零售、能源化工、银行、时尚、制造业及医药行业是怎样使用数据的？

题图来源@视觉中国

数据分析现在已成为各行业的主流趋势，如何把数据践行成生产力？8月，在2018年帆软智数大会上，来自中国医药集团、绿城集团、江苏银行、云天化集团等四十余家各行业标杆企业为我们分享了信息化实践经验。

帆软数据应用研究院院长杨扬认为，如果企业是房屋，那么数据就是蜡烛，如果想用烛光将整个房屋填满，那首先需要找到蜡烛，并将其点亮，让其发出智慧之光。在杨扬看来，“智慧之光”是能够利用数据帮助企业实现具像化的价值，比如节省成本，提高效率，根据数据异常行为预测企业离职率，或者说精准营销，以及客户满意度调度等等。但一旦企业将数据作为业务发展的核心重点时，就会面临很多现实问题，比如数据本身的问题、应用自动化的问题、业务分析的问题以及场景的问题。所以如何打好数据战役？杨扬认为需要三大因素，第一有好武器，第二有比较牛的部队，第三要有良好的战术。

在圆桌对话《一场来自老板的"拷问"》上，来自帆软零售、能源化工、银行、时尚、制造业及医药行业的业务部门人员，针对行业痛点，以及如何利用数据分析手段解决痛点进行了讨论。

以下为对话精华部分梳理，人员用行业名称代替。

问题一，各行业有什么痛点？怎样解决这个痛点？

医药行业：医药行业集中度一直不高，近几年，国家推出鼓励创新，大幅度提高行业标准，更多企业愿意通过大数据增强资源配置效率。我们主要发现两大痛点，一是数据体系缺失，二是分析体系不完善。

针对这两个痛点，我们提出两个解决方案，第一提供通用模型跟指标，帮助大家从结果导向倒逼过程数据的完善，第二个，给用户提供了可复用的结合内部外分析模型的分析体系，用户只要配置上数据连接之后，就可以快速看到数据指标变化跟过程变化，我们相信数据效率提高，才能促进数据工作良性循环。

能源化工：能源化工行业的信息化是“起大早赶晚集”。2014/2015年，能源化工行业就开始了信息化，但是由于行业不景气，信息化的提升没那么大，过程非常痛苦。能源化工业的痛点就在，领导们更关注质量成本、企业规模怎样变大变强，信息化的重要级没那么高，信息化部门的人就比较尴尬，往往到业务部门进行深挖的时候会遇到比较大的阻力。

在这块，我们准备了两条思路，一是在数据这块，我们已经深入到多个领先的企业中，提供了多种模型。二是从业务角度，怎么样结合大数据更好落地，我们从这两个方面给大家提供强大的武器。

地产：地产行业的痛点，一是岁虽然公司有钱，但是真正落到信息化上的预算不高，相对应的，也很少有咨询公司或者厂商针对房地产行业提供解决方案。

帆软在做信息化的时候，优势上来讲，我们给房地产做BI，做数据分析的时候，确实没有太多竞争对手，这是一个优势，这也是我们这么多年成长起来的一个基础因素，但是同时又是一个劣势，你没有竞争，也就没有参照和经验可以借鉴。

因此，在我们地产这个部门实际上是经历了三个阶段：第一个阶段初入房地产阶段，慢慢地了解地产行业应该分析什么东西，应该做什么；第二，把整个房地产数据分析更加体系化，拔高了一层；第三个阶段，对地产行业整个数据分析，不管理念及还是方案，全部得到了一个比较好拔高。经历了这三个阶段之后，我们可以为大家提供比较清晰的解决方案。

电子电器：在时代背景下，实际上正如行业大佬所说，我们现在国内制造业都是在被动的推动进行发展，而不是自主前进。因此，结合行业现状，行业信息化的痛点主要在计划交期、成本质量这块。这是我们生产制造业面临比较大的指标，关键指标。针对这一痛点，我们主要采用为客户定制化的思路，做符合企业自身的分析体系，帮助企业在经营管理中用好自己的数据。

银行：银行行业的主要痛点是数据量巨大。银行拥有数以万计数据量，加上内部管理以及外部监管衔接，以及国际金融市场化，还有精准营销这样的需求。数据层级越来越大，科技部门面临数据爆炸的问题，业务部门就面临数据匮乏这两个矛盾越来越突出。如何去找到一个突破点，让懂业务的人做分析，让懂数据的人管理数据，也是我们遇到的难题。我们的努力方向是如何在减少科技的工作量同时，还提高用户满意程度以及响应速度。

