- 数据存储在多地，数据孤岛林立
- 业务复杂导致数据融合困难
- 缺乏数据规划导致数据质量不一致
- 数据分析维度单一导致数据利用率不高
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尽管零售行业有统一的业务系统管理店面业务，也积累了大量的客户、交易等经营数据，但由于这些系统偏向于记录型，无法进行灵活的数据分析，导致导致分析效率低下，在面对海量的数据处理与深度分析时往往心有余而力不足。
而商业智能BI在避免重复建设数据仓库的同时，通过内置的智能ETL工具便可以对接来自不同业务系统的数据源，实现经营数据的快速分析与展现。
例如，零售行业的销售数据分析，假设管理层想从多维度了解销售数据情况，那怎么做销售数据分析？
当借助合适的BI工具后，我们便可以轻松做出灵活的销售数据分析，比如众多门店、区域数据一目了然：
（注：图表仅供参考）
那具体如何借助BI工具做零售行业的销售数据分析呢？
其实很简单，这里我们大致将其分析分为三步骤：取数、建模、图表设计。
取数，大概是很多零售行业数据应用中遇到的最多的难题了，业务数据获取不到或难以获取的心酸，大概很多报表人深有感触。但随着数据时代的发展，借助BI其内置的ETL便可将不统一的业务数据抽取到统一的数据仓库中，方便了分析者随时随地调用数据，建模拖拽设计，完成所需的数据分析图表，如下BI架构图所示：
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