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原创 想赚钱，商业智能BI行业发展空间大不大？
第二个就是时间线上，商业智能BI的建设规划要基于企业自身的IT业务信息化，业务信息化一定是靠前规划的，没有业务系统的基础，就没有数据，没有数据就做不了商业智能BI，所以商业智能BI的项目建设在大多数情况下是滞后于一般的业务信息化系统建设的。当企业的IT业务信息化建设到一定程度，只要有数据了，只要有多系统数据孤岛的问题，就一定会有商业智能BI的诉求，只是时间的问题，什么时候投入做的问题，但对于商业智能BI的需求一定始终是存在的。对此，我的看法是商业智能BI行业发展空间很大，这个判断的逻辑依据是什么呢？
2025-04-08 11:35:10
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原创 一文详解！对于企业来说，商业智能BI到底有什么意义
这种独立的、单独的面向前端的商业智能BI分析工具，他们更多的定位是部门级和个人级的商业智能BI 分析工具，对于深层次的需要复杂数据处理、集成、建模等很多场景是无法解决的。从市场宣传和销售的角度来说，简化产品的复杂度和上手难度的宣传是没有问题的，有问题的是以一种错误的讲解、不专业的讲解最终误导企业接受了这些不正确的概念，并以这些不正确的概念来评估与规划 商业智能BI 项目的建设，没有充分预计到 商业智能BI 项目建设过程中可能会遇到的挑战与风险，最后导致项目的不成功与失败、反复建设。
2025-04-07 09:39:29
540
原创 有效供应链管理的BI 八大绩效分析指标（下）
比如从订单输入开始、到确认订单、到生产、到交付等每一个过程都准确无误，无损坏、无退货、按时交付，把影响完美订单的每个环节归类分析，看看问题集中在供应链的哪些地方，这个就是未来优化的方向，不断的去提升完美订单率。可以从很多维度，比如产品线、生产基地、订单分类等视角去分析完成周期的波动对比差异，以及每一段时间的结构性占比，到底时间耗在哪一段了，可以分析的点很多。总之，对于企业而言，是一定要分析这个指标的，这样可以起到真正评估我们的薄弱环节，去做改进提高市场声誉，降低退货率，减少后期成本，改善利润。
2025-04-03 09:36:59
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原创 有效供应链管理的BI 八大绩效分析指标（上）
但是像房地产行业存货周转率只有0.2-0.4很低，是不是真的就不好呢，并不是的，因为盖房子的周期本身就很长，整个行业就远远低于其它的行业，简单的分析存货周转率对于房地产行业而言并不能为管理者提供多少有价值的信息。按下葫芦起了瓢，甚至起了更多的瓢，所以这个指标的背后是非常复杂的，需要统筹思考。可以非常直观的描述向供应商支付现金到从客户那收到现金所需要的时间，就是存货周转周期+应收周期-应付周期，从付出现金到收回现金的周期，这个时间越短越好，确保企业可以用更少的运营资金来开展业务。
2025-04-02 09:20:33
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原创 当 BI 遇上DeepSeek：企业智能决策的下一个里程碑
在这场变革中，深度智能技术的融合应用，正在打开企业数据分析的新维度，而大模型技术的突破，为BI领域带来了新的可能性——DeepSeek等大模型的深度应用，正在重新定义数据分析的边界。基于员工角色的个性化数据推送，如给采购总监的晨间推送：“您关注的10家供应商中，3家原材料报价波动超阈值，建议今日重新议价”。当DeepSeek的认知智能注入BI系统，数据将不再是被解剖的“标本”，而将成为会思考、能进化的“生命体”。对派可数据感兴趣的可加派小可微信、咨询派可官网电话，关注派可数据公众号。
2025-04-01 10:04:53
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原创 BI的边界：BI不适合做什么？主数据、MarTech？该如何扩展？
但是实际上看看刚才的数据处理过程，和BI的ETL过程也都是非常类似的，都需要采集各类数据库、接口的不管是外部的还内部的数据，也都需要进行非常复杂的数据处理，建立模型。比如我们经常见到的在一些企业，信息化系统的规划都是分阶段进行的，不同的系统不同的部门在使用，由于缺乏一定的提前统一规范，再加上不同的业务部门使用不同的系统比如对产品编码、供应商档案信息的维护不一致，结果就造成在BI取数建模的时候就不知道到底以哪一套系统的维度档案数据为主，就需要花费大量的时间、精力来处理这类数据的合并、脏数据的剔除等开发工作。
