大数据分析开店销售运营方案的原则和常见问题有哪些

有许多因素影响大数据分析开店销售运营方案，并且常常因项目的具体情况而改变。但是有些原则是相通的，各个项目的实施过程都需要考虑，而一些普通的，项目人员容易搞不懂的问题也同样需要关注。

大数据分析开店销售运营方案建模原理

第一，围绕业务状况建立模型：业务需求是基础，数据仓库的数据组织是以主题为导向的，而非报告导向的，这是业务分析的主题领域，例如常见的销售分析，合同尾款分析，客户关系分析等等。

保证数据的一致性：保证数据间逻辑关系的正确性和完整性，实现数据仓库中数据的整合和同构，以及数据的相对稳定，以满足应用中的实时读写操作是大数据分析开店销售运营方案必须的。

使用调度：数据仓库要具有及时准确反映历史变化的数据处理能力，因此 BI建模中的增量更新必须使用调度，即对事实数据表进行增量更新处理。利用调度之前考虑实际的数据量，确定数据需要更新的频率。有大量数据的可以每天更新，有大量数据的可以每天提取，有大量数据的可以每天更新，就像帆软商务智能 FineBI一样，有时间增量更新;没有时间变化的可以一周或更长。在存在缓慢变化的维度情况时，调度需要考虑到维度表的更新情况，并在更新事实数据表之前对其进行更新。

第四，需求与现实之间的平衡：根据业务需求提供用户可以接受的 BI方案，并且在进行 BI建模时，不仅需要设计人员本身来平衡用户需求和数据源事实，企业业务人员也同样面临着这种现实。

普通问题模型设计是怎样开始的呢?

建立 BI模型的目的不外乎是提高管理水平，这也是上 BI项目的核心意义。先确定了解业务需求、业务范围等内容，明确企业对商业智能的期望以及需要分析的主题。通过对客户当前管理水平、企业架构和业务流程的协同分析，以及管理过程中的薄弱环节和关键点，帮助企业管理者了解自己的需求。

2.执行忽略确认程序

许多项目人员在确认企业需求后，觉得自己可以大刀阔斧地进行设计和实施，但是在实践过程中经常会遇到各种各样的难题。这是因为在前期的谈判过程中总会有疏漏，有些人对业务也没有深入的了解，导致后续不断的调整，项目周期的拖延。因此在建模的过程中，必须不断的确认业务分析模型、数据是否能够支持。良好的商务智能 BI项目的实施，往往会对数据抽取对象的业务系统有全面的了解，与业务人员充分沟通，与领导反复确认，避免企业后续的重复性工作，加重企业负担。