文/齊菲
隨著全球市場商業競爭的日益激烈，數據驅動的決策在現代商業中變得越來越重要，這迫使各企業開始加速數字化轉型，并不斷發展大數據戰略，以保持市場競爭力并占據一席之地。與此同時，企業面臨著越來越多的數據來源和類型，主要包括市場營銷數據、生產數據以及產品數據等。然而，這些數據本身并不能提供足夠的信息來指導戰略和決策，因此企業需要更有效地整合、分析和理解這些數據，以滿足更高水準的業務需求。
如何規劃繁復的數據內容和結構以更大化數據價值，實現信息互通，并基于這些信息進行分析和決策，已成為企業面臨的難題。為了解決上述問題，數據的集成和可視化成為有效手段。集成分析簡單來說就是合并匯總來自各個渠道的數據并發現數據間的內在聯系，以得到全面的、系統性的業務場景。而可視化分析是將數據轉化為簡單易懂的圖形和圖表的方法，以探尋數據的模式，有助于直觀地理解數據之間的關聯并預測后續的發展趨勢。
同樣的問題也困擾著全球某知名建材企業。在市場競爭激烈的環境下，該企業面臨著數據分析效率低、數據時效性差、需求難預測等問題。尤其是在需求預測方面，隨著業務的擴張和個性化程度的提高，傳統的需求預測難以應對當前市場的多變性。然而，需求預測的準確率直接影響著公司的固定資本、庫存周轉率等重要財務指標。
正是在這樣的背景之下，Charlie柴希望通過對公司自身的業務數據進行整合和分析，建立供應鏈相關預測的模型。具體項目目標是通過分析歷史銷售數據和市場趨勢，預測未來需求，并通過合理的計劃性規劃來優化供應鏈相關環節，更好地掌握市場動向，及時作出調整。
項目在實施過程中，面臨的主要困難是數據量龐大且信息內容復雜。為了解決這些問題，項目組經過多輪會議和商討后，決定按照Charlie柴提出的建議方向進行操作構建項目。即首先通過下載現有SAP(軟件產品)源數據，然后結合Power BI(統一的自助服務和商業智能平臺)的數字集成和ETL(數據抽取轉換上傳)一體化功能，最后通過建立數據儀表盤(Dashboard)來實現數據可視化分析。通過結合集成分析與可視化分析，并充分利用BI(商業智能)工具的各項功能，該方案創新性地協助企業實時監控庫存和供應鏈運作。基于歷史和實時數據，該方案還能進行智能預測和優化，有助于減少庫存積壓，提高并優化整體供應鏈效率。
Charlie柴在項目實施過程中展現了卓越的執行力和創造力。面對數據量大、信息復雜的困境，他果斷選擇下載現有SAP源數據，并結合SAP和Power BI進行企業應用程序的集成，實現了數據的無縫流轉和共享;隨后，對數據進行梳理，建立數據與數據之間的關聯關系，發現并確定數據之間的關聯和相互作用;再然后，使用可視化工具將數據轉化為直觀的圖表和圖形;最終分析和解釋這些圖表和圖形，發現數據的趨勢和模式。通過這一系列操作，將數據通過圖表和圖形傳達其內在的含義和洞察力。這樣的設計使得數據的分析具有全面而細致的特點，同時也能夠更好地理解數據之間的關系，容易發現趨勢和模式。
通過Charlie柴的領導和項目團隊的共同努力，該建材企業成功解決了需求預測準確性低、庫存積壓等問題，實現了從傳統的無序銷售計劃預測到精準計劃的轉變。他的工作為企業帶來了明顯的業務效率提升，客戶滿意度的提高，成本的降低和利潤的增加。Charlie柴的卓越領導和對數字化轉型的深刻理解為企業帶來了巨大的競爭優勢，使其能夠更好地適應和引領現代商業的發展潮流。
從時效性方面來看，原來企業每月對市場銷售做一次預測，發展到每周進行一次，期間花費了大量的人力物力，但仍然趕不上計劃的變化。現在，可以自由設定間隔，而每次運行的時間縮短為僅僅半小時。此外，供應鏈部門的人員每次進行預測需要花費至少6個工時的時間成本，現在也得到了免除。同時，計劃的準確性也從原來42%的偏差提高到了35%。預計通過更新數據分析邏輯，準確率將進一步提高。所有這些都將幫助企業有效提升業務效率，發現潛在機會，優化決策制定，提高銷售，改善運營管理，最終為企業帶來巨大的競爭優勢。
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