隨著大數據的發展，越來越多的企業開始重視數據的應用，都說數據能創造價值，但在數據應用的過程中，面臨著諸多問題。比如零售行業，其在數據應用的過程中面臨著以下問題：
1、數據存儲在多地，數據孤島林立
2、業務復雜導致數據融合困難
3、缺乏數據規劃導致數據質量不一致
4、數據分析維度單一致使數據利用率不高
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盡管零售行業有統一的業務系統管理店面業務，也積累了大量的客戶、交易等經營數據，但由于這些系統偏向于記錄型，無法進行靈活的數據分析，導致導致分析效率低下，在面對海量的數據處理與深度分析時往往心有余而力不足。而商業智能BI在避免重復建設數據倉庫的同時，通過內置的智能ETL工具便可以對接來自不同業務系統的數據源，實現經營數據的快速分析與展現。
例如，零售行業的銷售數據分析，假設管理層想從多維度了解零售的銷售數據情況，那怎么做銷售數據分析？
當借助合適的BI工具后，我們便可以輕松做出靈活的銷售數據分析，比如眾多門店、區域數據一目了然：
如圖所示，管理者可總覽銷售收入、成本、毛利、訂單數等核心銷售數據，且該分析圖表直觀展示了各區域收入占比、門店收入排名、商品銷售明細情況等。管理層可靈活通過不同維度對銷售數據進一步的分析，讓這些銷售數據可以快速有效的指導管理決策。
那具體如何借助BI工具做零售行業的銷售數據分析呢？其實很簡單，這里我們大致將其分析分為三步驟：取數、建模、圖表設計。
取數，大概是很多零售行業數據應用中遇到的最多的難題了，業務數據獲取不到或難以獲取的心酸，大概很多報表人深有感觸。但隨著數據時代的發展，借助BI其內置的ETL便可將不統一的業務數據抽取到統一的數據倉庫中，方便了分析者隨時隨地調用數據，建模拖拽設計，完成所需的數據分析圖表，如下BI架構圖所示：
當數據獲取變得比之前容易時，數據的準確性與安全性也變得更加重要了，借助BI我們可以通過層層權限的管控，將銷售數據分析圖表準確高效地分享給相關的瀏覽者分析查看。
關于具體的銷售數據分析圖表的設計實現步驟，感興趣的用戶可以參考我們之前分享的采購分析報表怎么做等相關內容，其圖表工具的設計操作步驟類似，這里不再贅述。
