隨著數字經濟的不斷發展,數據也呈現爆炸式增長態勢,對于企業來說更是如此。根據摩爾定理,數據總量大約每24個月翻一倍,企業數據也從GB到TB,從TB到PB甚至百PB,因此如何建立可靠的大數據分析平臺,從而幫助企業更好運營就成了當務之急。傳統數據分析平臺存在低性能、低拓展性以及高成本等問題,嚴重阻礙了企業數字化轉型,削弱了企業的大數據分析能力。鑒于這些情況,華為云開發了全新的華為云大數據BI,致力于為客戶解決大數據收集、分析、數據可視等一系列問題。
以目前炙手可熱的電商行業為例,客戶在電商平臺進行搜索、瀏覽、下單時會產生大量的數據,其中包括交易信息、消費者信息、產品信息、評價信息以及行為信息等等,如何利用這些信息為電商平臺提供可靠的數據搜集和分析,從而提升相關平臺和商家的行業競爭力就是華為云大數據BI要做的事情。
在實際操作上,華為云大數據BI方案可以提供全渠道的運營監控,對電商平臺的銷售業績達成、對比、趨勢等進行實時跟蹤和監控,幫助平臺和商家掌握運行情況,同時還可以對銷售額、銷量、利潤以及庫存等指標進行跟蹤分析,讓商家清楚的知道哪些產品熱度高,哪些產品面臨下市,從而優化商家的庫存結構,減少生產進貨成本,提升銷售能力。另外,華為云大數據BI方案還可以助力企業對店鋪會員進行全生命周期的消費行為監控分析,掌握會員的流失和增長情況,設計拉新和喚醒機制,幫助商家更好的維系客戶,提升用戶粘性。
除了電商平臺,像眾多的餐飲連鎖加盟店其實也很適合使用華為云大數據BI方案來提升運營和管理能力。
餐飲連鎖店在日常運營中面臨著諸多問題,比如多家外賣系統數據分離,日常管理和數據分析難度很大。另外門店的成本、利潤以及目標數據非常繁多,采集周期和反饋周期都很長,嚴重制約了企業的經營效率。華為云大數據BI方案可以通過構建輕型數倉,打通人貨場數據,實現多渠道數據整合,幫助連鎖門店建立完整的業務分析體系。同時還可以使用填報系統,自動收集終端數據,并且實時反饋到總部,終端營收當日可見,完美解決門店成本、利潤以及貨品的采集問題。
當然,除了電商和餐飲業,房地產、金融、傳統制造業等等其實都需要大數據能力的加持,華為云大數據BI方案也會根據不同行業的不同特性給予相應的大數據解決方案,助力企業更好經營。
對于像金融、電商平臺這種新興行業來說,華為云大數據BI方案可以進一步提升企業的運營管理能力,通過數據收集和分析給予合理化建議,助力企業在數字經濟時代更好更快成長。而像餐飲和生產制造這樣的傳統行業也可以通過華為云大數據BI進行全方位的產業升級,加快數字化轉型的進程。
作為一家擁有幾十年歷史的云服務廠商,華為云一直以“技術強、更可靠、資源多、創新快”的特點被眾多企業和客戶認可,同樣,華為云大數據BI在幫助企業進行數據收集分析的同時也為企業的發展按下了快進鍵。
審核編輯黃宇
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