制造業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用存在哪些痛點(diǎn)？制造業(yè)由于體系龐大、業(yè)務(wù)鏈較長(zhǎng)等特征，導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型涉及的方面也較多。諸多企業(yè)面對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型無從下手，如何把數(shù)據(jù)利用起來，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型。先來看看制造業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用存在哪些痛點(diǎn)？

制造業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用痛點(diǎn)：

1、數(shù)據(jù)孤島

制造企業(yè)由生產(chǎn)到銷售的鏈路長(zhǎng)、環(huán)節(jié)多，數(shù)據(jù)存在分散在不同系統(tǒng)、數(shù)據(jù)口徑不一致、數(shù)據(jù)顆粒度粗、更新頻率低等問題。企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)相互分散，數(shù)據(jù)的口徑和質(zhì)量不一致，導(dǎo)致在業(yè)務(wù)人員在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)，需要耗費(fèi)大量的時(shí)間對(duì)不同系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合與清洗，甚至出現(xiàn)數(shù)據(jù)大量缺失的問題，最終結(jié)果缺乏準(zhǔn)確性。

2、數(shù)據(jù)應(yīng)用不足

制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化起步相對(duì)較晚，數(shù)據(jù)在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用少，業(yè)務(wù)價(jià)值尚未被充分驗(yàn)證。企業(yè)內(nèi)對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用多為簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)收集、統(tǒng)計(jì)、對(duì)比，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深挖與洞察方面仍存在大量不足，未能將數(shù)據(jù)分析方法與實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景決策、流程相結(jié)合，缺乏數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐案例。

3、數(shù)據(jù)價(jià)值抑制

多重因素導(dǎo)致企業(yè)的數(shù)據(jù)價(jià)值被抑制，難以用數(shù)據(jù)指導(dǎo)業(yè)務(wù)。

針對(duì)這些問題，BI因其簡(jiǎn)潔易用、快速變現(xiàn)等特征成為了各大企業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。BI的優(yōu)點(diǎn)是可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合解決數(shù)據(jù)孤島，可以利用BI里的數(shù)據(jù)分析方法和數(shù)據(jù)處理的技術(shù)讓業(yè)務(wù)人員將業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)有效的結(jié)合形成數(shù)據(jù)應(yīng)用，除此之外也可通過分析和查詢的工具準(zhǔn)確快速的提供各種報(bào)表和看板，為企業(yè)提供決策支持，發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值。

制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，是戰(zhàn)略主導(dǎo)下的業(yè)務(wù)變革，是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能助力的研發(fā)、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)、服務(wù)改善，最終推進(jìn)盈利模式優(yōu)化和用戶體驗(yàn)提升。在這個(gè)過程中，數(shù)據(jù)是關(guān)鍵因素，必須要應(yīng)用好。數(shù)夫軟件是國(guó)內(nèi)家居ERP軟件、MES系統(tǒng)、CRM系統(tǒng)、SCM系統(tǒng)的龍頭企業(yè)，它是助推泛家居行業(yè)信息化、智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的引擎。