随着大数据的发展，越来越多的企业开始重视数据的应用，都说数据能创造价值，但在数据应用的过程中，面临着诸多问题。比如零售行业，其在数据应用的过程中面临着以下问题：
1、数据存储在多地，数据孤岛林立
2、业务复杂导致数据融合困难
3、缺乏数据规划导致数据质量不一致
4、数据分析维度单一致使数据利用率不高
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尽管零售行业有统一的业务系统管理店面业务，也积累了大量的客户、交易等经营数据，但由于这些系统偏向于记录型，无法进行灵活的数据分析，导致导致分析效率低下，在面对海量的数据处理与深度分析时往往心有余而力不足。而商业智能BI在避免重复建设数据仓库的同时，通过内置的智能ETL工具便可以对接来自不同业务系统的数据源，实现经营数据的快速分析与展现。
例如，零售行业的销售数据分析，假设管理层想从多维度了解零售的销售数据情况，那怎么做销售数据分析？
当借助合适的BI工具后，我们便可以轻松做出灵活的销售数据分析，比如众多门店、区域数据一目了然：
（注：图表仅供参考）
如图所示，管理者可总览销售收入、成本、毛利、订单数等核心销售数据，且该分析图表直观展示了各区域收入占比、门店收入排名、商品销售明细情况等。管理层可灵活通过不同维度对销售数据进一步的分析，让这些销售数据可以快速有效的指导管理决策。
那具体如何借助BI工具做零售行业的销售数据分析呢？其实很简单，这里我们大致将其分析分为三步骤：取数、建模、图表设计。
取数，大概是很多零售行业数据应用中遇到的最多的难题了，业务数据获取不到或难以获取的心酸，大概很多报表人深有感触。但随着数据时代的发展，借助BI其内置的ETL便可将不统一的业务数据抽取到统一的数据仓库中，方便了分析者随时随地调用数据，建模拖拽设计，完成所需的数据分析图表，如下BI架构图所示：
当数据获取变得比之前容易时，数据的准确性与安全性也变得更加重要了，借助BI我们可以通过层层权限的管控，将销售数据分析图表准确高效地分享给相关的浏览者分析查看。
关于具体的销售数据分析图表的设计实现步骤，感兴趣的用户可以参考我们之前分享的采购分析报表怎么做，其图表工具的设计操作步骤类似，这里不再赘述。
