大型传统企业怎样在公司级数据整合、数据治理、数据运营中把握好业务和数据的关系，逐步实现智能化转型( 二 )
最后所有业务汇总，形成一个全指标体系。
梳理报表体系
梳理完指标体系后，大致也就知道每个业务部门需要分析什么数据了。数据通常以报表的形式呈现，报表就都相当与数据落地的产品，有主题有规划的分析。
基础查询类报表：来自于基层业务和日常工作，功能作用于某一项具体的工作，比如销售业绩查询、商品库存查询、在途库存查询、采购订单查询等。用户在工作需要时，会通过查询此类报表，来得到自己想要的数据，以支撑自己的工作。
经营报表：用于日常管理，其功能不单作用于某项具体的工作，而是覆盖相关部门或某部门管理的一个工作模块。例如店长业绩管理看板、库存管理、异常店铺管理等。这类报表基于日常管理工作，通过查看这类报表来监控所负责业务的当前状态，发现问题，这类报表就属于决策辅助了。（如下方财务部门的数据监控）
战略报表：这个就用于高层集团事物的管理，比如boss们关注的每日盈利状况，项目进度监控等等。这类报表通常以驾驶舱的形式展现，用于企业全局监控。
建立分析体系
到这里就是数据分析的范畴了，不同于日常管理经营类报表单方面的展现，这里更注重某一块业务问题，比如通过分析数据来缩减供应链成本、通过分析市场环境制定市场策略等。通常在传统企业的应用有智能制造、大数据营销、供应链优化、市场活动ROI分析、新零售业务提升、用户画像和客户标签等等。
这需要数据部门主动找活干，去为业务创造价值，因此更具针对性和主动性。
小总结
至此，我觉得楼主的问题可以从第二步开始展开，先以当下业务流程为导向，梳理指标体系，进而梳理报表体系。
工具上，需要一个具有开放性的报表/BI系统来支撑，需要满足的需求：
① 要能连接各系统数据，打通数据壁垒
【大型传统企业怎样在公司级数据整合、数据治理、数据运营中把握好业务和数据的关系，逐步实现智能化转型】 ② 能支撑底层的hadoop大数据平台架构，具有良好的数据处理性能
③ 前端可视化美观，做报表方便，具有一定分析功能。（看脸的世界，美而有用，业务才认同）
如果需要找靠谱的做数据管理的公司，这里打个广告，我觉得帆软有产品有方案，是不二选择。航空业我们有很多成功案例。典型客户列表
传统企业里，如何让老板、业务领导们觉得数据分析很重要？至于要想快速的数据价值转化输出，说白了是让老板、业务领导们觉得数据分析很重要，最好是业务部门、管理层能够主动配合开展数据分析工作，也是大家争议比较多的，这个问题题主可以看一下我们之前回答的一个问题，希望能提供一些思路：
帆软：在传统企业里如何让你老板觉得数据分析很重要？
■网友
蚂蚁金融科技在数据智能方面的技术产品探索：将大数据平台和人工智能进行深度结合
蚂蚁金服认为，以往在构建大数据平台的时候，一直聚焦的问题是在Hadoop、Spark、Flink，kafka等技术组件。但是构建这些大数据基础平台是无法跟业务产生直接连接，业务上无法立刻感知这些平台带来的能力。业务的发展和平台的建设一直存在着很大的代沟。造成了数据分析决策困难，人力重复成本高，迭代周期长的困境，但是大数据平台却在蓬勃建设的过程中。蚂蚁认为，这些平台能力、技术能力不应该是聚焦的大数据问题，而是应该默认必备的能力集。
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