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华致酒行连锁管理股份有限公司
来源:时间:2021年04月13日

简介:
华致酒行连锁管理股份有限公司(以下简称"华致酒行")成立于2005年5月26日,其经营宗旨为:创新酒类销售运营管理模式,以酒品保真连锁销售为主营业务,精心打造最受广大消费者信赖的中国保真酒品连锁销售第一品牌。公司秉承"让广大消费者,能够放心地购买到真品美酒,喝上真品美酒"的企业愿景,致力于为消费者提供专业的产品选择、安全的保真酒品系统管理和优质的服务。


面临的挑战:
随着我国经济快速成长,国民所得不断的提高,教育水准的普及与提高,科技的进步,民众之生活水准提升,国人的生活型态改变,消费习性或购物习惯也跟着大幅转变,加上国内零售业的应运而起且迅速发展,使综合商品零售业家数不断激增且彼此间的竞争更日趋激烈。迈入信息时代的今天,零售业为了强化企业竞争力,近年来大力推动商业自动化,使经营能力(实时、正确掌握商品信息、有效调整商品结构、商业服务品质改善等),与商业价值(如销货金额成长率提供、现金流量/效益、资本报酬率等)都有获得显著成效。    


而今日的零售业者更为了明日的竞争力,积极投入销售情报数据库分析,顾客关系管理分析,与商业智能分析等信息系统的开发。期望更精准掌握顾客消费习性,达到企业屹立不摇的地位。
 
解决的问题和目标:


解决的问题:
通过对商品销售情况、库存情况、采购情况、成本、费用等直接关系到企业效益的经营业务数据进行分析,逐步优化产品的结构来提高商品销售金额、合理控制库存降低库存成本、对费用进行分析控制费用以及对现金流进行分析来控制安全的现金流。通过对以上经营情况进行分析来提高销售降低成本以实现提高企业的经营效益和经营效率,增强企业的竞争优势。


通过对商品的销售趋势分析、商品结构变化分析以及财务分析(如:成本分析、现金流分析)建立一套完整的监控预警以及决策支持体系,及时调整企业经营策略,增强企业抗风险能力。


目标:
1、构建一个涵盖财务、运营、商务、人力资源等业务范围的企业级数据仓库。
2、构建一个综合运营分析平台,实现对集团运营、财务、商务、人力的监控及领导的决策支持提供理论支持。
3、提升ERP价值,充分利用ERP中积累的丰富历史数据。
4、提升团队建设,使团队逐步具备独立运维、实施的能力。
 
为何选择SAP:
灵活性好,符合客户个性化要求。
既满足客户基础数据业务要求,又可根据需求进行模型扩展开发。
BO是全球领先的商务智能(BI)软件,帮助客户更加深入地跟踪和了解其业务,改善决策水平,优化数据分析。
 
SAP的解决方案  SAP Business Objects
项目应用的产品
查询分析工具:SAP BusinessObjects Web Intelligence
仪表盘:SAP BusinessObjects Dashboards
 ETL 工具:SAP BusinessObjects Data Services
报表工具:SAP BusinessObjects Crystal Reports
 
实施亮点:
1、构建一个涵盖财务、运营、商务、人力资源等业务范围的企业级数据仓库
2、提升ERP价值,充分利用ERP中积累的丰富历史数据,构建一个综合运营分析平台,      实现对集团运营、财务、商务、人力的监控及领导的决策支持提供理论支持
 
实施伙伴:
北京奥维奥科技有限公司
 
效果:
通过SAP BusinessObjects商务智能平台,整合财务、销售、采购、库存等系统的数据,将企业各层级管理人员关心的业务指标,进行预警、对比、趋势、评分等方式,以驾驶舱和分析报表等形式,为用户提供个性化的展现。让管理者及时有效的发现企业内部运营中出现的问题,进而优化管理,提升绩效,为领导管理层企业内部运营管理提供决策支持。
 
数据库:Oracle 10g
 
操作系统:Windows Server2008
 
硬件环境:HP服务器
 
BO引领企业发展


随着各种大中型企业的不断诞生和发展,企业对于我国经济状况的不断提升有着重要的作用。在如今经济全球化的大背景影响下,企业间的竞争力也在不断的加大。若想要加强企业自身的竞争力使之在竞争中不被击垮,就必须要注重企业自身决策的科学化。而SAP BO系统提供了这样一个平台。


商业智能的成功很大程度上依赖于前端工具。如果最终用户不能通过前端工具方便地回答关键的业务问题,那么无论数据仓库设计得多么精巧,也不能称为成功。如何选择一个合适的、能够满足用户提出的各种问题的前端工具,是广大集成商和用户面临的一个挑战。


如今,越来越多的机构已开始着手建立独立于业务系统之外的、纯粹面向分析应用的数据集市或更大规模的数据仓库,负责建立数据集市或数据仓库的小组通常要同时负责确定商业用户使用的查询、报表和分析技术。


但是在数据集市或数据仓库的建立过程中并不是所有的需求都是明确的。某些需求直到用户使用数据仓库时才会了解,而另外一些需求可能要到很久以后当其他一些数据集市建立起来时才可能提出。


针对这类问题,合适地选择前端工具将会带来明显的短期和长期效益。数据展现和分析。


工具(前端工具)应具有以下特点: 


易于使用和灵活设置——前端工具必须易于使用、易于设置,同时对数据库要有灵
活的表现方式。如果在这些方面存在不足,数据仓库将变得无法使用。


聚合感知——为了减少响应时间,前端工具必须可以使用数据仓库中预先计算好的聚合表,而最终用户不用自己去决定这些数据该怎样取得。


贯通主题领域——前端工具必须能够从多个事实表中提取数据来适应业务问题,也就是经常提到的“交叉钻取”功能。


克服SQL 的限制——考虑到 SQL 语言并不能完全体现数据仓库的潜力,这个工具   需要解决一些SQL 语言所不能解决的问题,如排名次、累进汇总以及不同聚合层次的比较等等。


访问并使用多种不同的数据源——用户需要将来自不同数据源的数据合并到同一个报表中。这些数据有些可能来自不同平台的数据源,也可能根本不是存储在数据仓库中的。


集成的分析功能——工具要提供分析能力,而不需要开发商的持续支持。即允许用户采用旋转、切片和钻取等手段分析数据,不用受预先定义好的分析层次的限制。

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