2025-03-31 10:06:56
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原创 BI中关于ETL看这篇文章就够了，三分钟让你明白什么是ETL
这种框架设计不仅仅是ETL框架架构上的设计，还有很深的ETL项目管理和规范性控制器思想，包括后期的运维，基于商业智能BI的商业智能BI分析，ETL的性能调优都会在这些框架中得到体现。今天来聊一个技术问题，有关 ETL 的开发。对于做过 商业智能BI 开发的朋友，ETL 并不陌生，只要涉及到数据源的数据抽取、数据的计算和处理过程的开发，都是 ETL。我们通常讲的商业智能BI数据架构师其实指的就是ETL的架构设计，这是整个商业智能BI项目中非常核心的一层技术实现，数据处理、数据清洗和建模都是在ETL中去实现。
2025-03-28 09:19:06
711
原创 企业的BI 数据思维意识不是干出来的，是沉淀出来的
只有这样，才会意识到，企业要开始养数据、规范数据，要开始统一数据口径，要部署业务信息系统和商业智能BI，要细化观察业务的角度和思路，发现和定位问题，分析并解决问题。这些其实就是企业数据意识的提升的一个表现和过程。第二，要形成数据意识，首先也必定要看到数据的价值，只有通过商业智能BI数据可视化或大数据分析实实在在的感受到数据带给企业的成长，要么日常工作效率的提升，要么借助商业智能BI可视化报表及时反映业务经营管理上的现状和问题，让管理层看到平时看不到的问题，带给管理层更多深入的思考，由此驱动业务和管理。
2025-03-27 09:44:03
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原创 小心陷阱，企业信息化建设路上的困难有哪些？
实际上，信息化初步完成的就是业务信息化，主要服务于业务人员和部门管理者，负责的是规范业务流程，将线下业务集成到线上平台，形成标准化的业务模式，并沉淀数据，让部门管理者通过业务信息系统就能获取业务数据，了解业务发展情况，对后续业务进行调整。企业在进行信息化建设时，没有考虑到信息化是针对整个企业的业务流程，乃至经营管理模式的改革，只是把信息化建设相关建设以及业务信息化系统放在桌面上讨论，忽略了企业中人员的培训、系统的维护、信息化人才的招聘、改革期的阵痛等影响。
2025-03-26 09:45:20
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原创 商业智能BI分析报表很慢是什么原因？应该如何优化？
第二个点就是商业智能BI分析报表的SQL查询可能返回了大量的数据，比如几十万、上百万、上千万、上亿的数据，这个数据最后打包通过HTTP协议Response响应返回，需要通过网络返回到Browser 浏览器端，几十万的数据可能有上百兆MB，上百万、上千万的数据可能是几百兆（MB）甚至一个GB的数据。所以，商业智能BI分析报表的优化首先要解决的就是在数据库服务器上的查询效率，SQL 的结构要合理、底层数据模型的结构要合理，这是SQL层面的优化，更是数据模型的优化。这样整个从查询到返回到展现的时间都会大大缩短。
2025-03-25 10:04:13
597
原创 年复一年，为什么打破数据孤岛还是企业发展的首要任务
数据孤岛是当前时代，算是企业在数据问题上遇到的一个顽疾，前边提到的数据孤岛其实只是常见的一种，还有很多企业并不是因为业务系统，而是因为职权不明、部门划分模糊、业务流程不规范、数据管理混乱等原因导致的数据孤岛，同样会对企业造成事实上的孤岛问题，影响企业的数据利用成效。企业要打破数据孤岛的原因还有很多，比如难以全面了解企业整体发展状况、无法统一数据指标导致数据繁杂、各部门系统孤立无法协作交流等，其实说到底就是数据在当下越来越重要，一切影响数据发挥价值的问题都应该加以解决，数据孤岛自然也是如此。
2025-03-24 10:13:36
397
原创 什么是 BA ？BA怎么样？BA和BI是什么关系？
