在企业级大数据平台实现一体化大数据运营对外实现价值变现，充分挖掘企业数据资产并与外部资源对接，跨界合作。探索新的营销模式，寻找新的赢利点，进行数据资产变现。对外进行精细化运营，整合企业内部各核心业务系统数据，打造内部经营分析平台。用数据说话，辅助决策分析；智能监测、风险评估，实现精细化运营。并在此过程中沉淀企业数据资产。

系统设计原则以业务和需求为中心，以数据来驱动。业务和需求为中心是指围绕业务方向性需求、业务问题等，确定系统范围和总体框架。数据驱动是指根据当前数据基础和质量等情况，对数据源进行深入的分析。数据可视化方案，面向领导决策层，采用固定模板进行展示，高度聚合汇总指标数据，手机端、大屏展示；面向业务运营人员，提供标准业务数据集，自助式定义可视化页面，灵活维度切换，电脑端、手机端展示。

管理界面整合公司经营指标，进行层层分解，进行数据汇总处理，形成关键指标达成情况的实时跟踪。让管理层随时掌握公司动态，适应电脑端，移动端等多种设备查看。通过分析模拟预测，把握企业发展趋势。商业经营分析通过对商业客流、租赁系统进行数据清洗和整合，实现了客流动态监测，租赁收入统计分析；并通过财务系统数据合并，实现了投资回报率查询分析。借助BI销售管理界面，对营销概况、营销管理驾驶舱、回款概况进行营销分析。

潜在客户挖掘系统于获取到的客户属性和客户特征，根据业务特征和客户标签规则，建立系统的客户标签管理系统。针对客户特征360度研究，形成丰富的客户标签，Wie客户分析、潜在挖掘、精确营销等领域提供支撑。通过自身商场重点品牌商户与强竞品商场中同品牌商户客群及消费金额、频次、客单价等经营维度的对比分析，强竞品商场重点品牌商户客群消费能力及经营维度的对比分析，对自身商场招商运营提供辅助决策依据。

监控数据可视化系统建设的要点和难点是数据规范，数据规范的背后是业务的规范，功夫全在数据系统以外，业务管理要严格规范，确保数据质量。GPS使用数据异常的例子可以说明这点。所以监控数据可视化系统乃至整个信息化系统建设，都需要有人规范业务流程，监督流程的执行，确保数据质量，才能保证数据可视化这类信息化系统的高效运行和产生价值。

阅读次数：2758