数据量大业务情况复杂看零售标准方案如何设计(零售业务数据分析)

导语：数据量大、业务情况复杂？看零售标准方案如何有序破局

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面对着数据量大，业务情况复杂的零售行业，稍微缺少点对零售业务、零售数据分析的了解都无法又快又稳地完成全面智能化、可视化的零售数据分析，甚至还可能因为经验不足、了解不深而一再踩坑，试错成本高、时间周期长，不利于及时实现零售数字化运营决策。

要说什么方案能够帮助数据量大、业务情况复杂的零售企业快速落地智能数据可视化分析，实现数字化运营决策，那就只有以经验为基础，结合零售业务特点、数据分析共性需求而打造的零售标准方案。

零售标准方案

从打破数据孤岛，搭建数据共享分析出发，借助标准化零售数据分析模型、高效智能的内存计算等提高大数据智能可视化分析效率，实现BI系统秒响应、秒分析、秒呈现效果。

1、打破数据孤岛，实现数据共享分析

零售数据来源往往十分多，导致其分析口径不统一。这是导致数据孤岛的主要原因，要解决它，就得整合各来源数据，统一分析口径与标准，打下数据共享分析的基础。

零售标准方案采用爬虫、对接系统、填报的方式，将线上线下不同来源的零售数据一一整合起来，经ETL工具做高效清洗整理，统一分析口径与标准，打破数据孤岛。

2、标准化零售数据分析模型，将分析系统化

在充足的经验支持下，对零售数据分析模型标准化，搭建了销售、库存、财务等核心的零售数据分析模型，可在短时间内将整个零售企业的数据分析框架构建起来，又快又安稳地搭建高效智能的零售数据可视化分析平台。

3、内存计算等功能技术，提高效率，分析秒响应

内存计算等功能技术可以很好地提高零售指标的计算、分析效率，比如使用内存计算中历史聚合可以快速计算出各商品的库存、库存可卖天数，为商品的采购、库存、上架等系列工作做参考。

在提升分析效率的方面，BI数据可视化分析软件也进行了优化升级，比如采用微服务框架，克服因数据量越来越大导致的效率变慢问题；内存计算智能排程，减少数据库交互、共用中间结果、实行并行计算等。

零售标准方案+奥威BI数据可视化分析软件，两者强强联合，可大大提高效率、降低风险，又快又安稳地实现多维自助的零售数据可视化分析。

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