数据沉默

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数据获取难，业务系统多，接口乱

价值难放大

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数据应用少，缺统一指标沉淀

工具灵活度差

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缺乏整体规划，信息化投入不足

变化难应对

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传统报表分析，数据不及时

效率低下

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人追数据过程慢，IT业务各自为政

数据追踪难

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信息不对称，内部协同难

严谨的数仓建设

科学而严谨的数仓建设体系，采用全局性的思考和设计，聚焦业务目标支持商务智能服务。

全方位信息补录

根据整合的数据情况，针对缺失数据可进行汇总、不同明细粒度的数据补录。

严密的流程管理

设置严密的审核及审批流程，辅助明确各部门职责，数据责任制，严格把控数据质量。

实现精准高效的分析

通过数据处理和管控，系统将提供标准统一的、高质量的数据，促进数据资产价值的发掘和利用，实现精准高效的分析 。

数据仓库建设

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基于各业务部门报表需求，对业务数据进行有机整合，实现统一管理。数据仓库建设包括基础数据平台、公共汇总层、数据集市等建设，并通过灵活的ETL调度对作业执行情况监控。

数据补录

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实现数据源采集与补录，数据源采集对统计的维度指标数据进行录入，数据源补录将明细业务数据补录主题数据层即数据集市层中，作为对原始业务数据的补充校正。

数据分析能力

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构建数据仓库时遵循规范的“事实表＋维表”的数据库模型，通过OLAP引擎实现下钻、切片、旋转、钻透等操作，使用户能很容易地实现已有的业务需求。

数据分析展示

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通过各种分析手段（包括：统计图展现、报表查询、即席分析、报告分析、领导驾驶舱、地图分析等），满足各类分析场景（包括：综合业务查询、KPI指标展现、季度汇报报告、数据自助探查、指挥中心大屏等）。