第三，BA要有很强的业务需求文档撰写能力，能够很清晰的展现业务分析需求的背景、框架、业务流程，更方便的给技术开发人员一个业务性的解释指导说明，是需求的提出方和建议方，也是建立业务与IT技术之间的桥梁，更是衔接商业智能BI和业务的核心。所以，做一个好的优秀的BA其实挑战性很大，要求也很高。第二，就是业务层面，没有系统性的梳理商业智能BI项目中现有业务体系、业务架构之前的关系，对业务没有充分的认知，导致对很多业务理解的不透彻，没有真正深挖出和引导出有价值的业务点，导致很多东西都是做到最后才后知后觉的。
2025-03-21 09:24:55
742
原创 做BI开发，为什么一定要熟悉行业和企业业务？
所以，商业智能BI项目的规划不是一开始就钻到细节里面，找找数据、写写SQL取个数，需要先有一个整体的分析框架，再推进到具体的业务细节，再对应上具体分析的内容，只有这样才能建立一个自上而下的相对完整的分析体系，整个商业智能BI项目的建设才会有重点有方向。在我头几年的商业智能BI职业生涯中，我一直聚焦在商业智能BI的技术实现，各类商业智能BI工具的掌握，看了大量的技术书籍、大量的博客文章，也写了很多的技术文章，在商业智能BI开发技术上还是沉淀了一些东西。商业智能BI的本质其实是企业的业务和管理思维的落地。
2025-03-20 09:56:41
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原创 数据处理时代，企业应该如何看待商业智能BI
在众多报表业务分析中，商业智能BI之所以能脱颖而出，其中一个原因就是商业智能BI拥有全方位的业务分析，可以全面展现企业的整体的发展状况，并根据这些数据、信息制作可视化报表，例如管理驾驶舱、KPI核心指标、企业关键信息看板等，帮助企业管理人员获得更高层次的洞察力，提高企业业务决策的实时性和准确性。通过商业智能BI数据仓库，企业可以将打通各部门系统数据库，经过ETL处理数据后，建立分类分级制度，并通过指标、标签划分数据属性，建立数据字典，让企业拥有高质量的数据，高价值的数据资产。
2025-03-19 09:50:53
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原创 《商业智能(BI)的演进：从数据仓库到智能决策》
这种独立的、单独的面向前端的商业智能BI分析工具，他们更多的定位是部门级和个人级的商业智能BI 分析工具，对于深层次的需要复杂数据处理、集成、建模等很多场景是无法解决的。深层次的原因是什么？从市场宣传和销售的角度来说，简化产品的复杂度和上手难度的宣传是没有问题的，有问题的是以一种错误的讲解、不专业的讲解最终误导企业接受了这些不正确的概念，并以这些不正确的概念来评估与规划 商业智能BI 项目的建设，没有充分预计到 商业智能BI 项目建设过程中可能会遇到的挑战与风险，最后导致项目的不成功与失败、反复建设。
2025-03-18 10:18:14
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原创 商业智能BI分析中，汽车4S销售行业的返厂频次有什么分析价值？
是不大的，但是我们来做一次简单的商业智能BI分析。同样的品牌，为什么有的门店返厂频次就高，为什么有的门店就低，这背后其实就涉及到了4S门店的业务管理和服务管理问题，也是商业智能BI精细化管理的发力点。所以，到最后其实大家可以发现，商业智能BI、数据分析到最后还是会聚焦到企业的业务问题和管理问题，通过可视化图表的指标对比差异或者变化来定位业务上的一些问题，通过分析找到背后的原因，最后就是自身的业务和管理要针对性的做出一些改变，再回到数据分析持续跟踪和验证，这就是商业智能BI和数据分析的价值所在。
2025-03-17 10:29:34
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原创 BI数据可视化入门学习，要警惕陷阱误区，把握关键节点
在受制于页面尺寸限制的情况下，或是移动端的竖屏界面，有不同的逻辑，展现的数据和信息量也很有限，分析人员在这种情况下应该对数据和信息进行分类分级，将核心数据突出显示，而不是把所有数据一股脑排列在页面上，没有任何关联性，难以获取信息。数据可视化是数据分析的延伸，而分析最需要的就是逻辑性。数据可视化页面空间中每个图表都应该是富有意义的，不能东一榔头，西一棒槌，导致销售分析报表中出现了生产分析，让业务和管理看着看着就失去了主题，只有让图表模块能够清晰表达出分析人员想要传达的信息，企业和个人才能获得信息增量。
2025-03-14 09:48:47
587
