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深圳市深航貨運有限公司

地區 廣東省 
產品 FineBI 
場景 營銷  管理駕駛艙  自助分析 
年份 2020 
行業 交通運輸物流 
特點 駕駛艙  系統監控  經營分析 
在數據權限控制范圍內實現業務人員自主取用所需數據,大大簡化中間溝通環節,既實現了數據的共享性,又保障了數據的安全性,業務人員取數靈活,分析數據的維度也就多樣化了。
單張報表節省75%的時效
83個管理駕駛艙
60個營銷體系看板

深圳市深航貨運有限公司(簡稱“深航貨運”)成立于1994年,是深圳航空有限責任公司的全資子公司。致力于以顧客為中心,在全國范圍內設有40余個貨運部,為客戶提供更專業、更完善、更便捷的空運物流服務。公司旗下擁有波音、空客以及A330寬體等各類飛機逾200架的腹艙資源,日均航班數達700余班次,特色運輸服務包括:貴重物品精運、超快達當日達、愛寵易行、醫藥冷鏈產品運輸、時令生鮮運輸、酒類運輸、特殊產品運輸等。

什么是自助分析?深航貨運的理解是:“以業務需求為導向,業務人員自主取數,對數據進行針對化處理,挖掘數據價值,驅動業務增長。”以應用自助分析模式為目標,從項目上線到推廣應用,深航貨運共經歷了四個階段,成績斐然。IT人員針對企業數據管理,建立營銷體系統一取數口,保持了內部數據分析的一致性,業務人員使用基礎的或者高級的圖表來展現各種分析場景,各個部門根據業務需求在報表、儀表盤中查詢數據信息。

定義IT與業務的配合模式,提高溝通效率

使用FineBI前需由IT人員實現準備好部門數據,新建數據連接與添加數據庫表,即從大數據生產庫中抽取數據到對應業務包中。業務包按部門分組,業務線命名,有助于數據的分類管理,尤其體現在數據權限分配上,IT準備好數據后,并不是所有數據都能開放查看,需按業務系統分部門配置數據權限,對于涉及跨部門的數據信息表,按行、列的字段信息進行權限配置;對于基礎公共數據,不限制用戶查看權限;對于數據范圍要求較大的指標展示,由IT部門后臺進行數據集成,整合成數據大表,按行、列字段信息設置權限。

圖片6.jpg

業務包權限配置

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行列權限配置

在數據權限控制范圍內實現業務人員自主取用所需數據,大大簡化中間溝通環節,既實現了數據的共享性,又保障了數據的安全性,業務人員取數靈活,分析數據的維度也就多樣化了。

降低工具使用難度,提高數據分析效率

向業務人員推廣使用前,由項目負責人集中IT技術骨干成員,對業務人員進行FineBI功能使用培訓,采用的方法有:

  • 多渠道培訓策略,渠道包括會議集中講解、網課教程自學、問答交流。

  • 任務導向制,即邊學邊做,根據業務需求,業務人員直接上手制作儀表板,IT人員將做的好的儀表板掛出展示給其他用戶學習。

再加上FineBI自身簡單易用的產品功能設計,入門快捷,精通簡單,經過一段時間后,業務人員已經具備獨立開發報表和設置駕駛艙的能力。

場景舉例:航站經營狀況分析

如圖示,業務員小張(化名)使用IT準備好的數據字段,添加自助數據集,將來自多個表字段合成了一張表,再對數據進行過濾、新增列、分組匯總操作,得到對應日期下航站經營狀況明細數據表。然后使用儀表板,添加該明細數據表并拖拽字段,柱狀圖展示整體經驗狀況場景的變化趨勢,指標卡展示關鍵指標數據情況,餅圖展現渠道份額占比,圖表切換迅速,一整個分析過程在FineBI上幾分鐘就完成了。

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對比之前傳統的excel分析方式,在選取分析字段上就要與IT反復溝通需求,IT從數據庫中導出excel后,數據量大,excel打開和編輯卡頓,其二是圖表使用上有門檻,樣式編輯步驟繁瑣,耗時耗力,特別是excel不能連接數據源,數據容易失去時效性,經常辛苦做好的報表一次用完就無法使用了。而FineBI支持連接數據源,這樣就能實現報表數據自動更新,一次制作,永久使用,儀表板可根據業務更替,個人習慣等調整不同圖表的位置及自定義時間區間等數據篩選條件,使用和查看都非常方便。

業務人員反饋,FineBI單張報表制作相較于excel,平均節省了75%的時效,提高了工作效率,在產能上有了質飛躍。

數據驅動業務,提高決策準確率

將制作好的報表掛出,方便提供給部門相關人員查看,時時監控數據的變化,為業務決策提供準確的依據。目前,各部門創建各類報表、儀表盤及管理駕駛艙多達83個,其中涉及營銷體系60個,涉及現場保障20個,涉及標準服務數據支持3個。

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企業數據化建設是一個漫長的過程,選擇一款合適的數據分析產品,對企業數據建設大有裨益。借助這個契機,在項目上線前,深航貨運重新搭建底層數據架構,將原來分散的數據系統整合,通過安全穩定開源的ETL工具對深航貨運各個業務系統模塊進行數據獲取,由FineBI進行數據分析與展現,再配合自助分析模式,懂業務的人分析數據,真正挖掘數據價值。

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深圳市深航貨運有限公司

地區: 廣東省 

產品: FineBI 

場景: 營銷  管理駕駛艙  自助分析 

年份: 2020 

行業: 交通運輸物流 

特點: 駕駛艙  系統監控  經營分析 


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