数据智能服务原创
金蝶云社区-盈多多
盈多多
13人赞赏了该文章 401次浏览 编辑于2021年1月27日 15:37:58

1 服务简介

1.1 服务描述

    “数据智能服务”是满足企业各业务环节数据智能需求的完整解决方案。从金蝶系产品各个产品模块业务场景中抽象出标准数据智能应用,通过“数据智能服务”进行全流程实现,供企业用户订阅使用,同时也支持个性化场景的数据智能应用。金蝶云星空产品V7.6版本中主要提供了基于大数据预测模型的门店销量预测、智能要货预测、智能销售预测、客户价值经营、订单风险预警数据智能服务。

1.2 服务使用流程

流程图:

数据智能服务流程图.jpg

1.3 主要功能

(1)产品线业务数据集成:数据集成功能,旨在快速并自动化地从产品线获取数据,提供向导式引导,通过可视化的界面,帮助快速完成领域模型配置及数据准备的工作。

(2)数据存储、数据计算、数据挖掘:根据上传数据进行数据存储、清洗、建模、分析、挖掘等数据处理的各个环节,快速挖掘企业海量历史数据的商业价值。

(3)模型输出、产品线业务应用:通过数据调用任务将结果数据应用在产品线的智能数据应用中。

2 登入路径

    服务所在路径:星空云服务 > 所有应用 > 经营分析 > 数据智能服务(或直接搜索关键字)

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3 数据服务应用介绍及使用说明

3.1 门店销量预测

    针对零售行业门店商品零售场景,综合门店销售、库存等业务数据和外部相关数据,基于大数据和机器学习技术对商品的销售做预测,为门店要货、库存管理、业务运营等提供决策支撑。

3.1.1服务订阅

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    服务订阅模块展示了上线到产品线的所有数据应用,用户可以申请订阅应用,订阅后并经过授权,再通过模型配置,将业务实体数据上传。

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      申请订阅服务后,服务处于“未授权”状态,此时不能进行领域模型和调用任务的配置,需要联系管理员(15999527879或0755-86072432)进行授权及上线操作。

3.1.2数据准备

    数据准备功能,旨在快速并自动化地从产品线获取数据,订阅数据服务后,将业务实体数据按照任务调度的形式上传,应用大数据建模技术做对应的数据存储、数据清洗、模型构建,最后调用结果数据应用在产品线的智能数据应用中。

3.1.2.1领域模型配置

    订阅一个服务只能创建一个预置领域模型,可以创建多个自建领域模型,领域模型所对应的数据上传任务之间并行存在。

(1)使用预置领域模型

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    服务预置了对应的领域模型,包括预置业务实体(表、字段)、业务实体的关系,如果预置领域模型符合使用的场景,可以直接使用预置模型。预置领域模型的内容不可修改。

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(2)自建领域模型

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      如果预置领域模型不符合使用的场景,可以通过自建领域模型来自定义模型的内容(实体、字段、实体关系)。

① 填写基本信息

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② 选择业务实体

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③选择字段&设置增量字段

    选中一张实体表,点击“添加字段”按钮,勾选需要的字段。

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    为了实现数据的增量上传,可以为业务实体设置增量条件,可选的增量字段包括单据头的“主键”、“修改时间(FModifyDate)”。要注意的是,增量上传无法增量同步业务库中被删除的数据,以及单据头主键为String类型的实体数据,这两种情况可以使用全量上传。

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④完成预览

    预览模型内容,确认无误后进行保存。已保存的领域模型不能再进行修改。

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3.1.2.2数据准备任务

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    数据准备任务支持调度的形式,也可以手动一次性上传。任务启用后,借助执行计划列表生效,业务数据上传至系统。手动执行任务不影响调度任务的设置,但要注意同一个租户同一个服务内每次只允许一个自动或者手动的数据准备任务运行,要避免时间冲突。

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3.1.3数据调用任务


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    系统运算完成输出模型结果后,需要通过创建数据调用任务将结果数据应用在产品线的智能数据应用中,数据调用任务支持调度以及手动一次性上传两种形式。服务上线后,数据调用任务才可以自动或者手动运行。任务启用借助星空的执行计划列表生效。所有参数配置完成后,需要等待一天才能查询到数据结果。

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3.2 智能要货预测

    针对供应链销售管理中的要货场景,综合销售订单、库存数据,外部相关数据等,基于大数据和机器学习技术,对门店要货场景中的商品、物料的要货数量和计划做预测,实现业务的自动化、智能化。

    应用“智能要货预测”的使用流程与“门店销量预测”一致,具体操作步骤参考章节3.1。

3.3 智能销售预测

    依据历史销售情况,综合各类促销活动、节假日、突发事件等的影响因素,滚动预测企业未来一段时间的商品销售趋势,通过未来商品的需求预测,以驱动和衔接生产及采购计划,协助组织各层级做出最适当的决策。

