1、Excel 数据指标分析案例Kyligence Inc.2023.2Agenda零售&餐饮医药融COSTA需求背景以及主要痛点需求背景需求背景主要痛点主要痛点数据割裂导致法关联分析业务指标业务系统数据没有打通，法融合进全链路分析多套指标体系未整合，法从渠道，会员等多度分析数据缺失且数据逻辑混乱，法有效做历史审计主数据没有历史版本快照，法从历史度分析数据很多线下数据法进系统结合分析系统 TCO，维护难店业务员数据分析的学习成本，难以上架构弹性差，硬件成本，难以优化，维护成本Costa 作为传统咖啡头部企业，希望通过数字化转型在新零售时代实现全渠道业务上的突破，以数据驱动来重构新零售时代的“、货、

2、场”，打通顾客、商品、营销、渠道的全链路数据，构建统的指标体系，打造更多的场景来赋能业务：顾客 消费者购买数据和为数据分析 会员命周期管理和价值分析 商品：品类管理，销售占，订单附加值分析 营销：活动前中后期联动分析，活动预测及转化率分析 渠道：连锁店销售分析 COSTA在 Azure 云上实现端到端数据服务，提供更优可能性数据存储融合各类数据，存储快照，打破数据壁垒云端存储幅降低企业硬件成本数据管理通过语义层统业务指标语义，缝迁移原有 Excel 模板，降低业务学习成本云原架构，提数据交付效率数据消费统分析，让更简单地进数据规模下的指标分析，提决策效率打破固定报表模式，助业务在任何地任何时间

3、获得即时洞察 云原弹性架构，计算资源匹配业务峰，闲时资源可以回收峰值时1/5，降低资源成本 预计算原理引擎以空间换时间，利便宜的存储置换昂贵的计算资源，并提指标查询响应速度 缝对接原有 BI 及应，平滑切换，业务端不受影响三位体成本节约 指标统、标准化、沉淀共享 全数据链路整合 Sales、Salesitem、Delivery、Discount 以及线下数据，实现从渠道、管理区域、城市、店、产品、会议、折扣、活动等多度的指标分析 多版本数据融合应，暴露主数据的历史版本，实现从当前的度、销售活动当时的历史度的分析统数据管理及指标分析 灵活持不同的业务场景，帮助挖掘数据价值 结合线上线下全渠道数据

4、，探索新零售模式，打造爆款产品 全数字化精细管理店绩效以及员绩效多元业务数场景持COSTAKyligence 帮助 Costa 打造品牌数字化TCO 降低50%Agenda零售&餐饮医药融阿斯利康需求背景以及主要痛点需求背景需求背景主要挑战主要挑战业务每次发变化，数据的更新和交付周期模型法很好的适应较频繁的业务变化以及解耦指标在不同维度的分摊逻辑业务发变化后进更新交付周期，需要 2-3 个才能够进产交付业务维度变化后，需要对历史数据做全量更新历史数据版本快照，不利于做审计和历史数据校验性能有限法应对巨的数据增性能不佳，系统的指标查询响应时间都在 10s 以上，也法持并发的指标查询系统对数据量和

5、维度的撑有限，导出分析结果有数限制，法满增的数据需求阿斯利康作为家以创新为驱动的全球性物制药企业，需要有销售以及医药代表对药品进销售。销售业务中会涉及很多地区以及不同的销售渠道，如医院以及药店，那如何评估销售完成度以及每个医代和销售的绩效 Performance 就成了整个业务的重点。但在医药业中，销售完成度的评估以及销售绩效评估也有着独有的挑战，如药品的适应症归类会随着药品的研发更新有改变，如销售可能会更换地区以及其负责的渠道，或者组织架构调整，员变动，那么如何在业务发变化的情况下来对销售员的绩效做准确评估呢？阿斯利康Azure 云上基于 Kyligence 指标平台的架构升级BeforeB

6、eforeAfterAfter阿斯利康以更低的成本，更的性能持以往法持的场景业务价值灵活关联历史/当前/未来的组织架构进销售绩效分析与计划对各类销售类指标的统计结合药品适应症的分摊例，极的代价在新增/变化的维度下，解决了药品适应症变更带来的指标归属场景在组织机构和架构调整，员变动等信息变化的场景下，持以/半年/年的周期进绩效分析，在线查看奖/指标/返利指标，解决了组织机构变更带来的指标归属场景技术价值数据流程从依赖 IT 的取数变为了统平台的助式获取洞察，分析结果数据导出限制持保留近三历史快照版本，便于审计、历史校验以及预测等需求轻量化数据处理过程，数据