1. 數據價值未體現。電子商務公司前期發展非常迅速，業務規模擴大，但是數據支撐力度不足，公司存儲了大量數據，但是價值並沒有得到體現。
2. 業務數據支援慢。業務部門大量的數據需求，數據部門提取響應慢。對於數據部門而言，提取數據技術含量低，勞動性過強，沒有工作動力；對於業務部門而言，數據分析難度大，分析失誤率高，浪費時間成本。
3. 管理支持決策力度不足。數據採用傳統ppt形式進行彙報，業務人員首先進行分析形成報告，周期長，應變能力差。
4. 報表開發維護成本高。技術部門負責開發公司報表體系，報表數量不斷增長，重複性開發工作多，維護成本高，研發人員價值無法得到充分利用。
帆軟在電子商務行業沉澱多年，可以為電子商務行業提供一個系統的、全面的、直觀的大數據資料分析平台，一個易用的、強大的、可快速迭代的開發工具，為廣大電子商務企業提供決策分析平台，支撐電子商務企業的業務分析、指標追蹤、業績評審以及風險管控，降低企業管理成本，提升企業數據價值。
輔助客戶快速搭建數據分析系統，不讓數據拖了業務發展的後腿
業務需求得到快速響應，提高工作效率，減少部門爭端
降低報表BI系統的開發、維護成本，研發價值得到解放
整合資源搭建數據分析體系，規範公司數據管理，助力公司業務價值提升
多平台自動整合，滿足行動設備、大熒幕等多樣化的辦公需求
電子商務行業有其自身的特色，例如數據量級大、數據來源複雜、分析複雜度高等。所以帆軟電子商務行業解決方案的一大特色，是將整個數據分析系統分為四個層次。
數據獲取
獲取不同渠道的數據，包括常規的業務系統、自營平台，也包括網路爬取的行業數據、日誌數據、用戶行為數據等。
數據存儲
由於數據量非常大，尤其是將行為數據、日誌數據納入分析系統中之後，需要更多的數據存儲計算方案，原始的關係型資料庫到分布式架構的greenplum、kylin再到大數據架構hadoop、spark等，根據公司數據規模選擇合適的數據平台方案。
數據分析
以豐富的圖表、靈活的展現形式、強大的計算公式對數據進行分析展現。
資料探勘
精準行銷、拉新預測、付費預測、風險控制等需求都需要對大數據進行探勘，挖掘與展現層關係密切。
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