怎么搭建零售行业的经营分析体系?

整体思路就是：利用数据中台基于业务全价值链的数据沉淀，借助大数据技术进行采集、计算、存储和加工，同时统一数据建模与治理，构建数据资产，充分挖掘数据，实现数据价值。

从目标来看，也就是业务视角，基于岗位角色构建一站式数据应用，全面、及时、准确透视企业经营状况，拉通全价值链高效协同;满足不同组织主题域的交互式实时动态可视化场景，辅助业务及时、高效决策。

从IT视角来看，就是实现全域数据整合， 进行数据建模与数据治理， 实现基于岗位的经营分析场景。

这里面包含三层架构，最下面一层是IT 层，也就是数据中台的能力;最核心的一层是业务规划层，这一层，我们重点基于商品、采购、销售、库存、会员、人力、财务等各个业务域，进行业务主题建模，然后基于人、货、场数据对象进行横向拉通、建模，来支撑各统计分析和业务洞察需求，比如针对会员的宽表模型，包括消费金额、消费频次、消费偏好等;针对商品的模型，包括商品货龄、品类等分析。

最后就是最上层， 满足各管理层级看数据的应用场景，比如高层，一般是看集团型指标，或排名类指标、或趋势类指标，基本是通过大屏来展示，更关注直观快速的发现问题;常规报表，更多是给管理层或各专业条线负责人来看，更关注对指标的深度分析和问题挖掘，指导后续决策。自助分析主要是面向一线业务部门用户，用户日常数据整理和统计需求，比如要分析下本周的促销活动带来的收入增长、消费者分布、以及促销目标完成情况的日常跟进等。其它还有客户洞察、算法预测等创新场景。

通过以上三层内容，可以逐步形成企业经营分析体系建设。