在制造业的数字化转型浪潮中，商业智能BI工具正慢慢的变成为推动企业增长的“加速引擎”。随着数据量的爆炸性增长，如何高效地分析和利用数据，已成为制造业提升竞争力的关键。

  本文将基于BI工具在制造业中的优势，深入探讨一种创新的BI分析模式，旨在帮助制造企业解锁数据潜力，实现从数据收集到智能决策的飞跃。

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  BI工具为企业管理层提供了及时且准确的数据分析，使得决策过程更加科学和合理。与传统的固化式分析相比，现代BI工具能够很好的满足企业对于深度分析的一直增长需求。例如，当企业领导发现利润问题时，BI工具可提供自助式和敏捷式的分析，帮他们迅速识别问题所在，如产品线、客户群体或特定日期的利润表现，并找到相应的解决方案。

  BI工具的应用场景范围广泛，涵盖企业运营的各个关键领域，包括生产、研发、资金管理等。通过构建全面的数据体系，公司能够在准备、开发和运维阶段进行深入的业务流程梳理和分析需求明确，从而开发业务包和数据仓库，确保数据的质量和安全。

  BI工具不仅提升了企业的数据分析能力，还有助于构建数据分析人才体系。这包括数据研发人员，他们专注于数据的清洗、加工和维护，以及数据运营人员，他们利用数据分析来发现业务问题并创造数据产品。通过培养这些人才，企业能够营造一个以数据驱动的决策文化，增强整体的数据分析和业务洞察力。

  利用BI工具进行自助分析，可以为企业发现更多的业务机会和价值。这种转变不仅提升了数据分析的即时性和灵活性，还增强了数据分析的整合性和深度。然而，对于大多数制造型企业来说，业务部门直接大量使用BI工具制作看板仍然是一个挑战。

  业务部门人员工作繁忙，且可能缺乏直接应用高级BI工具如Fine BI的能力。特别是生产部门的执行层员工，他们更倾向于灵活多变的工作方式。因此，需要运营人员等角色来负责报表和数据看板的开发，以便IT部门能够专注于数据处理。

  尽管进行了数据分析，但往往缺乏有效的后续跟踪和管理。这导致分析结果没办法得到持续的优化和应用，影响了数据分析的实际效果。此外，业务部门，如营销部门，需要投入大量时间来筹备会议和制作报告，这进一步凸显了数据分析和报告制作上的痛点。

  过去的数据分析维度还不够细化，以前可能只分析到月度数据，但现在要进一步细化，比如细化到日度数据。这不仅仅是看结果数据，还要关注过程数据，如客户拜访次数、供应商培训次数等关键行为数据。这一些细节对于理解销售结果和关键指标背后的动因至关重要。

  这个体系最重要的包含三个部分：数据体系、人才体系和流程体系，这三者缺一不可。

  企业在构建流程体系时，应超越传统分析模式，建立一个覆盖从前期准备到后期运维的全面数据体系。该体系强调数据分层管理、权限控制和业务需求的精准对接。

  在前期准备阶段，核心任务是明确分析需求和参与部门，识别如运营、生产等对数据分析灵活性和实时性要求高的部门。业务分析需求调研阶段则侧重于构建数据架构，从ODS层开始，通过维度表和事实表形成大宽表，支持多维分析。

  数据开发阶段关注数据质量的提升，通过数据清洗、加工确保准确性和完整性。同时，开发业务包，封装复杂逻辑，简化业务部门数据获取过程。业务包存储于数仓中，保障数据安全性和可管理性。

  在配置与运维阶段，精细的权限设置是关键，确保数据安全的同时促进跨部门协作。数据分发与管理确保数据及时、准确地传递给用户。

  在Fine BI6.0中，业务包由基础表和分析表构成，分别面向业务部门和IT部门。这种分层设计既保证了数据的专业性与可用性，又促进了部门间的沟通与协作。IT部门负责从原始数据库中同步数据、进行数据治理和清洗；业务部门则利用这些经过处理的数据来进行主题建模和深入分析。这种合作模式使得数据能够真正为业务服务，推动企业实现数据驱动的决策和增长。

