零售業

1. 場景:建置虛擬 Data Warehouse & Data Mart

集團內沒有建Data Warehouse ,目前的BI報表產生太慢 沒有建立 Data Warehouse,現行方法是把資料庫同步到 Data Mart 然後應用程式直接接到這些 Data Mart 去做呈現。使用CannerFlow做為輕量化的數據整合運算的平台並可作為Data Mart 將運算結果派送到BI工具做視覺化呈現。

整合 CannerFlow 後

  1. 整合線上線下數據,庫存即時更新
  2. 跨平台及實體店的消費者比對及行為分析
  3. 戰情中心更新銷售數據由 24 小時縮為 5 小時
  4. 可同時間多人高峰使用 BI 報表工具且無延遲

2. 場景:企業的反應速度追上數據的生產速度

數據生產速度越來越快,企業再建置傳統數據渠道會遇到分析與生產的瓶頸。

整合 CannerFlow 後

企業的回應速度追不上數據的生產速度,是數據驅動運營的關鍵問題。 一.第一手數據需要直達第一手分 析。 二.第一手分析需要直達決策人。三.第一手決策需要直達執行團隊。 完成從數據到行動的全過程。 只 有數據-分析-決策-執行全部秒級回應,才能保證企業的回應速度跟得上數據的生產速度。

3. 場景:混合雲與多雲數據分析加速遊戲綜合分析

企業數據會遇到資料孤島與數據整合困難來自於混合雲與多雲的狀況,需要花特別多力氣整合不同雲數據資料。

整合 CannerFlow 後

遊戲業所收集資料越來越大量與全面整合,遊戲業數據整合來自多處使用多種雲地端的資料儲存方式與整 合。 其中最關鍵的工具之一,把混合雲、多種雲數據格式的綜合數據快速分析整理,並產出即時的綜合報表。