文/齐菲
随着全球市场商业竞争的日益激烈，数据驱动的决策在现代商业中变得越来越重要，这迫使各企业开始加速数字化转型，并不断发展大数据战略，以保持市场竞争力并占据一席之地。与此同时，企业面临着越来越多的数据来源和类型，主要包括市场营销数据、生产数据以及产品数据等。然而，这些数据本身并不能提供足够的信息来指导战略和决策，因此企业需要更有效地整合、分析和理解这些数据，以满足更高水准的业务需求。
如何规划繁复的数据内容和结构以更大化数据价值，实现信息互通，并基于这些信息进行分析和决策，已成为企业面临的难题。为了解决上述问题，数据的集成和可视化成为有效手段。集成分析简单来说就是合并汇总来自各个渠道的数据并发现数据间的内在联系，以得到全面的、系统性的业务场景。而可视化分析是将数据转化为简单易懂的图形和图表的方法，以探寻数据的模式，有助于直观地理解数据之间的关联并预测后续的发展趋势。
同样的问题也困扰着全球某知名建材企业。在市场竞争激烈的环境下，该企业面临着数据分析效率低、数据时效性差、需求难预测等问题。尤其是在需求预测方面，随着业务的扩张和个性化程度的提高，传统的需求预测难以应对当前市场的多变性。然而，需求预测的准确率直接影响着公司的固定资本、库存周转率等重要财务指标。
正是在这样的背景之下，Charlie柴希望通过对公司自身的业务数据进行整合和分析，建立供应链相关预测的模型。具体项目目标是通过分析历史销售数据和市场趋势，预测未来需求，并通过合理的计划性规划来优化供应链相关环节，更好地掌握市场动向，及时作出调整。
项目在实施过程中，面临的主要困难是数据量庞大且信息内容复杂。为了解决这些问题，项目组经过多轮会议和商讨后，决定按照Charlie柴提出的建议方向进行操作构建项目。即首先通过下载现有SAP(软件产品)源数据，然后结合Power BI(统一的自助服务和商业智能平台)的数字集成和ETL(数据抽取转换上传)一体化功能，最后通过建立数据仪表盘(Dashboard)来实现数据可视化分析。通过结合集成分析与可视化分析，并充分利用BI(商业智能)工具的各项功能，该方案创新性地协助企业实时监控库存和供应链运作。基于历史和实时数据，该方案还能进行智能预测和优化，有助于减少库存积压，提高并优化整体供应链效率。
Charlie柴在项目实施过程中展现了卓越的执行力和创造力。面对数据量大、信息复杂的困境，他果断选择下载现有SAP源数据，并结合SAP和Power BI进行企业应用程序的集成，实现了数据的无缝流转和共享;随后，对数据进行梳理，建立数据与数据之间的关联关系，发现并确定数据之间的关联和相互作用;再然后，使用可视化工具将数据转化为直观的图表和图形;最终分析和解释这些图表和图形，发现数据的趋势和模式。通过这一系列操作，将数据通过图表和图形传达其内在的含义和洞察力。这样的设计使得数据的分析具有全面而细致的特点，同时也能够更好地理解数据之间的关系，容易发现趋势和模式。
通过Charlie柴的领导和项目团队的共同努力，该建材企业成功解决了需求预测准确性低、库存积压等问题，实现了从传统的无序销售计划预测到精准计划的转变。他的工作为企业带来了明显的业务效率提升，客户满意度的提高，成本的降低和利润的增加。Charlie柴的卓越领导和对数字化转型的深刻理解为企业带来了巨大的竞争优势，使其能够更好地适应和引领现代商业的发展潮流。
从时效性方面来看，原来企业每月对市场销售做一次预测，发展到每周进行一次，期间花费了大量的人力物力，但仍然赶不上计划的变化。现在，可以自由设定间隔，而每次运行的时间缩短为仅仅半小时。此外，供应链部门的人员每次进行预测需要花费至少6个工时的时间成本，现在也得到了免除。同时，计划的准确性也从原来42%的偏差提高到了35%。预计通过更新数据分析逻辑，准确率将进一步提高。所有这些都将帮助企业有效提升业务效率，发现潜在机会，优化决策制定，提高销售，改善运营管理，最终为企业带来巨大的竞争优势。
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