  企业应依据业务需求，灵活地培养或引入自主分析人才和数据运营人才。自主分析人才专注于业务洞察和决策支持，数据运营人才则专注于数据管理和技术实施。

  在与企业一同开发数据业务包的过程中，不仅能让技术人员进一步探索业务需求，还能在实践中学习和掌握数据分析的所有的环节。这种“做中学”的方式，对于提升技术人员的实战能力和团队协作能力具备极其重大意义。

  企业能够最终靠多种形式的培训与活动来培养人才，比如组织比赛、挑选课题进行实践、培训产品使用以及传授业务分析思路等。这些活动不仅激发能员工的积极性和创造力，还帮他们将所学知识应用于实际在做的工作中，为公司能够带来有价值的业务分析看板。

  营造数据分析氛围，并为员工提供学习和成长的环境，可以推动数据分析人才体系的构建。企业不仅要关注数据分析的结果和价值，更要关注业务人员是不是具备了数据分析的能力和意识，在企业上下培养起数据文化。

  过去，业务部门产生需求后，会上报给IT部门，随后IT部门依据这些需求进行报表的开发。然而，现在需要转向自主分析流程，即IT部门专注于数据开发，而业务部门则负责看板的制作。这样就形成了一个闭环：底层数据的更新优化由IT部门完成，业务部门则进行基础数据分析、自主分析以及基于分析结果的业务动作改善和流程优化。

  在BI分析中，企业要加强监控流程，以保证物料的及时上架和异常处理。例如，仓储部门通过监控物料的流入流出，及时有效地发现并处理呆滞物料，避免资源浪费，优化库存管理。

  BI分析模式强调对销售线索转化率的持续关注。通过分析模型，企业能够识别影响转化的重要的条件，从而制定更有效的经营销售的策略，提高销售效率和业绩。

  运营效率是BI分析模式中的另一个关键点。企业通过分析线索的运营流程，识别瓶颈和改进机会，从而提升整体运营效率，加速销售周期，增强市场竞争力。

  通过本文的分析，我们认识到BI工具不仅是制造业数据分析的强有力工具，更是企业加速发展的催化剂。随着BI技术的慢慢的提升和应用的深化，它将助力制造业在复杂多变的市场环境中，以数据为翼，飞向更高效、智能、创新的未来。

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  为纵深打击缅北涉我电信网络诈骗犯罪，全面清剿诈骗窝点，依法缉捕涉诈人员，近日，公安部部署云南公安机关加强与缅甸相关地方执法部门的警务执法合作，首次在缅甸当阳地区抓获1079名实施跨境电信网络诈骗的嫌疑犯，其中中国籍嫌疑犯763名。目前，全部中国籍嫌疑犯已被移交我方。

  11月22日，有网友反映孩子近期在牛奶中喝出异物，疑似为老鼠。相关线日晚间登上微博热搜第一。23日凌晨，旺旺集团发布声明函，称公司已对留样产品封存备查。旺旺集团声明函截图11月22日，有网友反映孩子近期在旺仔牛奶中喝出异物，疑似为老鼠。

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  极目新闻记者 丁鹏11月21日，多名网友发视频称，山西代县网红“丐中丐”夫妻在驾车直播时遭遇车祸，夫妻俩不幸身亡。22日，极目新闻记者从当地交警处了解到，当时一辆大货车上的重物坠落，砸中夫妻俩的车。

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  王宝强被举报涉嫌欺诈，受其资助孩子父亲发声：已资助2年，每学期都会转账

  极目新闻评论员 屈旌近日，央视起底了网络“水军”刷人气产业链，“极速评论点赞”“极速手工涨粉”，在某平台上，各种制造人气、增加流量的订单五花八门，花钱就能“转评赞”。据警方调查发现，网络“水军”的运作已形成了一个完整的产业链。

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  本文陈述所有内容皆有可靠信息源自，赘述在文章结尾文 成倚贤●—≺ 前 言 ≻—●有这样一位歌手，他以独特的艺术风格和非凡的才华，成为了无数人心中的传奇，可在他光鲜亮丽的背后，却隐藏着一段段不为人知的曲折故事。

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