- 數據存儲在多地，數據孤島林立
- 業務復雜導致數據融合困難
- 缺乏數據規劃導致數據質量不一致
- 數據分析維度單一導致數據利用率不高
……
盡管零售行業有統一的業務系統管理店面業務，也積累了大量的客戶、交易等經營數據，但由于這些系統偏向于記錄型，無法進行靈活的數據分析，導致導致分析效率低下，在面對海量的數據處理與深度分析時往往心有余而力不足。
而商業智能BI在避免重復建設數據倉庫的同時，通過內置的智能ETL工具便可以對接來自不同業務系統的數據源，實現經營數據的快速分析與展現。
例如，零售行業的銷售數據分析，假設管理層想從多維度了解銷售數據情況，那怎么做銷售數據分析？
當借助合適的BI工具后，我們便可以輕松做出靈活的銷售數據分析，比如眾多門店、區域數據一目了然：
（注：圖表僅供參考）
那具體如何借助BI工具做零售行業的銷售數據分析呢？
其實很簡單，這里我們大致將其分析分為三步驟：取數、建模、圖表設計。
取數，大概是很多零售行業數據應用中遇到的最多的難題了，業務數據獲取不到或難以獲取的心酸，大概很多報表人深有感觸。但隨著數據時代的發展，借助BI其內置的ETL便可將不統一的業務數據抽取到統一的數據倉庫中，方便了分析者隨時隨地調用數據，建模拖拽設計，完成所需的數據分析圖表，如下BI架構圖所示：
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