數據分析
數據分析服務是將企業中現有數據轉化為知識,幫助企業做出明智的業務經營決策。數據包括來自企業業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商等各種數據。利用數據倉庫、聯機分析處理(OLAP)工具和數據挖掘等技術分析出有價值的信息,助力企業決策。
對來自不同的部門、不同系統,不同的格式、定義、字段等數據進行收集清洗整合。達到統一格式,統一管理。
根據實際業務需求幫助企業建立數據分析模型 挖掘數據價值,助力業務決策 。
根據不同級別,呈現平臺和展現需求,進行報表的定制化開發 了解內部信息,掌握市場趨勢。
客戶為某大型快消品牌,年銷售額超過200億元,是中國瓶裝水品牌第一梯隊。
1. 40+成熟SKU,32個大區,周/月終端出貨需求預測。
2. 18個責任工廠要負責32個大區產銷協同和排產計劃,總部及每個工廠和銷售公司都有統計。
3. 崗位和預測崗位,人員成本高。
4. 在預測層面,目前更多停留在專家經驗判斷,人工預測費時費力,且面臨預測專家流失問題。
5. 在運輸方面,跨區跨廠生產經常發生,造成很高的運輸成本。
6. 在市場方面為供貨不精準,不但有銷售損失,增還加了競品侵占市場機率。
1. 對為18個責任工廠的周/月產銷協同、日/周發貨和排產計劃滾動更新提供終端出貨預測參考基線。
2. 一階段考核要求:By月By產品By大區的預測準確率達標要求75%以上。
3. 根據行業特點定制模型,并提供持續模型分析和優化服務。
成果1:固化經驗,將專家經驗固化在系統里,使其成為企業長久的數據資產。
成果2:提升效率:大幅降低人工預測成本,減輕日常數據繁瑣的計算工作,提升3倍工作效率。
成果3:提高準度:SKU級的零售終端出貨預測準確率提升超過15%,為周/月產銷協同提供更科學的參考基線。
成果4:優化供應:SKU級的訂單滿足率和交付及時率提升超5%,大幅減少企業的生產、物流、倉儲等成本, 提升了對售點突發事件(比如促銷、節日、大型活動等)的應對能力,年減少千萬級銷售損失。
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