横沥ERP公司

有数据，但不能直接用：制造企业从生产到销售环节长环节多。虽然有数据沉淀，但也存在分散在不同系统、数据口径不一致、数据粒度粗、更新频率低等问题。在过去的发展过程中，制造企业根据企业价值链各个环节的需求，逐步建立了包括企业ERP系统、CRM系统和供应链系统在内的内部系统。随着互联网经济的快速发展，包括第三方市场监测系统和电子商务平台数据系统在内的外部系统相互连接。企业中的数据分散在不同的系统中。由于每个系统的建设目的和使用方法不同，不同系统之间的数据统计口径不一致。业务人员在分析数据时，需要花费大量时间对不同系统中的数据进行整合和清理，甚至会出现大量数据缺失的情况为了更好地洞察消费者需求，应对市场和竞争形势的快速变化，业务部门对内部数据的更新频率和外部数据的粒度要求越来越高。然而制造企业目前的数据状况很难相应地匹配这些需求。较低的数据治理水平和数据质量造成了大量的数据冗余、系统冗余和人工操作问题，阻碍了员工人力效率的提升。

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根据数据应用场景的需求设置系统，明确数据需求和数据标准。优化企业数字化转型过程中的系统冗余和数据冗余问题，需要以业务数字化转型和应用场景推广过程中遇到的实际问题为出发点，推动企业逐步建设信息系统和数据中台，沉淀内外部数据，建立统一的数据统计口径和管理标准。同时要构建业务数字化转型的战略思维，对业务数字化转型的总体方向、节奏和重点进行全面、前瞻性的思考，避免在制度建设、数据沉淀和治理过程中走弯路、回头路。

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数据应用场景的落地，将促进业务效率、成果的提升和业务的数字化转型。应用场景是实现系统和数据价值的途径。在业务数字化转型过程中，需要以消费者需求洞察、销售预测、竞品动态跟踪等关键环节，以及场景和工具开发的数字化应用为策动点，通过业务体验数字化、模型搭建、工具开发等手段，辅助和提升业务人员战略构建的精准性和业务行动实施的及时性，让业务人员充分感受到数字化给自身带来的价值和能量，进而推动业务由点及面。

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以产品退市为例：传统制造企业需要不断优化产品结构、管理SKU量来进行产品退市决策，以平衡产品收益大化和工厂产能优化配置。然而，如何准确地做出产品退市决策(退回真正没有价值的产品)一直是制造企业的难题。在升级数据驱动的业务应用场景的情况下，通过以下步骤将数据应用到业务场景中。了解实际退市涉及的业务环节，在现有产品退市规范的基础上梳理产品退市的业务逻辑，确定刚性红线指标，如产品质量指标、利润指标等。第二步：整合清理产品销售过程中沉淀的数据，用数据说话挖掘与产品销售相关的预警指标。从产品流量获取、流量转化等维度。