注：本文章来源于帆软客户案例。

一、项目背景

1、信息化发展历程

2015年以前，国内大部分景区基本没有信息化概念，比如景区门票是一张张纸质印刷票、检票口是人工逐一打孔等等……随着信息化时代的逐步建设，各景区也纷纷买入了数字化、信息化转型。

2、信息化应用困境

信息化转型成功了会“一本万利”，但具体怎么实现并非想象中那么简单。

在景区运营过程中（尤其是每年的4月至10月旅游旺季期）会产生大量的营销数据、运营数据、财务数据等，这些数据如何管理、如何利用是一件急需考虑与解决的问题，而在数据处理过程中我们又常常会遇到以下这些场景：

1）数据孤岛严重，数据收集成本高，数据准确率无法保障

公司运营各业务平台系统共有13套，如行政流程OA、商业营销ERP、酒店管理PMS、票务管理SaaS等，各系统相对独立，彼此之间无数据互通，直接导致难以实现数据共享和有效利用，数据孤岛已然形成。

2）数据不及时，决策依赖领导经验

在数据分析方面，各部门只能通过传统的Excel报表和PPT方式呈现汇报，这样的方式，决策的影响力度也不高，基本就是凭借领导层丰富的经验而做出各项决策。

3）流动数据缺乏，高峰管理难度大

由于没有数据综合管理平台，在信息化、数字化面向游客还只能是单一方式。

3、建设思路

针对以上场景的难点，某公司急需搭建一个数据统一管理、多维数据应用为高层决策提供数据支撑的平台工具。

公司先后对目前的BI平台进行了调研和现场实际综合测试，最终FineReport 和 FineBI这两款软件在ETL、平台功能界面、可靠、灵活的数据库应用方案和二次开发都有不错的表现，很符合该公司的信息化转型需求。

二、应用场景与价值

场景一：智慧景区旅游数据大屏

在面向游客方面，如何将景区“状态”以全新可视化形式展现出来，其中最为核心的也是此项任务重点：简单、易懂、有用这三方面去思考与实现，在没有综合平台之前，这一切都只能是构思，完全无法执行落成。

1、海龙屯智慧景区数据大屏

此屏以游客的关注点出发，整合展示多项景区数据信息，包括常规的景区客流、票务状态、游客画像等，这是游客尤为关心也是此数据大屏实质价值所在。

2、星空营地帐篷式酒店大

与此同时人力成本效率也明显的提升不少，以前基本上80%的游客都会到咨询台了解有关景区的所有事宜，每日接待游客咨询工作量可想而知，为此还专职配备5名前台工作人员。

现在系统上线后，大大减轻了前台工作压力，现在的咨询接待量降至30%左右，前台只配备2名人员即可，人力成本每月节约近3万元左右，还带了无可估量的游客满意度、区域内标杆示范作用和社会效益。

场景二：激活数据价值，转化生产效益

目标期望：

高层明确了数字化建设与运营的方向：“不能让景区的数据长年在休眠中，叫醒它们，同时不单单是我们自己人要用它，也要把它有效地呈现给游客。”

在高层的大力支持下，公司第一阶段面向游客层面的任务已经基本完成。接下来就是复杂程度更高的面向整体运营的BI驾驶舱的建设了。

1）数据应用困境

系统上线前每日的数据填报工作量大，加上周报、月报、季度报等，同时再加上外单位的数据上报要求，以及需整理数据内容繁琐性和责任非常大，为此配备了2位专职人员。

但时常也会出现数据填报错误的情况，并且各类填报表都是EXECL方式存储，数据的安全性、可靠性和数据的分析应用基本没有保障。

2）解决方案（报表固化）

该公司花了大量时间与2位填报人员高频次沟通业务中各项需求情况并梳理、排序出156张报表的需求，然后开始仔细分析各需求报表中重复出的字段也进行了排序分类，将报表中的字段所对应的业务系统也做了整理。

最后引入FineReport，它在ETL、各类数据库关联性、平台自身可靠的稳定性、二开灵活可扩展性方面具备明显优势。

经过将各业务系统平台进行集合，数据信息清洗与提炼，到报表设计与实施应用，最终我们通过FineReport强大的报表系统体系，只用了72张报表就能完成所有工作任务，同时所有报表的生成都是自动完成的，在大报表（月报、季度报等）中提供了非常直观一目了然的可视化图形。

3）方案升级（自助分析）

高质量的数据、清晰可靠的报表有了，下一步就是FineBI大显身手的时候了。

FineBI建模功能的智能灵活性，比如在准备对一组数据进行建模时，系统会智能分析并出此组数据适合哪种（或几种）模型，此时可以根据具体场景需求进行选择性建模。

更为重要的是FineBI内嵌功能强大的八项数据分析模块：如趋势分析、多维分析、象限分析、转化漏斗分析、留存分析、A/B测试法等等。

上述分析算法不但解决了要分析什么的问题，更是丰富了可以分析什么的关键性问题，从而我们能够反复迭代，最终完成商业事业部驾驶舱并交付正式使用。

应用效果：

场景三：管理决策驾驶舱

在以往管理层的决策信息基本都是以PPT和复杂财务报表形式在周报、月报、季度报等经营分析会上得以获取，此种方式缺点较多如：

1、文字信息过多，阅读理解成本高

2、数据敏感度过低：当周报、月报等报表形成的时，其实数据已经是“过去时”了

3、数据分析的维度单一，各业务数据块之间没有形成“牵手”关系，基本没有联动性

之前的数据分析方式是直接在Excel中生成可视化图形，但若要想关联分析就不可能实现了，但恰恰这才是数据决策的关键。

解决过程：

获取到管理层目前最迫切需要的是实时可视化运营数据，为此新建看板，并且15分钟刷新一次数据，管理层通过手机端就能实时直观地了解当前运营情况。同时对原型管理决策驾驶舱以按需求内容再进一步完善，并且增加更细致下钻分析场景，让数据维度更多元化地呈现。

决策驾驶舱的启用，数据应用成果立竿见影，例如在商业版块，公司利用趋势分析法+购物篮分析法应用到产品关联上，发现了在购买瓶装水的销售单中槟榔出现的几率达到了54.67%，然后商业部基于此数据迅速调整了槟榔的品种和价格。

在第二个月经营分析会上槟郎的销售额同比增加36%，净利润增加76%。

果然，数字就是力量，数据就是生产力。

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