原创 企业数字化转型，商业智能BI是转型成功的关键
通过商业智能BI，企业可以很简单的使用数据可视化设计器，以图形化的手段进行数据分析，用拖拉拽等方式实现数据可视化，方便快速的提供不同部门的可视化报表，例如销售分析、运营分析、生产分析以及管理人员需要的管理驾驶舱、核心KPI展现等，将数据转化为信息，实现数据资产化。数据孤岛导致企业不能全面的展现企业整体的发展状况，只能根据部门、业务线来分析单一业务的状况，很容易产生缺漏，忽略关键信息，导致企业数字化转型过程中，很容易出现影响业务发展的节点问题。商业智能BI - 派可数据商业智能BI可视化分析平台。
2025-03-13 10:29:39
905
原创 商业智能BI数据仓库中的指标、维度和模型到底是什么？
在这个分析模型中，维度可以任意搭配组合，比如只想知道2019年山东地区的销售量、销售额，实际上就只用到了这个分析模型中的两个维度和两个指标，前台的分析就会根据用户所选择的维度和指标组合相应的 SQL 查询语句到后台数据仓库中查询，并将查询的结果返回到前端页面来渲染并呈现出最后所需要的结果。在商业智能BI项目中，我们经常讲到数据仓库中的指标和维度，并且看的很重，所以有些人可能比较疑惑为什么数据仓库会和指标、维度扯上关系，到底什么是指标、什么是维度，能不能用最简单通俗的方式介绍它们？
2025-03-12 10:11:51
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原创 商业智能BI的未来，如何看待AI+BI这种模式？
按照这个思路，像金融银行类的行业、电商行业是具备这些条件的，这些行业信息化程度最高、数据运用的水平最高，业务场景丰富且稳定，商业智能BI 负责展示，AI 解决的分析的结果出来之后怎么办的问题，由以往的人工决策，到智能决策。所以，商业智能BI的这个智能都没有搞明白的事情，现在出现了人工智能AI，即Artificial Intelligence，又是一个智能，AI+BI这两个智能加起来，应该要更加智能，Double 智能，但目前还是没有看到实实在在的、可以绝对经得起挑战、大面积应用的实际业务场景。
2025-03-11 17:46:30
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原创 如何用一手数据可视化获得老板的青睐，抓住数据可视化关键点
标签是人为设定的，根据业务场景的需求，对目标对象运用一定的算法得到高度精炼的特征标识，标签是经过人为加工后的结果。例如，对于阅读行业来说，内容编辑会基于自己对内容的认知，将一组有共性特征的书籍组成一个书单推送给用户，那么指标体系中也会有相应的指标反映用户对这个书单的偏好。实际上，标签和指标一样，是数据分析的左膀右臂，两者同样重要。不懂数据的产品不是好运营，为了便捷地了解产品现状及业务效果，指标体系中会有很多拆解的细分指标，这些数据的变动反映的是用户对于运营情况的最新反馈，为运营的业务决策提供了数据支持。
2025-03-10 09:37:30
830
原创 数据指标与标签在BI 数据分析中的关系与应用
标签是人为设定的，根据业务场景的需求，对目标对象运用一定的算法得到高度精炼的特征标识，标签是经过人为加工后的结果。例如，对于阅读行业来说，内容编辑会基于自己对内容的认知，将一组有共性特征的书籍组成一个书单推送给用户，那么指标体系中也会有相应的指标反映用户对这个书单的偏好。实际上，标签和指标一样，是数据分析的左膀右臂，两者同样重要。不懂数据的产品不是好运营，为了便捷地了解产品现状及业务效果，指标体系中会有很多拆解的细分指标，这些数据的变动反映的是用户对于运营情况的最新反馈，为运营的业务决策提供了数据支持。
2025-03-07 10:00:09
911
原创 2025年 万字长文看懂 商业智能（BI）|推荐收藏
这种独立的、单独的面向前端的商业智能BI分析工具，他们更多的定位是部门级和个人级的商业智能BI 分析工具，对于深层次的需要复杂数据处理、集成、建模等很多场景是无法解决的。深层次的原因是什么？从市场宣传和销售的角度来说，简化产品的复杂度和上手难度的宣传是没有问题的，有问题的是以一种错误的讲解、不专业的讲解最终误导企业接受了这些不正确的概念，并以这些不正确的概念来评估与规划 商业智能BI 项目的建设，没有充分预计到 商业智能BI 项目建设过程中可能会遇到的挑战与风险，最后导致项目的不成功与失败、反复建设。
2025-03-06 10:52:21