应用“智能销售预测”服务订阅、数据准备、数据调用功能的使用流程与“门店销量预测”一致,具体操作步骤参考章节3.1。

3.3.1销售预测模型配置

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    标准应用“智能销售预测”具有模型结果分析功能,包含了4个模型,分别为“客户月度销售预测”、“销售组织月度销售预测”、“物料分组月度销售预测”、“销售部门日销售预测”。该应用上线之前,需要完成模型配置工作,可以配置一个或者多个模型方案。模型配置完成,需要等待一天才可以看到模型的结果分析数据。

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3.3.2销售预测模型结果分析 

 “智能销售预测”应用上线,可以查看所配置模型方案的效果。

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3.4 客户价值分析

    通过RFM模型分析企业客户的购买行为、购买频率、购买金额,帮助企业识别不同类别的客户:重要价值客户、一般价值客户、流失客户等,以便制定和落实精准的客户经营策略。

    RFM客户价值经营应用的详细介绍参考:https://vip.kingdee.com/article/139023679869921536

3.4.1服务订阅

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    申请订阅服务后,服务处于“未授权”状态,此时不能进行领域模型和调用任务的配置,需要联系管理员(15999527879或0755-86072432)进行授权及上线操作。

3.4.2数据准备

3.4.2.1领域模型配置

    根据业务需求,RFM模型只支持使用预置领域模型,预置模型直接使用,内容不可修改。

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3.4.2.2数据准备任务

    领域模型配置完成后,系统默认配置好数据准备任务,无须再手动配置。任务启用后,借助执行计划列表生效,业务数据上传至系统。手动执行任务不影响调度任务的设置。

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3.4.3 RFM模型配置

     该应用上线之前,需要先完成模型配置工作。RFM模型参数配置支持“系统自动处理”和“手工设置”两种方式,选择“系统自动处理”时,RFM模型参数不允许维护,上线后系统通过数据运算学习后,将推荐值自动更新;选择“手工设置”时,分段范围、得分数、客户标签需要配置维护,系统会根据配置的值来计算。

    模型参数配置完成后,系统默认创建数据调用任务,也可以手动维护任务的配置参数。

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3.4.4数据调用任务

    系统默认配置好数据调用任务,无须再手动配置。所有配置完成后,需要等待一天,系统运算完成输出模型结果,再通过数据调用任务将结果数据应用在产品线的智能数据应用中。

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3.5 订单风险预警

    系统智能识别客户订单的相关风险,通过内部交易数据、外部企业征信与风险数据的分析,在业务发生的过程中自动预警提醒,协助企业识别潜在风险。

    应用“订单风险预警”的使用流程与“门店销量预测”一致,具体操作步骤参考章节3.1。

    订单风险预警内测招募中,详情请参考:https://vip.kingdee.com/article/124940695160559104

4 应用案例:门店销量预测

    通过门店销量预测,企业可以有效管理产品库存,做到以销定产,根据销售预测资料安排生产,对生产进度合理安排,避免产品积压,让自己能处于主动的位置,并且帮助企业正确生成销售决策,能控制好店铺整个的发展方向,实现数据价值到业务价值的转化。

4.1模型配置-预置领域模型

    预置领域模型是根据业务场景抽象出的标准领域模型,可以直接使用,其内容不可修改。

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4.2数据准备任务

    领域模型配置完成,下一步需要把产品数据上传至服务端。通过执行数据准备任务,产品线中的数据根据配置好的领域模型全量上传到服务端中。调度任务会根据设定好的时间执行,如果数据出现异常,可以通过手动执行一次性任务上传数据。

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4.3结果调用

    服务端根据业务场景,对上传数据进行对应的数据清洗、数据计算、模型构建、模型结果输出。客户端要将模型结果数据应用在产品线的智能数据应用中,需要通过执行数据调用任务,把结果数据同步至业务数据库。同样的,调度任务会根据设定好的时间执行,如果数据出现异常,可以通过手动执行一次性任务同步数据。

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4.4产品线业务应用

    业务上首先通过执行计划列表自动调用结果数据:执行计划-门店销量预测,把预测结果数据写入门店销量预测单;

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35.png门店店长参考销量预测来要货;

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或使用门店智能要货平台,根据门店销量预测及库存参数来自动要货。

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更多数据智能应用请参考:https://vip.kingdee.com/article/119738191241726976

 

    您在数据智能服务使用的过程中,如遇困惑或者有其他数据服务需求,可以直接联系我们:15999527879或0755-86072432。


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