相信前段时间大家的心都被河南暴雨牵动着，灾难无情，但人间有情。无论是普通的网友、明星还是知名企业都在尽自己的一份力量给河南捐款/捐物资。在众多捐款的企业中，鸿星尔克成功引起了网友的注意：感觉一个快要“消失”的牌子，却在同胞有难时捐了5000W，而自己的官微会员都舍不得开通，不禁让网友称赞其格局之大。
这件事一上热搜，有网友就发现，鸿星尔克官微会员已经被网友自发充值了一百多年，其直播间的销售量也嗖嗖往上涨，线下也能感受到实体门店人流的火爆。这不，在网友的“野性”消费热情下，老板都出来劝大家理性消费了.....
随着鸿星尔克销售量的暴涨，不少数据人开始替鸿星尔克担心：其库存周转和订单系统能承受的住吗？
果然，鸿星尔克发布了公告称，他们的订单系统数据有延迟且快要没货了，建议大家理性消费，将货物留给有需要的人，看来鸿星尔克的数据人们有的忙了。作为数据人的职业敏感度，不由自主的将角度拉向业务数据分析处理上。
销量的变化，必将影响到企业的采购、销售、库存的策略改变：比如，面对销售量的暴增，企业的库存将发生变化，如何能及时知道哪些品项可能缺货，需要及时补货，如何直观了解到哪些商品售卖最好，最有销售前景，从而在采购时决定是否需要加大采购数量，哪些又需要减少采购量等等？
当分析者想要快速解开这些疑惑，便需要对相关数据进行分析，从数据中及时发现业务中存在的问题，以便及时解决问题。
显然，想通过分析发现业务中存在的某些问题，需要直观的数据展现，那么怎样能使数据看起来更直观，以便于管理者及时发现可能存在的某些问题？
我们可以将企业的数据可视化。
比如采购方面：
将采购数据进行直观的可视化后，管理层可从子集团、公司、供应商、商品、采购部门、采购员等不同维度，看采购历史价格趋势变化，分析采购员议价能力；从退货单品、数量、金额占比，频率趋势等分析供应商品质；结合订单交期分析及时率等。
比如销售方面：
管理层可通过直观的图表数据，总览各个区域、门店的商品销售情况，且能按自己的分析视角对显示异常数据进行明细追踪分析等等。
比如库存方面：
管理层可仓库、物料等维度直观看到各个仓库中的物料库存状态，哪些品项缺货，需要及时补货？哪些久滞未销，需尽快处理？从而合理化存货结构。
注：上述图表通过数林BI制作（一劳永逸，后续数据自动从用友/金蝶财务软件中抽取生成各式动态图表，省去每次导数据、整理、制图的繁琐过程），供参考。
那这样直观的数据图表设计具体是如何实现的呢？感兴趣的用户可参考我们分享的内容：采购分析报表怎么做，这里不再赘述。