817
原创 在商业智能BI开发过程中，什么样的问题的挑战性最大呢？
这就需要我们企业的信息化部门要有很前瞻的判断力，不仅仅要关注当下系统的建设情况、建设质量，也要预计好在未来部署商业智能BI系统扩展、各系统衔接的时候可能会存在的问题，要有一个很清晰的规划和预判力，这就需要有比较扎实的信息化项目开发、技术、项目管理、数据等综合的意识和能力。等到了第N个房间的时候，看到了一个数据，这个数据正好能和你之前走过的房间的某一个数据形成一个正确的时间序列，这样就需要记住之前每一个房间放的是什么，然后把这两个数据的时间差额给算出来，记下来。当然，实际上的场景比我描述的要更加复杂。
2025-03-05 09:37:38
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原创 数字化时代，谈谈无处不在的大数据和商业智能BI的关系
因为大数据的特性，所以企业可以采集企业内外不同来源的海量数据，并且对这些数据的种类和格式没有太多要求，这就使大数据能够充分利用数据资源，充分发挥数据的价值，获得大规模、多平台、多样化的数据资产，让企业能够利用大数据在电商购物营销、地图交通指引、业务分发办理、预警舆情危机等。通过大数据，企业不需要拘泥于企业原有的业务数据、用户数据和行为数据，完全可以搜集网络上的公开数据，从更庞大的数据源获取真实的数据，转化为企业的资产，提升数据价值。对派可数据感兴趣的可加派小可微信、咨询派可官网电话，关注派可数据公众号！
2025-03-04 10:20:57
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原创 商业智能BI如何帮企业降低人力、时间和管理成本？
再介绍下另外一个没有商业智能BI的案例，这家企业有好几个工厂，不同的工厂也有不同的生产线，很多生产相关的数据都是使用手工记录到EXCEL，再汇总统计，结合从系统中导出的数据来做各种各样的报表，和这些工作相关的员工差不多也有20多人。没有商业智能BI的辅助，也是只能靠大量的人力投入，并且周期也很长，很多临时性的报表越做越多，让管理层也很头疼，数据就在那里，但就是用不起来，有什么办法来解决。企业投入了那么大的人力和时间精力，整个管理效率也提升不上来，管理成本也很大，这就是商业智能BI的价值所在。
2025-03-03 10:27:39
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原创 商业智能BI的服务对象，企业管理者的管理“欲望”该如何实现？
所说的管理“欲望”其实正是管理者进行战略决策的一系列过程，但每个企业状况不同，有些企业完全没有信息化建设，就需要员工手动统计部门业务情况，然后手工汇总分析，有业务信息系统，可能会好一点，不需要手动统计部门数据，但还是需要在汇总上花费大量时间，只有部署商业智能BI的企业，能够通过数据可视化，数据仓库来全面展现企业各部门的整体发展状况。通过商业智能BI，企业的管理者可以从数据可视化报表中看到哪些业务板块完成的比较好，哪些完成的不好，完成不好的业务板块下又有哪些具体的企业，他们的数据情况是怎么样的。
2025-02-28 09:39:57
320
原创 派可数据BI接入DeepSeek，开启智能数据分析新纪元
产品完成接入，此次接入标志着派可数据BI在智能数据分析领域迈出了重要一步，将为用户带来更智能、更高效、更便捷的数据分析体验。派可数据BI作为国内领先的解决方案提供商，一直致力于为用户提供高效、稳定易扩展的数据分析工具。DeepSeek大模型作为国内领先的人工智能技术，拥有强大的自然语言处理能力和深度学习能力，能够理解和分析海量数据，并生成高质量的文本、代码等内容。
2025-02-27 09:53:52
602
原创 企业数字化过程中数据仓库与商业智能 BI的目标
显然，需要一整套的技能，这些技能既包括数据库管理的技能，也包括商业分析师的技能，才能更好地适应DW/BI的商业盛筵。精心组织不同来源的数据，实现数据清洗，确保质量，只有在数据真正适合用户的需要时发布。对操作型系统来说，用户无法对其加以选择，只能使用新系统，而对DW/BI系统来说，与操作型系统不同的是，它是可选的。只要企业能够持续坚持数字化转型的路径，就能通过新一代的数字化技术为企业发展赋能，不仅可以提高企业的运转效率，提高洞察决策的精准度，还能很大基础上降低原有的成本，发挥数据价值，为企业带来更多收益。
2025-02-26 09:59:33
