データ分析基盤の構築
データ分析サービスとは、組織內(nèi)で利用可(kě)能なデータを知識へと変換し、企業が十分な情報に基づいてビジネス運営の意思決定を行(xíng)えるようにすることです。 データには、組織の業務システムから得(de)られる注文、在庫、取引口座、顧客、サプライヤーなど、さまざまなデータが含まれます。 データウェアハウス、オンライン分析処理(lǐ)（OLAP）ツール、データマイニングなどの技(jì)術を使って、貴重な情報を分析し、企業の意思決定に役立てます。
異なる部門、システム、フォーマット、定義、フィールドなどからデータを収集し、クリーニングと統合を行(xíng)います。 統一フォーマットと統一管理(lǐ)を実現します。
企業の実際のビジネスニーズに応じたデータ分析モデルの構築を支援し、ビジネス上(shàng)の意思決定に役立つデータの価値を掘り起こします。
企業のビジネスニーズに基づいて、データ分析モデルを構築およびデータの価値をマイニングし、ビジネス上(shàng)の意思決定を支援します。
顧客企業は、年間売上(shàng)高(gāo)が200億元を超える、大(dà)規模な飲料ブランドであり、中國國內(nèi)でも知名度が高(gāo)いです。
1. 40+の成熟したSKU、32の地域、毎週/毎月のターミナル出荷需要予測。
2. 18の責任工場が32地域の生(shēng)産と販売の調整と生(shēng)産スケジュール計畫(huà)を擔當し、本社と各工場および販売會(huì)社は統計を持っています。
3. 擔當者および擔當者予測。人(rén)件費が高(gāo)い。
4.予測のレベルでは、現在の基準は専門家(jiā)の経験の判斷にあり、手動の予測は時間と手間がかかり、予測の専門家(jiā)を失うという問題に直面しています。
5.輸送に関しては、地域間および工場間生(shēng)産が頻繁に発生(shēng)し、輸送コストが高(gāo)くなります。
6.市場では、供給が不正確であるため、売上(shàng)が失われるだけでなく、競争が市場に侵入する可(kě)能性もあります。
1.毎週/毎月の生(shēng)産と販売の調整、毎日と毎週の配達、および18の責任工場の生(shēng)産スケジュール計畫(huà)のローリング更新し、最終出荷予測の參照ベースラインを提供します。
2.第1段階の評価要件：月別製品別地域別、地域別の予測正解率は、75％を超える標準要件を満たしています。
3.業界の特性に応じてモデルをカスタマイズし、継続的なモデル分析および最適化サービスを提供します。
結果1：経験値の固定化：専門家(jiā)の経験がシステムに固定されているため、企業にとって長期的なデータ資産になります。
結果2：効率の向上(shàng)：手動予測のコストを大(dà)幅に削減し、日次データの計算(suàn)作(zuò)業を削減し、作(zuò)業効率を3倍に向上(shàng)させます。
結果3：精度の向上(shàng)：SKUレベルの販売端末の出荷予測の精度が15％以上(shàng)向上(shàng)し、毎週/毎月の生(shēng)産と販売のコラボレーションのためのより科學的な參照ベースラインを提供します。
結果4：最適化された供給：SKUレベルの注文履行(xíng)率とタイムリーな配信率が5％以上(shàng)増加し、會(huì)社の生(shēng)産、ロジスティクス、および倉庫保管のコストが大(dà)幅に削減され、改善されました。販売時點での緊急事態（プロモーション、フェスティバル、大(dà)規模なイベントなど）に対応する機能により、販売損失が毎年數(shù)千萬件減少(shǎo)しています。
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