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零售行业

随着外部环境变化、行业竞争的加剧，零售行业普遍面临利润低的问题。如何降低成本、提升运营效率是零售行业重点关注的目标，行业整体步入精细化运营时代。因此,零售企业需要借助BI数据分析，发现产品研发、采购、营销、销售、运营等各环节的业务问题,提升企业内部经营管理效率，洞察新的增长机会。

具体而言，零售行业对于Bl数据分析平台的需求包括以下几方面:

管理决策支持: 以往决策层只能通过各部门上报业务系统数据或统计报表，在此基础上手动进行数据整合分析，数据分析过程繁琐耗时，且业务部门上报的数据可能存在瞒报、漏报的情况。因此,需要BI数据分析平台，为决策层提供管理决策支持，站在数据整合后的高度看问题。

业务数据支持:业务部门的数据分析需求存在变化。且有些为一次性需求，原来需要将新需求反馈给IT人员，由IT人员完成报表开发，需求响应周期较长，且对现有报表进行改动的成本高。因此，需要BI数据分析平台，为业务人员提供数据支持，满足业务人员的自助式分析需求。

海量数据响应:随着业务系统的增多，数据量不断增长，原有系统已无法满足对于海量数据的处理要求。因此,需要Bl数据分析平台，实现对大规模数据的并行处理，支持海量数据的快速响应。

制造行业

中国作为传统制造业大国，在全球产业链分工中扮演了重要的角色。为了进一步巩固中国制造的优势，实现制造产业的创新升级，国务院发布《中国制造2025》战路文件，旨在实现中国向制造强国的转型。其中，发展智能制造是中国从传统制造向中高端制造转型的核心战略目标。

智能制造的核心是数字化、网络化和智能化，需要充分利用数据，全面洞悉生产过程，保证订单按时生产，发现生产过程中的问题并及时解决，优化生产效率。在智能制造时代，制造企业需要建设数据分析平台，通过数据分析实现对生产制造全流程的监控，优化运营效率、降低生产成本,提升制造企业的竞争力。

具体而言，制造行业面临以下挑战:

数据基础设施情况薄弱: 制造企业仍然存在以手工记录数据的情况，数据基础较薄弱，缺乏数据管理机制，数据质量参差不齐,存在数据不统一、缺失, 甚至存在数据上报不准确、瞒报等问题，难以为数据分析应用提供支撑。

数据孤岛严重:制造企业有MES. MRP、ERP等众多系统，但系统间未打通整合,数据无法实现整合联通，导致产销存等各环节无法协同工作，大量数据储存在业务系统中，未释放数据的价值。

数据分析形式固化:目前制造企业的数据分析采用传统的固定报表形式，形式单一，分析维度少，对分析需求的响应周期长，无法满足不同层级用户对于数据分析的需求。

来源:爱分析

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