企业需要加强数据分析的理由是什么？
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2021-06-22
有很多仪表板来显示数据，但信息过载正在发生，未来尤其是摆脱封锁是关于异常管理的，软件的智能将决定信息的优先级，过去图片本质上是历史性的，但我们现在看到的是高度准确和细化的报告，例如运输时间表、仓库热图、操作员跟踪和拣货绩效等，它们共同提供了运营库存和资源的整体概览，并允许决策者创建和显示定制的 KPI—但这只能实时完成。
通过这种方式，可以对数据进行细致的挖掘和管理
以控制仓库中发生的细微差别，每个成功的体育教练都知道，一系列的边际收益可以带来性能的巨大改进，而正是这些对仓库的小调整才能真正节省开支，此外在利润比以往任何时候都更严格的情况下，根据可靠数据做出决策至关重要，这一切都转化为快速的投资回报和切实的改进，因为先进的基于云可以帮助仓库运营商保持货物和流程的流动，同时通过它收集和交付的目标数据来管理员工和资源分配，功能齐全且可配置的分析和报告解决方案的强大功能来识别业务趋势，并根据其真实情况和可靠分析的战略版本做出重要的运营和履行决策。
当仓库员工处于高位且社交距离仍然是一种要求时
订单的快速变化，那么触手可及的实时数据可以提高可用劳动力的效率、他们的拣选绩效以及可用的空间至关重要，基于云不仅直观且可扩展，而且能够提供关键业务指标，同时使运营能够在快速发展的环境中发展，提供响应式支持选项通过允许应用程序内的数据流和操作顺序定期更新来帮助变更管理 - 使管理层能够存储、组织、交付和跟踪整个设施的工作完成情况。
通过区块链技术
公司也意识到客户数据路径的价值以及他们可以通过拥有单一客户视图来利用的忠诚度，这只能通过集成和映射每个客户从头到尾的购买旅程来实现. 履行是其中的一部分，因此从适合用途访问可靠的实时数据是链条中的关键环节，尤其是在企业必须对破坏性力量（例如当前的流行病）做出反应的情况下。
为 B2C 和 D2C 仓储改造 B2B
商店和购物中心的面貌发生了翻天覆地的变化，因为我们已经看到电子商务采购和送货上门的快速和加速过渡——尤其是直接面向消费者，因此考虑供应链的仓储和物流部分比以往任何时候都更加重要，由于许多传统的 B2B 仓库并针对批发市场进行了优化，零售商通常没有准备好转向在线和电子商务的复杂性，此外由于功能和可配置性有限，那些拥有过时、遗留仓库管理系统的人正在努力适应不断变化的电子商务需求和挑战。
适当的可见性、准确性和可追溯性
新的正常客户要求例如礼物体验、不断变化的数量、尺寸、重量和包装要求，以及更高的服务和交付水平——通常难以系统地满足，这使得在保持所需的适当库存可见性和准确性的同时难以有效执行，所需的是满足个别客户需求的特定工作流程和流程，以及多种拣选/包装方法，以确保应用程序可以支持有效的方法来构建和确定工作优先级，与通过一堆文书工作进行分类的手动方式相反，轻松报告以提取跟踪库存批次和到期日期的入库和出库可追溯性数据也非常有帮助，各种规模和行业的企业都在寻求一种更具可扩展性、易于修改、API 友好且强大的途径来满足 B2C 全渠道实现的需求。
基于云的 WMS，它是专门为 B2C 设计的，可以快速有效地实施——甚至是远程实施——基于灵活性和功能（而非定制）的应用程序设计是强大的选择之一。
节省整个仓库
内置的数据加载功能应该是系统的一个功能，因此可以准确及时地进行转换和迁移，因此不再有令人沮丧的延迟，加上昂贵且定期的自定义编码成本 - 您可以在整个仓库中快速节省时间、空间、劳动力，重要的是准确性，更灵活、基于配置的应用程序也不会限制创造性的解决方案，提供响应式支持选项通过允许定期更新应用程序中的数据流和操作顺序来帮助变更管理，这使管理层能够轻松地存储、企业、交付和跟踪整个设施的工作完成情况，这种价值和灵活性在当前从批发配送中心 到在线直接面向消费者的物流转变中得到了更好的体现，因为虽然它为品牌和制造商提供了多种好处，但某些数字工具——例如运营- 支持软件应用程序 - 对于简化过渡至关重要。
随着 B2C 活动缩短供应链
促销成为日常问题，波动性流量也变得越来越普遍，快速、准确的算法预测可以在问题发生时立即识别，这意味着您可以更好地利用宝贵的一点时间来在订单池到达和精选商品发布时预先计划库存移动，为了避免通常的拥塞问题，动态拣选面成为必须的。
有效的股票定位
一旦您拥有大量的库存变动历史，您就可以每天（或根据需要甚至更频繁地）预测预测的、有效的库存定位在需求到达系统之前的位置。这是任何物有所值都应具备的高级功能，更重要的是，订购或需求平台之间通常存在很大的脱节，但这种在标记促销或季节性产品的功能（从其他系统收集）现在是一个很好的软件功能，可帮助进行预先计划，我们已经看到了未来的实现，对敏捷和灵活的“用户体验”的需求与公司的产品和服务一样重要，企业不断调整他们的游戏计划，无论是引入电子商务还是新产品线，以满足不断变化的购买习惯。
商业联合会数据分析专业委员会