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原创 为什么企业都在建立指标体系，有什么用途？
面对日益庞大的数据量，企业的数据分析人员很难再像以前的企业那样，从具体业务活动中探寻数据，只能通过建立指标的形式，把不同部门的不同业务都打上“标签”，在完成数据积累之后，一旦想要分析企业的发展状况，就可以直接从对应指标获得数据，既准确又快捷。很多时候，指标体系管理人员容易建立孤立的指标，和其他指标之间没有关联，建立不起逻辑关系，这样的指标系统还是和以前一样，一旦出现问题有可能找不到对应的业务，解决不了企业产生的问题。数据指标 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台。
2025-02-25 09:37:05
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原创 汽车4S行业的信息化特点与BI建设挑战
但又引发了另外的一个问题，专业人才的缺失，毕竟那么多年整个信息化是断层的，整个人才市场在过去很长的一段时间是断掉的，没有后备人才的培养。第一，信息化是滞后的，没有像传统零售行业那么多的信息化沉淀。汽车行业也是一个非常大的行业，上下游非常广，像主机厂，上游的零配件，下游的汽车流通，汽车流通之后的汽车后市场，整个链条比较长。当然大家也会问到，我们在很多BI项目上碰到的业务可以砍成一块一块的，比如先分析财务，再分析供应链的销售、采购、库存，再分析人力，最后到运营管理，阶段性把一个长周期的项目划分成四个阶段了。
2025-02-24 10:46:50
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原创 还在为销售回款发愁吗？派可数据BI回款模型助力企业快速回款！
综上所述，企业要加强内部控制，确保企业运营的规范和高效，提高运营效率，降低运营风险，提高盈利能力，通过对企业销售回款等相关数据要素的管理和应用，可以帮助企业加强销售回款管理、加强财务管理、加强财务风险管理和加强内部控制等措施，从而提高企业的盈利能力。销售回款率是指企业实际收到销售款与销售总收入的比率，是用来评估销售部门或企业回款能力的一个指标，也可以作为销售部门回款能力的一个考核指标，同时还可以作为企业经营能力、资金周转能力的一个指标。C 产品供过于求，产品回款不够及时，应分析产生原因，找到问题解决方案。
2025-02-21 09:26:30
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原创 年底年初，正是企业经营分析的好时节，该有哪些内容呢？
预算实现了一个基期制定、定期分析的功能，但对于业务辅助来说依旧有限，派可数据通过模拟测算功能模型，来辅助业务目标的达成，通过对收入、成本的匹配和调整，最终可以实现总预算层面的“达成分析”和"敏感性分析”，再结合“帕累托分析“就可以重点锁定具体业务、管理事项，开展督导工作。对于市场竞争能力和竞争格局的分析，一般是通过“波特五力模型”实现，包含了产业链上的买方议价能力，主要是分析企业、客户、供应商三者间的供需关系、行业内竞争分析、潜在进入者的结构和行为性障碍分析、替代者角度的供需关系等五个关键因素。
2025-02-19 10:32:59
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原创 数业有道,智赢未来：派可数据 BI 助力企业数字化升级、高质量增长
派可数据企业级一站式平台，通过对企业全领域、全流程数据的整合、清洗、转换，可实现企业按组织结构划分数据范围，按经营主体规范数据领域，按时间从历史到未来，从秒级响应到年月来统计数据，企业组织架构的变化，经营管理重点的调整，业务流程的优化，市场营销策略的改变，产品服务的重构与创新，都可以在派可数据配置化、标准化的数据仓库平台中优雅地去适应这些变化，匹配这些变化，通过数据建模规范、标准化数据、流程与决策，以此来提高企业的数据质量，构建安全使用数据的意识与习惯，进而促进企业通过数据来决策的文化变革。
2025-02-18 09:50:19
701
原创 史上最全BI知识全解，万字长文带你读懂BI
