零售行业数据分析工作模式革新

在零售行业,干数据分析和汇报的小伙伴肯定懂,每个月、每季度、每年都要做各种报告往上交。随着公司业务的拓展,销售的类目从几种到几十种,甚至到上百种,数据量也不断往上涨。以前做个Excel表、画几张图就能搞定的事情,现在光是整理这些数据就够让人头疼了,更别说还要从中找出有用的信息,做成清晰易懂的报告。

因为,面对这么庞大的数据量,我们真是遇到了前所未有的挑战。我们在业界内也寻找一些解决方案来解决我们的问题,顺便给大家分享一下。

一、面临的挑战

(1)工作模式

提需求 -> BI技术人员导出Excel -> Excel中数据处理 -> Excel画图 -> 复制进去PPT做报告

  • Excel中简单数据处理
  • 画图 & 做报告

(2)挑战

  • 跨部门合作 :业务部门需要给BI技术部门频繁提需求沟通,才能得到需要的数据
  • 跨工具使用 :DBA工具取数、Excel数据加工、Excel画图、Word或PPT做报告
  • 无法复用 :每月、每季度、每年的分析报告基本雷同,只是数据不一致,但每次都需要重新做
  • 无法数字化沉淀 :都是保存在本地的Excel、PPT、Word文档,人员交替后存在丢失风险
  • 数据量大 :数据量大时,Excel处理起来会卡顿

二、新模式的探索和落地

为了应对以上的挑战,我们寻找一款可协同、多模态的数字化产品,并且有一定的AI辅助能力。所幸的是我们找到了一款阿里云下比较贴近的产品(DataV Note),他是一款智能文档工具,支持写代码、画图、写报告的功能。

(1)跨部门合作

  • 写需求:我们会创建一个文本单元格,写下需求
  • BI取数:BI技术人员会根据需求在下面取数
  • 画图:根据取数所得的数据集画图

(2)统一工具链

在编辑态中,DataV Note的文档中提供了SQL、Python、图表、地图、富文本、Marddown的单元格,能满足取数、画图、写文字报告的需求。

在预览态中,DataV Note支持对布局、主题、水印等等的设置,能讲报告美化润色。

(3)数字化建设

我们将每个月、每个季度、每年的报告整理好:

当编写新报告时,只需要复制出来替换里面的数据集即可,当然需要更改里面的结论:

由于统一了工具链以及进行数字化建设,这让我们把以前散乱的Word、PPT、Excel沉淀下来,哪怕是公司人员交替,这些分析的思路和模板都保留下来,成为公司宝贵的知识库之一。

(4)数据量问题

我们季度、年度的销售信息大概会有数十万条、甚至上百万条,DataV Note还是能快速查询出来,还是可以符合预期的。

三、未来的期待

我们使用下来DataV Note还是很赞的,但是还有提升的空间。我们描述下未来的分析愿景:

  • 定时分析:希望能支持上定时调度自动进行分析任务
  • AI增强:希望能通过数据清洗、数据去重、数据插值、数据异常值处理等等手段进行每个季度自动分析,并通知到我们
  • 大模型切换:最近DeepSeek很火,希望能在千问、DeepSeek自定义切换
  • 外网搜索:我们还希望对一些竞对进行分析对比
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