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企業(yè)面對當下更為精細化和復(fù)雜化的市場及消費者需求，企業(yè)需要深度的了解業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，通過挖掘不同渠道平臺的數(shù)據(jù)來進行分析，通過強健的數(shù)據(jù)能力來支撐企業(yè)的發(fā)展，才能在巨大的競爭壓力下獲得前行的優(yōu)勢。

在過去，企業(yè)在構(gòu)建數(shù)據(jù)能力時，主要是由技術(shù)和數(shù)據(jù)部門主導規(guī)劃，進行數(shù)據(jù)的開發(fā)梳理，而最貼近客戶的業(yè)務(wù)部門則被動的使用數(shù)據(jù)資源。

隨著市場的變化和業(yè)務(wù)的持續(xù)發(fā)展，這些部門所創(chuàng)建的數(shù)據(jù)體系已經(jīng)無法滿足業(yè)務(wù)部門的實際需求，為了更好的賦能業(yè)務(wù)，企業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)將進一步的發(fā)展成為以數(shù)據(jù)消費和消費數(shù)據(jù)為核心，基于過去的業(yè)務(wù)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)價值來進一步的迭代業(yè)務(wù)規(guī)劃，從而帶動業(yè)務(wù)價值。

如何為消費者打造更符合需求的場景，離不開數(shù)據(jù)分析的作用，其背后是大模型與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。

用友BIP營銷營銷數(shù)據(jù)服務(wù)以數(shù)據(jù)工廠和智能分析為支撐，對企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行整合、抽象、分析和可視化呈現(xiàn)，為客戶提供強大的數(shù)據(jù)分析展現(xiàn)能力，同時為客戶建立企業(yè)級業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)倉庫。

以數(shù)據(jù)構(gòu)建深度營銷能力，營銷數(shù)據(jù)模型洞察渠道與客戶需求，提供精準營銷能力、資源準時準量配置能力、區(qū)域經(jīng)營管理能力、績效引導能力等；為企業(yè)提供更全面、更高效、更精準的云端數(shù)據(jù)服務(wù)，以數(shù)據(jù)驅(qū)動營銷業(yè)務(wù)與商業(yè)創(chuàng)新。

基于用友BIP數(shù)據(jù)平臺，以AI智能的方式服務(wù)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，通過自動化、智能化提升效率，具備強大的自我學習和預(yù)測能力，從而為企業(yè)提供更為全面的數(shù)據(jù)先行計劃，服務(wù)企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展。

數(shù)據(jù)能力的建設(shè)需要打通業(yè)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)全生命周期流程。

結(jié)合企業(yè)所面對的數(shù)據(jù)全生命周期業(yè)務(wù)流程來看，當下，很多企業(yè)早在多年前就已開始了數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)加工等環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，但對于數(shù)據(jù)消費環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)獲取仍然是缺失的，才導致管理層和業(yè)務(wù)團隊用數(shù)難，數(shù)據(jù)建設(shè)要隨著市場的變化做好及時的應(yīng)對才能滿足當下業(yè)務(wù)需求。

企業(yè)數(shù)據(jù)能力建設(shè)的重心開始轉(zhuǎn)向消費數(shù)據(jù)，愈來愈重視不同渠道、平臺的指標、增強分析、CDP、供應(yīng)鏈協(xié)同、數(shù)據(jù)可視化運維等系列數(shù)據(jù)應(yīng)用建設(shè)。

數(shù)倉指標庫：基于用友BIP營銷云B2B、CRM、新零售業(yè)務(wù)系統(tǒng)，預(yù)置了豐富的指標庫，讓客戶開箱即用，同時支持指標模型不斷豐富完善，實時更新，滿足業(yè)務(wù)變化的需求。

分析模型：智能評測模型與標簽?zāi)Ｐ?，針對不同價值的客戶分配管理運營成本，提供有差異的精細化的客戶策略，達到企業(yè)資源的充分利用及獲取最大利益。

決策助手：利用業(yè)務(wù)助手在商機、活動方案審批等場景，一目了然地為決策者提供依據(jù)。

分析看板：提供安全可控的多終端訪問，移動分析、業(yè)務(wù)看板、數(shù)字大屏等。提供基于角色的分析看板，輔助企業(yè)人員經(jīng)營決策。

風險預(yù)警監(jiān)控：提供風險預(yù)警監(jiān)控大屏，構(gòu)建預(yù)警監(jiān)控體系。

線上線下全渠道數(shù)據(jù)整合：融合企業(yè)線上線下數(shù)據(jù)，沉淀消費者的基本信息、交易信息和行為信息，為業(yè)務(wù)增長提供有力支撐；

統(tǒng)一數(shù)據(jù)規(guī)范：搭建及固化相對統(tǒng)一的內(nèi)部數(shù)據(jù)規(guī)范、口徑，以及分析語言及工具；為項目管理提供規(guī)范信息；

消除信息孤島：將各部門海量數(shù)據(jù)進行整合去重，實現(xiàn)數(shù)據(jù)聯(lián)通，減少不必要的重復(fù)工作量；

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息：將各模塊數(shù)據(jù)有效關(guān)聯(lián)、對比及轉(zhuǎn)化分析，幫助運營決策、相關(guān)管理；

效能最大化：通過系統(tǒng)完成大量數(shù)據(jù)填報收集統(tǒng)計、分析展示工作，提高工作效率、減少冗余工作；

隨需應(yīng)變：需要可拓展、靈活的分析工具，應(yīng)對工作中動態(tài)、多變的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析。

數(shù)據(jù)應(yīng)用建設(shè)將打通數(shù)據(jù)消費的最后一公里，推動企業(yè)上下形成用數(shù)文化，即時用數(shù)據(jù)論證和洞察，決策更科學、更敏捷，有效支撐業(yè)務(wù)場景、經(jīng)營管理效率以及業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新。