虹科分享 | 一個高爾夫球用品製造商怎樣處理資料?
文章速覽:
l 快速整合企業資料
l 團隊全員實現資料洞察
l 隨時隨地提供資料
企業經營管理中需要處理大量各類資料,如何高效進行資料分析和資料洞察,避免將時間浪費在最基礎的資料整合上?如何在團隊內部高效共享資料?
客戶背景:
行業:製造業
員工: 1600
影響:實現了資料驅動的決策和便捷訪問
產品: BI& 分析
一、快速整合企業資料
1 、挑戰:
儘管 TaylorMade 在全球擁有 1600 多名員工,但該公司只有五名 BI 分析師可為該組織提供 支援。在使用Domo 之前,這個小團隊發現自己 實在無暇顧忌大量的請求 。花了太多時間 整理不同來源的資料 , 因此分析資料的時間被大大壓縮 。此外,他們現有的BI 工具僅具有資料收集或視覺化的基本功能, 資料的潛力並沒有最大化 。
2 、解決方案:
Damitz 說: “ 我們選擇Domo 的原因是,我們準備在分析過程中 就 邁出下一步,更快、更容易地訪問更多資料,以便我們的使用者可以直接訪問。 ”
透過 Domo , TaylorMade 經歷了一次分析轉型,從上到下引入了資料驅動的思維方式。 Damitz 說: “ 當資料更難獲取時,人們會根據自己掌握的任何資訊做出決定,利用直覺來填補空白。有了Domo ,我們現在希望人們能夠獲得確切的資料來支援正在做出的任何決定。 ”
二、團隊全員實現資料洞察
1 、 Domo 協助 TaylorMede 開展資料洞察
TaylorMade 使用 Domo 的預製聯結器從其內部銷售、營銷、財務和運營資源中提取資料。然後,他們將其與行業資料和合作夥伴資料來源相結合,以建立對公司健康狀況的增強檢視。
Damitz 說: “ Domo 讓我們能夠訪問比以往更多的資料,從而幫助我們改進了整體 BI 架中內建的 ETL 工具,我們能夠向終端使用者提供精心策劃的資料集,讓他們能夠進行更多、更深入的分析。 ”
因此,TaylorMade 能夠發掘新的洞察力,推動業務向前發展。
2 、銷售團隊
銷售團隊使用Domo 與其零售合作伙伴合作,不僅可以確定每家商店的暢銷產品,還可以確定整個地區或類似商店的暢銷產品。這有助於零售商發現新的機會,為潛在暢銷產品提供貨源,這有助於 TaylorMade 銷售更多的產品,同時加強零售商關係。
3 、高管團隊
對於高管而言,Domo 解鎖了即時訪問全球每日銷售資料的能力,這些資料集中在一個儀錶板中。由於資料是自動收集和處理的,使用預設規則,高管 可以隨時檢視 。此外,高管可以透過地區和產品輕鬆篩選儀錶板,立即回答問題。
4 、營銷團隊
TaylorMade 的營銷團隊使用 Domo 來跟蹤該品牌在全球地區的聲譽和市場份額。資料自動從世界各地不同供應商的第三方資料來源收集,然後進行轉換,以提供公司在每個市場的統一情況。
Damitz 說: “ 收集這些資訊不再需要幾天或幾周的時間。Domo 提供了以前無法實現的訪問許可權和可見性。 ”
三、隨時隨地提供資料
TaylorMade 使用 Domo 的原生移動功能, 使用者能夠隨時隨地 訪問所有的洞察力。
1 、 倉庫中的線路 負責人 能夠輕鬆地在手機上調出資料和儀錶板,以確定瓶頸或預測庫存問題,從而無需隨身攜帶膝上型電腦。資料還能顯示在整個倉庫的螢幕上,這樣每個人都可以平等地看到公司用來衡量成功的KPI 。
2 、 與此同時,在外出與零售商、供應商和合作夥伴會面時,高管們可以使用與在辦公室中相同的視覺化效果。
Damitz 說: “ Domo 的移動訪問使我們能夠利用組織各個層級的資料,將所有精心整理的資料集中在一個地方, Domo 提供了一個單一版本的真相來源,無論誰需要,都可以隨時獲得。 ”
來自 “ ITPUB部落格 ” ,連結:https://blog.itpub.net/70026953/viewspace-3004494/,如需轉載,請註明出處,否則將追究法律責任。
相關文章
- 一個馬爾科夫鏈例項馬爾科夫
- 虹科分享|被困雲端?虹科Redis企業版資料庫來解救!Redis資料庫
- 虹科分享 | 虹科Redis企業版資料庫如何支援實時金融服務?Redis資料庫
- 虹科案例 | 虹科Domo商業智慧,助力保險公司逃離繁雜資料池!
- 虹科分享|虹科Redis企業版資料庫帶你跑贏MySQL數字時代!Redis資料庫MySql
- 好程式設計師大資料培訓分享Hadoop怎樣處理資料?程式設計師大資料Hadoop
- 虹科分享 | 資料庫效能翻3倍:虹科Redis企業版的RoF是如何做到的?資料庫Redis
- 高爾夫禮儀
- 大資料處理過程是怎樣大資料
- 【虹科分享】Redis 不僅僅是記憶體資料庫Redis記憶體資料庫
- 模擬高爾夫快速發展,揮杆高爾夫模擬器讓普通人加入高爾夫運動
- 《什麼是高爾夫?》:萬物皆可高爾夫的瘋狂遊戲遊戲
- 虹科分享 | B站崩了怎麼辦?Redis企業版資料庫多雲戰略分析Redis資料庫
- 2022-05-17-馬爾科夫鏈之傳統馬爾可夫鏈馬爾科夫馬爾可夫
- 大資料的處理是怎樣的過程大資料
- 分享一個圖片處理類
- 【虹科乾貨】關於JSON資料庫JSON資料庫
- Jtti:怎樣正確處理Redis中的海量資料JttiRedis
- 馬爾科夫鏈的穩態分佈馬爾科夫
- NCAA:調查顯示過去10年美國大學女子高爾夫球隊大增
- 虹科分享 | 一起聊聊Redis企業版資料庫與【微服務誤解】哪些事兒!Redis資料庫微服務
- windows10系統下怎樣更改基本資訊中的製造商型號Windows
- 如果ChannelHandler之間處理資料格式不一樣,可以怎麼做轉換?
- 虹科案例|虹科Visokio商業智慧平臺在疫後幫酒店業打好翻身仗!
- 馬爾科夫鏈隨機文字生成器馬爾科夫隨機
- 虹科乾貨| 虹科Redis企業版資料庫:告別遊戲卡頓,讓快樂加速!Redis資料庫遊戲
- 科虹通訊聯姻高亞科技一體化管理提升效益
- 【虹科乾貨】使用記憶體資料庫解決三個資料庫效能問題記憶體資料庫
- 每週一書:400頁《Python資料處理》分享!資料處理領域真正需要的一本書!Python
- 教你用Python製作一個NBA球員資料查詢小程式Python
- 隨時隨地體驗快節奏高爾夫對決,《決戰高爾夫》內測正式啟動!
- 2022-05-21-空間馬爾科夫鏈工具馬爾科夫
- SnippetsLab - 像納博科夫寫小說一樣寫程式碼
- 自然語言處理背後的資料科學自然語言處理資料科學
- 【虹科乾貨】無模式資料庫的利與弊模式資料庫
- Pandas高階教程之:處理缺失資料
- Pandas高階教程之:處理text資料
- MapReduce後誰主沉浮:怎樣設計下一代資料處理技術