Wyn Enterprise BI分析方案：爲物流行業賦能

Wyn Enterprise 是西安葡萄城自主研發的嵌入式商業智能和報表軟件，經過靈活的數據交互和探索分析能力，全面知足數據分析需求。產品提供自助式 BI 分析、數據可視化、報表統計、多源數據整合以及數據填報等功能，幫助企業用戶發現更多的數據潛在價值，爲管理者制定決策提供數據支撐。Wyn Enterprise 具有完整的嵌入式分析能力，可以與其餘軟件深度集成，也可獨立部署使用，快速提高數據展現和分析能力。

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1、物流行業特色

隨着消費多樣化、生產柔性化、流通高效化時代的到來，社會和客戶對物流服務的要求愈來愈高。物流服務的優質化正在成爲行業從此發展的重要趨勢，這就意味着物流企業須要可以知足客戶更高層次的要求。物流行業的流通環節包括運輸、保管、配送、包裝、裝卸和流通等，其綜合成本的核算是物流行業成本計算的重中之重。而最大程度的下降成本，是物流企業生存的關鍵因素。經過專業的物流管理系統來規範業務管理，利用專業的分析軟件對系統數據進行分析，能降本增效、提高經營效益。

2、數據分析建設現狀

物流數據分析建設能夠劃分爲三類：第一是微觀層面，包括了運輸、倉儲、配送、包裝、流通加工登記處數據的分類；第二是中觀層面，就是供應鏈、採購物流、生產物流數據分類；第三是宏觀層面，基於商品管理，把商品分紅不一樣的類型作數據分析。

其中微觀層面及中觀層面的數據通常掌握在物流企業內部，是物流大數據交易中最重要的、最基本的供應方。整合、處理、分析這些「源數據」獲得的具備新價值的數據，便可在宏觀層面，指導物流企業經營管理的各個方面。

商業智能等數據分析技術對物流行業最顯著的影響是橫向流程延拓，縱向流程壓縮簡化。從供需平衡角度出發，爲供方(物流企業)提供最大化的利潤，爲需方提供最佳的服務。主要體如今如下幾個方面：第一，提升運營管理效率，根據市場數據分析，合理規劃分配資源，調整業務結構，確保每一個業務都可贏利；第二，預測技術，根據消費者的消費偏好及習慣，預測消費者需求，將商品物流環節和客戶的需求同步進行，並預計運輸路線和配送路線，緩解運輸高峯期的物流壓力，提升客戶的滿意度，提升客戶粘度。

創建 BI 系統的好處在於能隨時能夠獲得任何的分析報表，對於高級管理層的決策，將起到重要的做用。

3、商業智能的體系結構

商業智能(Business Intelligence，簡稱BI)經過對數據的收集、管理、分析以及轉化，使數據成爲有價值的信息，從而得到必要的洞察力與理解力，更好地輔助決策與指導行動，它可以以靈活的多維分析、豐富直觀的數據展示形式，爲管理者的平常決策提供幫助。

商業智能軟件經過鏈接企業ERP、CRM、SCM等業務系統的數據庫，對異構數據源進行整合，經過可視化數據集建模工具，獲得企業數據的一個全局數據模型。在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、可視化工具等對其進行分析和處理(這時信息變爲輔助決策的知識)，最後將知識呈現給管理者，爲管理者的決策過程提供支持(圖1)。

（商業智能的體系結構）

4、物流企業商業智能平臺需求分析

(一)物流企業BI需求

物流企業商業智能平臺構建的目的是可以知足物流企業各部門的數據分析需求。更好地爲管理者提供決策支持。因此，在平臺設計時必須分析企業各部門的具體需求。目前物流企業在數據收集及分析方面廣泛存在的問題有：在業務發展過程當中收集了海量的數據，但缺少數據間的鏈接及有效管理，造成數據「孤島」。沒法對數據進行分析利用：信息化程度不高，缺少對數據進行深刻分析的方法和系統；缺少基於數據分析的決策輔助系統，如運輸決策輔助、倉儲決策輔助等。物流企業商業智能平臺的創建應該有解決以上問題的能力，因此物流企業商業智能平臺應當具有兩個功能：第一，數據的收集及整合功能，商業智能體系中的數據倉庫能夠實現此功能；第二，數據的深刻分析以及直觀靈活的展現功能，以便輔助決策，經過商業智能平臺的自助式分析、報表系統、主題分析等工具可實現此功能。

(二)商業智能平臺功能

1．管理駕駛艙：經過折線圖、柱狀圖、表格、地圖等可視化方式，實現對當前關鍵業務數據的及時、直觀展示，使管理者對企業當前運營情況有直觀瞭解。

2．報表分析：提供各種統計和財務報表分析，可經過表格、矩表等組件，實現個性化中國式複雜報表分析需求，支持導出Excel、Word，支持打印，也能夠經過柱狀圖、餅圖、面積圖等可視化展示形式。

3．即席查詢：經過選擇參數或用戶輸入參數，實現對企業數據庫中數據的快捷查詢。

4．主題分析：經過數據切片、鑽取、聯動等功能，實現不一樣主題的數據分析。如：市場細分、客戶業務分析、客戶優先權分析、庫存狀況分析等。

5. 數據填報：經過自定義表單，錄入數據或者導入Excel數據，進行數據採集。

6．系統管理：提供用戶管理、權限管理、參數配置、日誌管理等功能。

5、物流行業商業智能分析主題

一、銷售方面的分析主題：

客戶構成分析；客戶貢獻度分析；客戶利潤率分析；收方風險客戶預警，銷售者評價，增值服務分析

二、財務方面分析主題：

收入分析、成本分析、應收帳款、應付帳款、費用分析：分區域，分客戶，分營業模式，分線路，分營業項目，分時間等角度進行營業收入分析，能夠採用鑽取方法，挖掘歷史數據進行對比分析；採用聯動方法，對不一樣維度的數據進行聯動分析。

三、營運 KPI分析

營業收入、成本、毛利、網點分佈、固定資產、倉儲、運輸、千米費用、車次費用、油耗、物流成本等核心指標展現和分析。

6、示例效果

商業智能平臺的成功構建很大程度地提升了物流企業數據整合以及數據分析的能力，爲管理者的決策提供輔助。因爲各企業的業務範圍、管理模式和原有信息系統基礎的不一樣，物流企業須要根據自身的狀況去構建合適的商業智能平臺。在物流行業競爭日益加重的背景下，商業智能技術可以實現業務數據的有效整合及深刻分析，爲企業各方面的業務提供有力的決策依據，BI將成爲物流企業提高綜合競爭力的必然選擇。

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