这种独立的、单独的面向前端的商业智能BI分析工具，他们更多的定位是部门级和个人级的商业智能BI 分析工具，对于深层次的需要复杂数据处理、集成、建模等很多场景是无法解决的。从市场宣传和销售的角度来说，简化产品的复杂度和上手难度的宣传是没有问题的，有问题的是以一种错误的讲解、不专业的讲解最终误导企业接受了这些不正确的概念，并以这些不正确的概念来评估与规划 商业智能BI 项目的建设，没有充分预计到 商业智能BI 项目建设过程中可能会遇到的挑战与风险，最后导致项目的不成功与失败、反复建设。
2025-02-17 10:33:03
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原创 商业智能BI的价值，可视化报表等于商业智能BI吗？
我说是做商业智能BI的？还有一些数据为了方便未来的商业智能BI数据分析，需要对数据进行加工转换，让一个不规范的、不能分析的数据变成一个规范的可分析的数据。即使是现在，因为数字化转型的火热和数据分析的需要，商业智能BI作为数据类技术解决方案，也是信息化建设的重要一环，在市场中取得了空前的成功，并得到了各大领域企业的口碑认可。，在这些漂亮的报表出来之前，实际上我们还是要做大量的、专业的开发工作，而这些工作往往是不被人们直接看到的，所以就造成了大家对商业智能BI的印象就停留在单纯的可视化报表上了。
2025-02-13 10:11:07
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原创 BI财务分析中如何从ROE洞察行业特点（业绩归因）
核心就是负债，这个负债不是股东的钱，而是借来的钱最好是没有利息的，比如上游供应商的钱，大量的应付票据应付账款，付款周期长，欠着先不付；当然，高杠杆大多数情况下都是机遇和高风险并存，企业在进行加杠杆操作前，需要使用商业智能BI可视化分析 对资源投入的方向进行严格的数据可视化分析，将市场需求、供应能力、用户画像、目标群体、产品潜力以及竞品状况等进行数据分析，把握杠杆力度，让风险信息直观展现在可视化报表，并对核心指标通过颜色差异进行区分，监控预警异常信息指标，保持企业长期健康发展。高ROE的关键是什么呢？
2025-02-12 10:19:41
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原创 商业智能BI是什么都不明白，企业如何实现数字化？
在大数据的数据仓库架构基础之上，往左边更加拓展了数据的采集能力，在中间除了原有大数据架构的数据仓库建模之外，更加加入了数据资产的概念、数据资产盘点、数据资产管理，靠右扩展了数据服务的能力，将数据中台中按照一定规则处理好的数据打包对外提供服务。商业智能BI的定义其实很简单，简单概括一下就是，商业智能是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案，能够实现业务流程和业务数据的规范化、流程化、标准化，打通ERP、OA、CRM等不同业务信息系统，整合归纳企业数据。
2025-02-11 10:11:16
807
原创 制药行业 BI 可视化数据分析方案
派可数据针对制药行业企业的管理痛点，在全集团、全流程、全要素、全领域进行数据标准的规范、统一、梳理信息流、物流、资金流等现状，建立企业组织、部门、人员、产品、客户、供应商等核心数据的统一标准，从财务、采购、销售、生产、库存、质量、成本、人力、科研等多个业务领域进行数据分析体系的搭建，针对不同岗位、职位的人员设计适合其自身的可视化效果，讲好数据逻辑，有效反馈业务经营现状，改变事后复盘到事中控制的企业管控模式，提升企业数字化能力，提高经营效率。另外企业进行数字化转型，应当首先满足数据合规、安全管控的相关要求。
2025-02-10 14:27:37
1951
原创 BI 商业智能和报表，傻傻分不清楚？一文给你讲透
简单来说，商业智能BI指的就是主要由数据仓库、数据分析、查询报表、数据可视化组成的数据类技术解决方案，可以将海量杂乱的数据转化为可用的信息，满足企业不同人群对数据查询、数据分析和数据挖掘的需求，从而为业务和管理人员提供信息支撑，促进业务发展，辅助进行决策。数据信息化可以帮助企业全面的了解企业的经营管理，从经验驱动到数据驱动，降低情绪、心理等主观影响，形成以数据为基础的业务决策支撑，提高决策的准确性，这是企业更高层次的企业管理方式。不同的行业，不同的企业，其BI需求是不同的。2、从背后的技术架构来讲。
2025-02-07 11:58:21
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