Wyn Enterprise 是西安葡萄城自主研發的嵌入式商業智能和報表軟件，通過靈活的數據交互和探索分析能力，全面滿足數據分析需求。產品提供自助式 BI 分析、數據可視化、報表統計、多源數據整合以及數據填報等功能，幫助企業用戶發現更多的數據潛在價值，為管理者制定決策提供數據支撐。Wyn Enterprise 具備完整的嵌入式分析能力，能夠與其他軟件深度集成，也可獨立部署使用，快速提升數據展示和分析能力。

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一、物流行業特點

隨著消費多樣化、生產柔性化、流通高效化時代的到來，社會和客戶對物流服務的要求越來越高。物流服務的優質化正在成為行業今后發展的重要趨勢，這就意味著物流企業需要能夠滿足客戶更高層次的要求。物流行業的流通環節包括運輸、保管、配送、包裝、裝卸和流通等，其綜合成本的核算是物流行業成本計算的重中之重。而最大程度的降低成本，是物流企業生存的關鍵因素。通過專業的物流管理系統來規范業務管理，利用專業的分析軟件對系統數據進行分析，能降本增效、提升經營效益。

二、數據分析建設現狀

物流數據分析建設可以劃分為三類：第一是微觀層面，包括了運輸、倉儲、配送、包裝、流通加工登記處數據的分類；第二是中觀層面，就是供應鏈、采購物流、生產物流數據分類；第三是宏觀層面，基于商品管理，把商品分成不同的類型做數據分析。

其中微觀層面及中觀層面的數據一般掌握在物流企業內部，是物流大數據交易中最重要的、最基本的供應方。整合、處理、分析這些“源數據”得到的具有新價值的數據，即可在宏觀層面，指導物流企業經營管理的各個方面。

商業智能等數據分析技術對物流行業最顯著的影響是橫向流程延拓，縱向流程壓縮簡化。從供需平衡角度出發，為供方(物流企業)提供最大化的利潤，為需方提供最佳的服務。主要體現在以下幾個方面：第一，提高運營管理效率，根據市場數據分析，合理規劃分配資源，調整業務結構，確保每個業務均可贏利；第二，預測技術，根據消費者的消費偏好及習慣，預測消費者需求，將商品物流環節和客戶的需求同步進行，并預計運輸路線和配送路線，緩解運輸高峰期的物流壓力，提高客戶的滿意度，提高客戶粘度。

建立 BI 系統的好處在于能隨時可以得到任何的分析報表，對于高級管理層的決策，將起到重要的作用。

三、商業智能的體系結構

商業智能(Business Intelligence，簡稱BI)通過對數據的收集、管理、分析以及轉化，使數據成為有價值的信息，從而獲得必要的洞察力與理解力，更好地輔助決策與指導行動，它能夠以靈活的多維分析、豐富直觀的數據展現形式，為管理者的日常決策提供幫助。

商業智能軟件通過連接企業ERP、CRM、SCM等業務系統的數據庫，對異構數據源進行整合，通過可視化數據集建模工具，得到企業數據的一個全局數據模型。在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、可視化工具等對其進行分析和處理(這時信息變為輔助決策的知識)，最后將知識呈現給管理者，為管理者的決策過程提供支持(圖1)。

（商業智能的體系結構）

四、物流企業商業智能平臺需求分析

(一)物流企業BI需求

物流企業商業智能平臺構建的目的是能夠滿足物流企業各部門的數據分析需求。更好地為管理者提供決策支持。所以，在平臺設計時必須分析企業各部門的具體需求。目前物流企業在數據收集及分析方面普遍存在的問題有：在業務發展過程中收集了海量的數據，但缺乏數據間的連接及有效管理，形成數據“孤島”。無法對數據進行分析利用：信息化程度不高，缺乏對數據進行深入分析的方法和系統；缺乏基于數據分析的決策輔助系統，如運輸決策輔助、倉儲決策輔助等。物流企業商業智能平臺的建立應該有解決以上問題的能力，所以物流企業商業智能平臺應當具備兩個功能：第一，數據的收集及整合功能，商業智能體系中的數據倉庫可以實現此功能；第二，數據的深入分析以及直觀靈活的展示功能，以便輔助決策，通過商業智能平臺的自助式分析、報表系統、主題分析等工具可實現此功能。

(二)商業智能平臺功能

1．管理駕駛艙：通過折線圖、柱狀圖、表格、地圖等可視化方式，實現對當前關鍵業務數據的及時、直觀展現，使管理者對企業當前運營狀況有直觀了解。

2．報表分析：提供各類統計和財務報表分析，可通過表格、矩表等組件，實現個性化中國式復雜報表分析需求，支持導出Excel、Word，支持打印，也可以通過柱狀圖、餅圖、面積圖等可視化展現形式。

3．即席查詢：通過選擇參數或用戶輸入參數，實現對企業數據庫中數據的快捷查詢。

4．主題分析：通過數據切片、鉆取、聯動等功能，實現不同主題的數據分析。如：市場細分、客戶業務分析、客戶優先權分析、庫存情況分析等。

5. 數據填報：通過自定義表單，錄入數據或者導入Excel數據，進行數據采集。

6．系統管理：提供用戶管理、權限管理、參數配置、日志管理等功能。

五、物流行業商業智能分析主題

1、銷售方面的分析主題：

客戶構成分析；客戶貢獻度分析；客戶利潤率分析；收方風險客戶預警，銷售者評價，增值服務分析

2、財務方面分析主題：

收入分析、成本分析、應收賬款、應付賬款、費用分析：分區域，分客戶，分營業模式，分線路，分營業項目，分時間等角度進行營業收入分析，可以采用鉆取方法，挖掘歷史數據進行對比分析；采用聯動方法，對不同維度的數據進行聯動分析。

3、營運 KPI分析

營業收入、成本、毛利、網點分布、固定資產、倉儲、運輸、公里費用、車次費用、油耗、物流成本等核心指標展示和分析。

六、示例效果

商業智能平臺的成功構建很大程度地提高了物流企業數據整合以及數據分析的能力，為管理者的決策提供輔助。由于各企業的業務范圍、管理模式和原有信息系統基礎的不同，物流企業需要根據自身的情況去構建合適的商業智能平臺。在物流行業競爭日益加劇的背景下，商業智能技術能夠實現業務數據的有效整合及深入分析，為企業各方面的業務提供有力的決策依據，BI將成為物流企業提升綜合競爭力的必然選擇。