汽車行業(yè)和其他行業(yè)有很大不同，商業(yè)智能BI、的時(shí)候就會(huì)發(fā)現(xiàn)，不像其他的零售行業(yè)，你可以講下人貨場(chǎng)、講下供應(yīng)鏈、講下RFM模型，可以講，網(wǎng)上，用心查查資料準(zhǔn)備準(zhǔn)備就可以出去聊這個(gè)行業(yè)了。

你也會(huì)發(fā)現(xiàn)市面上絕大部分的數(shù)據(jù)分析案例、培訓(xùn)的內(nèi)容講快消、電商、傳統(tǒng)零售行業(yè)也是最多的什么數(shù)字化轉(zhuǎn)型、商業(yè)智能BI相關(guān)的基礎(chǔ)資料也是應(yīng)有盡有數(shù)據(jù)分析以及其它的一些、就很少了，為什么呢？

?其實(shí)在另一篇文章《汽車經(jīng)銷商行業(yè)的信息化特點(diǎn)》中也提到這個(gè)行業(yè)的特點(diǎn)：

第一，信息化是滯后的，沒有像傳統(tǒng)零售行業(yè)那么多的信息化沉淀。????

第二，信息化天然就是封閉的，一個(gè)汽車4S集團(tuán)代理不同的汽車品牌，每個(gè)品牌是一個(gè)獨(dú)立的DMS系統(tǒng)，系統(tǒng)和數(shù)據(jù)都是在主機(jī)廠手上，天然的割裂。

第三，消費(fèi)是低頻的，這就導(dǎo)致汽車行業(yè)跟一般行業(yè)運(yùn)營(yíng)模式比有很大差異，汽車真正賺錢的部分是靠售后服務(wù)來支撐的。是具有行業(yè)的零售特點(diǎn)再加上靠售后服務(wù)驅(qū)動(dòng)的市場(chǎng)。

第四，業(yè)務(wù)管理模式思想比較成熟，雖然這個(gè)行業(yè)信息化水平程度不高但因?yàn)槎嗄瓿恋硐聛砹舜罅繕I(yè)務(wù)管理經(jīng)驗(yàn)，導(dǎo)致汽車行業(yè)商業(yè)智能BI項(xiàng)目上，分析指標(biāo)的數(shù)量至少是300、500個(gè)起步，700、800很正常，1500個(gè)指標(biāo)也不過分。數(shù)據(jù)分析的量和范圍很大，這個(gè)行業(yè)的要做好，需要花很長(zhǎng)時(shí)間來沉淀，經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)對(duì)外輸出就更少了。

所以，這些就是這個(gè)行業(yè)的特點(diǎn)，同時(shí)也是挑戰(zhàn)。大家想想，像這樣的一個(gè)行業(yè)，如果不熟悉、不了解他們的業(yè)務(wù)，這種項(xiàng)目還是很難落地的，在業(yè)務(wù)層面就是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。

當(dāng)然大家也會(huì)問到，我們?cè)诤芏囗?xiàng)目上碰到的業(yè)務(wù)可以砍成一塊一塊的，比如先分析財(cái)務(wù)，再分析供應(yīng)鏈的銷售、采購(gòu)、庫存，再分析人力，最后到運(yùn)營(yíng)管理，階段性把一個(gè)長(zhǎng)周期的項(xiàng)目劃分成四個(gè)階段了。汽車行業(yè)不也可以這么做嗎？基本上不會(huì)。

為什么？前面說到過，這個(gè)行業(yè)業(yè)務(wù)管理模式十幾年的沉淀已經(jīng)比較成熟了，零售+服務(wù)+運(yùn)營(yíng)的特點(diǎn)讓管理層在看一件事情的時(shí)候業(yè)務(wù)前后的關(guān)聯(lián)性、穿插性很大，需要整體了解商業(yè)智能BI負(fù)責(zé)整體了解、綜合判斷。

實(shí)際上，在商業(yè)智能BI項(xiàng)目案例中，即使是300個(gè)指標(biāo)，基本上也會(huì)覆蓋銷售、售后和水平（增值、衍生業(yè)務(wù)）這三大業(yè)務(wù)，只是關(guān)注的深度可能不一樣而已。1500個(gè)指標(biāo)也同樣還是圍繞這些業(yè)務(wù)，更多深度更廣，當(dāng)然也會(huì)包含財(cái)務(wù)、人力、市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)這些領(lǐng)域。

像里面一個(gè)收入性的指標(biāo)在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中就會(huì)存在很多的統(tǒng)計(jì)口徑，可以分解出來很多個(gè)指標(biāo)，這些指標(biāo)通過商業(yè)智能BI數(shù)據(jù)分析展現(xiàn)出來的信息，它們背后的業(yè)務(wù)價(jià)值點(diǎn)是不一樣的，這些都需要花時(shí)間去了解。

所以，不管指標(biāo)數(shù)量多少，整體業(yè)務(wù)面大小是沒有任何變化的在商業(yè)智能BI項(xiàng)目規(guī)劃時(shí)，對(duì)這種業(yè)務(wù)覆蓋度的知識(shí)沉淀和掌握就是一種很大的挑戰(zhàn)。

并且，整體信息化程度比較薄弱，信息化比較滯后，導(dǎo)致背后的數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)和質(zhì)量都不是很高，就會(huì)造成在實(shí)際項(xiàng)目開發(fā)過程中會(huì)遇到各種數(shù)據(jù)方面的問題，業(yè)務(wù)計(jì)算規(guī)則口徑統(tǒng)一的問題，幾乎每個(gè)項(xiàng)目都是如此。

所以，這就是一個(gè)自然的沖突，信息化弱，但管理模式成熟，從業(yè)務(wù)管理角度要求就會(huì)很多，要求多了數(shù)據(jù)又支撐不到位，中間要解決很多很多的疑難雜癥。

并且像一般項(xiàng)目中碰到的組織架構(gòu)的調(diào)整、品牌車系主數(shù)據(jù)檔案不一致、不統(tǒng)一等這些問題一樣會(huì)碰到，就更加加劇了項(xiàng)目的復(fù)雜度。所以如果做商業(yè)智能BI的朋友如果之前沒有踩過這些坑，今天看完要這樣的心理準(zhǔn)備。