主题：零售企业如何进行BI选型？

近年来，新零售概念持续火热，众多互联网巨头裹挟着资本和技术不断地攻城略地，在零售行业引起巨大波动。与之相对的，是传统零售企业的焦虑在不断放大。

市场：人口红利和线上红利消退， “保存量”和“赢增量”二者皆难

从市场的层面上看，传统零售增长放缓甚至负增长的现象开始频繁出现。自2012年下半年开始，实体零售诸如连锁超市、便利店和百货店就陆续出现关店的现象；此后，网购市场也再难维系持续性的高速增长。2016年，国内网络零售市场增速首次低于30%，远远落后于其黄金时期的59.4%。由于网购过于依赖用户流量的获取与转化，一旦线上流量红利消耗殆尽后，其与实体零售的获客成本差将大幅缩减。而由于人口红利消退，店租、人力等多项成本费用飙升，众多实体零售企业更是难以为继。

运营：整体运营的复杂度提升，人才梯队青黄不接

从运营的层面上看，传统零售过于依赖线下单一渠道，无法有效积累用户数据，用户画像处于一种模糊不清甚至无知的状态。加之消费升级趋势下，千禧一代的消费偏好及行为特点难以琢磨，单一的供货将无法满足消费者多元化的需求，因此要求零售企业必须迈入全渠道的精细化运营的阵列。虽然很多企业已经明确的给自身定了未来三年或者五年的目标，但目前全渠道模式还没有走通，核心在于成本结构和盈利模型没有建立起来。同时人才缺口始终存在，密集扩张时候人才跟不上扩张速度，一旦人员离职，经验又会随着人才流失而大量损失。

长远来说，传统零售转型已是势在必行。而这场新的商业趋势的来临对于零售业来说是挑战还是机遇，就要见仁见智了。目前各方都在依据自己的理解来重构“人、货、场”，企业必须学会借助智能BI工具来应用于数据化运营的过程中，用数据赋能其中的各个环节。但市面上的BI产品各有不同，如何挑选适合零售业态的BI产品，也是一个值得深思的问题。

要想回答这个问题，首先我们得先理清传统零售存在哪些数字化转型需求。

• 提升沟通及管理效率：零售的战争归根究底是效率的竞争，传统零售不是败给新零售，而是败给了效率低下。零售业要想转型，首先就必须要提升沟通和管理效率，以应对快速变化的市场需求。

• 固化经验到系统：贯穿交易各环节产生的海量数据，以往通常交由有经验的运营人员进行分析和定位问题，这样做的缺点是过于依赖主观意识且人员培养成本巨大。以数据驱动来为决策和运营提供信息支持，将专业的经验固化到系统，能大大释放人力资源空间，转而投向更温暖的服务。

• 监控运营状态，防范风险：零售运营状态牵一发而动全身，合理运用AI预测等功能，将进一步提升整体的数据监控运营体系，以便更好地防范风险并进行及时调整应对。

• 增加快速反应能力：面对快速的市场需求变化，企业经营过程中需要能够快速反应，及时应对，同时利用结果及时评估应对措施的效果，形成全链条的快反能力。

针对前面提到的零售企业在转型过程中遇到的痛点以及自身必须解决的数字化需求，观远数据基于对行业的思考、以及结合众多CIO的共识，从BI选型的角度面向未来，为零售企业给出了以下几点建议：

1）极度敏捷：从IT到DT的时代，零售行业数据分析和决策升级的挑战全面提升，BI系统要做到极度敏捷，并且能够快速响应（亿级数据秒级响应），这也是现在所有数据平台应该具有的基础能力。观远数据整个系统服务集群、部署、配置可在几个小时之内完成，并且支持云端（SaaS部署）和私有化部署，总拥有成本（TCO）低于市场同类产品，以超高的性价比帮助企业灵活应对业务的快速变化。

2）终端要求低：BI要为零售企业赋能，也就是说我们要给用户超低的学习门槛。观远智能BI一个小时就能轻松上手，并且可以选择切换大中小屏和进行业务场景的变更，让BI不再只面向管理层，也为基层管理人员赋能，为基层员工减负。同时让每一个终端能做到使用数据分析平台的用户，不需要安装任何的东西，只要通过浏览器、微信、钉钉、小程序就可以直接接收到数据分析的结果，大大加强了协作办公效率。

3）以用户为中心：传统BI项目，经常是以开发一堆堆最后没人看的报表来含恨而终，所以，新一代智能BI必须以用户为中心，以解决商业问题为目标，来设计每一个分析场景。观远智能BI以数据产品经理的角度来深度理解用户需求，以设计数据产品的理念来开发看板，并且将运营和推广的思路融合其中，让数据分析真正地深入业务当中。

4）兼容性强，轻量级：零售企业往往面临系统繁多，历史久，技术杂（来自不同供应商不同时期的产品及实施）等历史遗留问题，观远智能BI平台以“轻、灵、快、易”的显著特点，一直致力于提供最佳的用户体验。平台可对接多数据源，内外数据全量接入，支持现在便利店线上线下的深入融合；可视化的ETL快速完成数据清洗与整理，同时数据秒级响应让决策快人一步。

5) 海量数据处理能力：BI平台不仅要有完成最基础数据分析的能力，还要有空间合成在未来的智能应用。观远数据面向未来AI应用，打造了底层海量特征的处理能力。支持丰富的预测分析、机器学习等算法，并有销售预测、需求预测、智能诊断、智能订货等深度AI应用场景。

综上所述，未来零售的竞争将会是在精细化运营和智能化管理等方向。所以企业如何采用轻灵便易的方式让系统用活，则会是从零售企业角度来说，真正让数据产生价值的关键要素，也是零售选择BI的价值所在。

基于对零售业态的深刻理解，观远智能BI深耕零售行业，以先进的产品技术和专业的服务水准赢得了国内外众多知名零售企业（诸如联合利华、百威英博、来伊份、上蔬永辉等）的信赖。想要了解产品详情及零售行业案例，请登录观远数据官网。