视化需从“人”、“货”、“场”、“供”、“财”入手，打造覆盖零售各环节部门的零售大数据分析平台。从环环相扣的各个环节进行逻灵活自主的数据分析，多维立体挖掘数据背后的关联，形成逻辑严谨的数据信息链，为数据化运营管理提供数据支持。而这就得请出专业的零售BI方案了。
零售BI方案：标准化数据中心、分析模型
零售BI方案有一个典型的特点就是标准化数据中心、分析模型。这不仅是出于方案落地效率的考虑，更多是出于零售大数据分析的考虑。
会员数据分析报表截图
节假日零售数据分析报表截图：
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为什么要标准化数据中心和数据分析模型？
零售的数据是真的多，也真的乱，不同系统的数据分析口径和标准都一样，如果不经处理直接投入数据分析中，往往就会变成一团乱麻，要用的数据找不到或找不全，分析得来信息可信度大打折扣；数据量大，分析过程耗时长，无法发挥数据化决策作用；数据分析模式僵硬，没能随着业务变化及时调整，货不对板（分析和需求变化不符）。
标准化数据中心：便于BI系统精准匹配数据
来自各个零售平台、系统的数据汇总到一起后，将被系统统一数据分析口径与标准，使得BI系统能够在第一时间精准匹配目标数据，不遗漏任意一条。这对本来数据量巨大的零售数据分析来说是势在必行的一步。
标准数据分析模型：零售数据分析有序而高效
会员数据分析、商品数据分析、门店数据分析、供应商数据分析等都是动则设计大量数据、数据分析指标，需要灵活地根据业务变化而变化的内容。每一次的变动都将是牵一发而都能全身的大工程，为了避免增加后续零售数据分析的成本和负担，就需要一个标准化的数据分析模型来满足行业通用分析需求。
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除标准化数据中心、分析模型外，零售BI方案还为“人”、“货”、“场”、“供”、“财”提供40余张BI零售数据分析报表，借助预设报表模板提升零售数据分析、数据信息传递效率。
零售数据分析是个大工程，更需要标准化数据分析解决方案
企业级零售数据分析是一个大工程，涉及零售大数据的整合、清洗、分析、可视化各个方面，也对数据分析工具的数据处理量、效率等有着更高的要求。奥威BI工具既拥有海量数据分析能力，又以内存计算等技术大大提升数据分析效率；以零售BI方案标准化数据中心、数据分析模型解决数据孤岛和系统化零售数据分析等问题。
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