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2014-09-23
聚焦ERP专栏之四
后ERP时代
——充分挖掘大数据的价值
  1. ERP与大数据分析
  随着企业信息系统(ERP)的发展,企业的后台数据库中积累了海量的数据信息,只要有效加以利用,将会是企业的一笔巨大无形财富,但由于传统的ERP是面向操作的,对于这些数据信息,目前仍停留在查询、统计等功能的实现,缺少基于历史数据的洞察分析,也就无法将数据转换成具有决策价值的信息。而另一方面,随着市场竞争的日趋激烈,企业对于有价值的商业信息和前瞻性的运营决策分析的需求显得越来越迫切。如果能够有效利用开发蕴藏在ERP中的数据财富,进一步挖掘这些数据之间的潜在关系和规则,预测其变化趋势,从而帮助企业实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到利润的转化,最终将数据转化成有价值的商业信息,不断地为企业策略调整提供数据支撑,让ERP系统更好地服务于企业。
总而言之,ERP中的数据财富是实现企业大数据分析的坚实基础;而大数据分析,又将进一步推动企业的ERP实现功能优化完善。
  1. 基于ERP大数据挖掘的业务决策优化案例
  零售业中,不乏基于企业ERP大数据进行分析挖掘的成功案例,其中,美国最大连锁超市之一的Target, 其“怀孕精准预测”案例就十分具有代表性。
  孕妇,对于零售商来说是一个高价值顾客群体,为此,Target基于ERP系统中现有客户消费行为数据开发了一个预测模型,其中包含了一系列高价值的数据模式,比如,很多孕妇在怀孕第二个月开始就会购买许多大包装的无香味护手霜;在怀孕的最初20周大量购买补充钙、镁、锌的善存片之类的保健品。由此,数据分析师选出了25种典型商品消费数据,构建了“怀孕预测指数”,通过这个指数,能够精确地在孕妇怀孕早期就把她们锁定,赶在所有零售商之前,根据预测的怀孕时间,向她们精准及时地推送怀孕各阶段所需的产品广告,最早锁定了宝贵的顾客资源。
  在这一大数据分析模型的推动下,Target的孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。且Target将这一大数据分析技术从孕妇这一细分顾客群向其他各种细分客户群推广,从2002年到2010年间,销售额从440亿美元增长到了670亿美元。
  1. 亚游集团与ERP大数据
  结合亚游集团的业务发展目标,实现ERP大数据挖掘是集团信息化工作的长期目标之一,但从现状来看,最为迫切需求仍是对集团旗下各个业态、众多企业的财务、业务数据进行积累、整合,并建立统一的数据标准,确保数据的完整、准确、一致,在此基础之上,才能针对不同业态、不同企业的各类业务需求开发相应的数据分析模型,助业务发展一臂之力,实现集团高效迅速地发展。
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