40页PPT详解数据技术的下一站！

►技术门槛过高。很多BI分析平台需要SQL语言编程的能力，对于大多数人员而言，它的技术门槛就过高了。

►平台扩展性差。对于已经上线的平台，随着不断的发展，如何实现功能和性能上的扩展，这也是一大痛点。

►功能响应周期长。业内人士可能都遇到类似的问题，业务部门的需求经常会需要很长的时间才能得到响应。

►数据处理性能差。当数据量达到一定级别之后，如何实现对数据的快速处理，也是决定BI项目成败的关键。

►不知道如何做数据运营……

针对上述面临的痛点，永洪科技陈杰表示：“要从困境的本质思考，从根本上提出方案，以应用和价值驱动数据盘活”。

要解决数据应用，首先需要了解大数据驱动增长的能力模型，即PASO，其中P指的是一站式数据应用构建平台，A指的是数据应用生态体系，S是指本地化和精细化的服务支持，O指的是数据运营的最佳实践，四个因素缺一不可。针对应用效果，陈杰在分享中通过对零售行业进行相关分析，让大家能够更直观理解。

对于建立数据应用模型，陈杰表示，通常来讲，可以从战略和战术的层面确定数据应用的方向：

►从战略而言，要达到宏观的经济分析、实现市场份额、改变业务结构、人力资源的有效控制和合理利用、以及控制成本；

►从战术而言，则需具体到职能部门，例如人力、运营、采购、库存等方面的分析。

从决策层到管理层，不断地确定对应的目标，不断地进行指标细化和梳理，从而多维度多角度地对数据指标进行分析。分享过程中，陈杰以建立财务分析模型为例对数据应用进行了详细讲解。

最后，陈杰表示，从数据应用平台的角度来说，它的价值主要表现在两方面：对于IT用户而言，可以降低开发门槛，节省时间成本；对于业务人员而言，通过数据应用的方式和方法，通过平台功能，能够系统地进行跨业务分析，充分展现业务全景，提升业务决策准确度。

Tips：

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