零售：零售行业同样存在数据量巨大的问题。此外，随着新零售的概念提出，零售行业在销售数据，订单数据、会员数据这块，对数据要求越来越高。我们数据要做到精准营销、会员画像等等功能。但其实在行多企业有一个最基础的矛盾，数据各个系统上了，真正用起来、会用的、能用的数据很少。在零售行业，一线或者说在中层管理这块，其实对数据还停留在一个“看”的阶段。但数据本身看到是不产生价值，只有当我们的数据引起了我们思考和行动，这样的东西才会产生数据价值，才会产生生产力。

对于零售行业数据量特别大，用不起来这一痛点，我们的解决办法是两步走。第一步建立一个完善的监督机制，我们将我们KPI和绩效完整挂钩。第二步，领导输出压力，下面人要知道，中层管理、基层管理，要提供这样一个解决途径，解决销售异常等其他异常。

时尚：做时尚行业现在有两个趋势，一个从批发转零售，品牌做自己的门店，批发转零售。第二个说一个词，自主品牌，或者多品牌阵列，多品牌管理的问题。我们的做法是，深入终端门店，甚至终端下游某个供应商，把权限下放到门店，看到他们能看到的数据。

问题二，有哪些已经可以使用的创新数据产品？

医药行业：产品创新上主要分为两种，第一种软件产品创新，第二种服务模式创新。第一种是直接可以用的产品，在医药行业我们有数据魔方以及营销金助手产生。第二块服务模式创新，我们会帮助企业更好“消化”我们提供的通用模型跟解决方案。

能源化工：“左手抓住大数据，右手抓住业务”从落地上来说，我们考虑了三项。

产品上，我们开发了化工智能云平台这个产品。这一个产品中包括四个模块。第一个模块把行业里面一些应用主题标准化；第二个，把典型的行业客户案例进行还原。这些案例都是经过脱敏，经过标杆的客户的同意；第三个，一些高阶的面向场景的应用；第四个属于可视化技。将数据应用习惯等等固化到云平台上面，让大家使用的时候参考。从产品软件角度，我们目前主要落地阿米巴这块。从面向方案层面，我们现在正在跟一些企业进行合作，尤其在智慧生产方面，大数据是打开智慧生产一个非常很好的途径。从这个角度来说，我们跟目前国内一些其他企业在做这些层面合作。

地产：地产行业我们主要提供的有几种解决方案，偏向于产品。第一个刚才提到的，打包成一整包方案，指导你第一阶段、第二阶段做什么，这些都是打包成方案的。另一方面，我们希望能和一些公司达成战略合作，他们提供决策层模型，基于我们的平台做一些针对管理层的产品。

电子电器：电子电器以离散制造为主，根据我们的痛点生产制造这块，我们推出了对应产品，结合我们数据分析一些 工具 和手段，帮助我们的企业更好地经营生产制造。这是我们1.0阶段，我们2.0阶段是将精义生产的管理的思想思路发散，扩大到企业各个职能模块，包括采购、财务、营销等。

银行：银行业产品叫微信小秘书。微信小秘书的作用是如何减少业务流程报告这块工作量。我们通过微信、钉钉这些国民通信APP，把日常一些报告、总结，或者关键信息定向推送给关键人物，比如说行长、高层，一线人员，通过这样的方式减少业务人员负担，同时支撑前端业务人员。再一个我们把领导的分析体系、分析思路总结起来，形成参考分析模型，再通过前端UI设计，最后实现领导思维效果。在这里面提供了大概60张模板，可以实现部署以及交接，实现了快速转移。

零售：针对数据量大，数据应用不起来的问题，我们做了相对应的产品。第一，符合企业的经营管理战略，我们提出了一个攻守模型，企业一方面对旧有管理这块要持续不断地做优化，另外一块，就像现在新零售，我们企业要找到企业新的增长点，或者找到一些新的创新点。这块我们的数据分析平台要满足企业的战略需求，也就是说攻守模型。第二，同时应用我们一些管理思想，和数据管理商驱动，指导我们领导层，或者门店管理层，怎么样用数据。然后第三，对于业务人员，他们是怎么样做分析，会员、商品、销售、采购等等提供解决方案。

时尚：从行业特点来说，我们对自己的定位就是一个产品经理，在调研时尚行业终端门店后我们会生成行业报告。第二块，除了自己研发产品，我们还会跟ERP厂商，跟CRM合作，解决某一个客户问题，给他一套全方位方案解决。

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