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帆软纺织鞋服行业问题

【帆软纺织鞋服行业问题|帆软软件】

数据不准确

基础数据薄弱：商品属性等分析主体的档案属性设置较少，或者是设置了但没有较好的维护而导致没有了分析的价值。【帆软零售行业背景|帆软软件】我们感受着不断丰富的商品、更为便利的服务、愈加舒适的体验，在此同时，零售企业面临着更加多样的竞争和挑战。各部门口径不同：各系统中的数据相对***，重复数据反复提交，数据存储冗余。各系统信息相对***，编码规则各异，无统一的数据字典，给大数据分析来带不便。分散的数据需要整合

人员操作问题：系统操作人员的不规范操作，导致数据质量问题零售录单不及时，基于此方面建设的零售时段分析便全似空中楼阁，这样的数据，本身便是问题，还谈何暴露问题并予以解决。

加盟商数据不准确：导致不能对加盟商的大数据分析进行

数据不及时

纺织鞋服企业人工薪资核算需要一周到十天，如果意外状况甚至要更长，每月计算人员薪资，尤其是几百家直营门店薪资浪费大量的人力

系统性能问题：数据量太大,现有系统无法支撑

数据变动，造成重复整理数据：竞品分析、活动分析数据变动需要重复收集整理

数据不完善

各种已有数据，不进系统，以非常原始纸质手稿文件或者excel形式流转。会导致这部分数据无法利用，从而数据缺失，某些大数据分析功能活着粒度无法实现。

软件自身缺陷以及实施产生不完善，比如ERP上线设置流程时，只管跑通业务，而没有深入细致考虑管理的一些要求。

帆软汽车业解决方案

【帆软汽车业解决方案|帆软软件】

汽车市场的快速膨胀带动了汽车行业的快速发展，传统的销售和管理模式业已经难以在激烈的市场竞争中拼杀，随着大数据与移动互联技术的普及，传统汽车营销服务方式正在受到有力挑战。《大数据时代》一书作者维克托·迈尔·舍恩伯格曾提过，过去的汽车行业变革，可以归纳为更大的引擎、更快的速度、更少的燃油。基于数据的变革是对数据有关的改善–改善生产流程、商业思维、汽车生活。但这些信息系统经过了近十年的使用与发展，其本身固有的限制已经越来越不适合当前企业的业务需求。

对于汽车行业，营销要更多地从艺术走向科学，现在的时代不能只靠“点子”，关键是靠背后的执行和严谨的科学，而科学的背后，就是基于对数据的掌控和分析，更重要的是通过数据产生利润。

商业智能作为数据掘金利器已逐渐开始为车企重视并利用起来。与之***贴近的例子就是以财务管控著称的福特。福特汽车，利用数据分析的强势，内部指导公司改进企业业绩，通过海量加工数据及汽车内部的详细输出数据，探索***jia工艺指标，改进或帮助改变其业务模式。其每小时产生25GB的数据，近期销售200万辆汽车产生的数据量可想而知，其中蕴含着巨大机遇。2自助取数FineBI支持数据管理员以可视化方式准备好数据包，做好ETL处理，供业务人员自助取用，如同准备自助食材。

帆软认为，汽车行业数据应用时，商业智能除了联系企业各业务系统，构建企业整体数据的沟通桥梁，其更为重要的功能是指导汽车企业的营销和客户关系管理。

帆软ExcelView如何应用

【帆软ExcelView如何应用|帆软软件】

ExcelView：业务数据怎样录入，就怎样提取

我们知道，业务人员在做数据填报时，填报表的结构一般都很复杂，而且填报表进入数据库，对应的可能是多张数据库表，那么光读取数据库注释名，还是不能够***da限度地降低业务人员寻找字段的难度。

有了ExcelView就不一样了，业务人员无需去理解数据库中数据表每个字段的含义，只需要知道业务数据录入至系统中时的填报表格的每个单元格含义即可。管理员在后台将填报表的Excel表样上传，绑定每个单元格对应的数据表字段。业务人员可以直接通过拖拽单元格数据字段的形式从数据库中取数，然后加以分析。注意这里录入系统的工具可能是Excel，也可能是报表工具等等，但是***终都可以转换为Excel样式。然而，当前房地产企业信息系统分散，各系统缺乏关联，70%的数据是利用电子表格（Excel）和离散部门级解决方案来管理企业的关键信息，很难保证信息的一致性、准确性、及时性，数据质量是非常大的问题。