智能算法!数据平台自动生成报表,智慧景区的可视化有什么不同

文 | 商业智能研究 2022-04-21
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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。

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2、星空营地帐篷式酒店大

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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。

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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:

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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。

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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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