你知道嗎？中國煙草行業每年產生的數據量以PB為單位增長，遠超全球大多數傳統制造業。煙草企業在原料采購、生產制造、物流配送、渠道銷售到市場反饋，幾乎每一步都伴隨著海量數據的生成。過去，數據分散在各個系統和部門之間，分析難度極高，決策過程往往依賴經驗，無法實現全局最優。數據湖的出現，徹底改變了這一格局。它不僅讓各類煙草相關數據得以匯聚，還通過多維融合打破信息孤島，為企業帶來前所未有的智能決策能力。煙草數據湖的價值，已成為行業數字化轉型的“發動機”。本文將(jiang)深(shen)度剖析，煙草數(shu)(shu)據(ju)湖(hu)到底能(neng)做什么，多維(wei)數(shu)(shu)據(ju)融合如何賦能(neng)智能(neng)決策，以及(ji)帆軟等企(qi)業級BI方案(an)如何助力行業提(ti)效，幫(bang)助你全面理解數(shu)(shu)據(ju)湖(hu)在(zai)煙草行業的實際作用和落地(di)路徑(jing)。

??一、煙草數據湖的核心價值與行業痛點解決

1、數據湖概念與煙草行業困境

煙草行業的數據孤島問題一直是企業數字化轉型的最大障礙。 原料采購、生產、倉儲、銷售、物流等環節，分別由不同業務系統管理，數據結構和存儲方式各異，難以形成統一的數據視圖。以往的數據倉庫方案，雖可匯總部分結(jie)構化(hua)數據(ju)，但面(mian)對(dui)煙草行業多樣化(hua)的業務場景和(he)非結(jie)構化(hua)信息時(shi)，往往無能為力。

數據湖的最大優勢在于“全域數據的無損匯聚與統一管理”。 它(ta)接(jie)納結構化、半結構化、非結構化數據(ju)，打破傳統數據(ju)壁(bi)壘(lei)，實現“從原始(shi)數據(ju)到(dao)業(ye)務洞察”的(de)(de)無縫連接(jie)。例如，煙草企業(ye)可(ke)將ERP系統的(de)(de)原料采購數據(ju)、MES的(de)(de)生產過程數據(ju)、CRM的(de)(de)客戶反饋、IoT設(she)備的(de)(de)傳感數據(ju)等(deng)全部納入數據(ju)湖，形成高維度、全周(zhou)期的(de)(de)行業(ye)數據(ju)資(zi)產。

數據湖不僅解決了數據類型不統一的問題，更為煙草企業帶來以下核心價值：

• 打破信息孤島，構建數據資產統一管理平臺。
• 支持大規模、多類型數據的實時匯聚與分析，提升數據利用率。
• 為后續的智能分析、預測建模、業務優化打下堅實基礎。

在帆軟(ruan)等專業(ye)BI廠商的方案(an)中，數(shu)據(ju)湖(hu)已成(cheng)為煙草(cao)行業(ye)數(shu)字化(hua)轉(zhuan)型的“數(shu)據(ju)底座”。以FineDataLink為例，企業(ye)可以一站(zhan)式(shi)打(da)通ERP、MES、WMS、CRM等業(ye)務系統，支(zhi)持多源數(shu)據(ju)采集、治理、融(rong)合與服務，實現業(ye)務數(shu)據(ju)的深度洞察和跨部門協(xie)同。想要獲得更完整的煙草(cao)行業(ye)分(fen)析與數(shu)字化(hua)轉(zhuan)型方案(an)，。

煙草企業的數字化升級，正是從數據湖起步，邁向更高效、更智能的決策時代。

• 數據孤島與多源融合的對比，揭示數據湖對煙草行業的獨特意義
• 傳統數據倉庫與數據湖的能力邊界差異，決定了業務的創新空間
• 數據管理、資產化和治理成為煙草企業數字化轉型的核心步驟
• 帆軟等廠商的行業落地方案，提供了可復制的轉型路徑

參考文獻：《數據湖：企業數字化轉型的基石》，機械工業出版社，2022年

2、煙草行業數據湖應用場景與落地成效

煙草行業的(de)(de)數(shu)據湖并非(fei)“空中(zhong)樓閣(ge)”，而是實實在(zai)在(zai)改變企業運營(ying)的(de)(de)“生(sheng)(sheng)產(chan)力(li)工具”。以某省煙草公(gong)司為(wei)例，在(zai)構建(jian)數(shu)據湖后，原本分散在(zai)采購、生(sheng)(sheng)產(chan)、物流、銷(xiao)售等各業務條線的(de)(de)數(shu)據，實現了全量(liang)匯聚和統一(yi)管理。企業不(bu)僅能夠實時掌握(wo)原料采購進度，還能通過IoT傳感器數(shu)據追蹤生(sheng)(sheng)產(chan)線每(mei)一(yi)環(huan)節的(de)(de)質量(liang)狀況(kuang)。

數據湖支撐下的煙草行業應用場景主要包括：

核心優勢體現在以下幾個方面：

• 實時數據流入，業務響應速度顯著提升。 通過數據湖架構，企業可以對原料采購、生產過程、物流配送等環節進行實時監控，縮短響應周期。
• 多源數據融合，業務洞察能力增強。 不再局限于結構化數據，非結構化的合同、報告、圖片等都能被統一分析。
• 智能預警與預測，提升風控能力。 利用數據湖平臺，企業可基于歷史數據與實時數據，構建風險預警模型，實現合規管理自動化。
• 數據驅動決策，管理效率提升。 管理層可通過統一的數據視圖，快速把握業務全貌，支持科學決策。

在數字化轉型的賽道上，煙草企業通過數據湖建設，已經顯著降低了運營成本、提升了生產質量和市場響應速度。這不僅僅是技術升級，更是管理模式、業務流程的全面革新。

• 采購、生產、銷售、物流環節實現全流程可視化
• 各類數據的融合分析，推動業務創新與效率提升
• 智能預警、預測模型的落地，保障企業合規和風險管控
• 實例數據表明，數據湖帶來的效益已經成為行業標配

參考文獻：《工業4.0與智能制造》，華章科技，2020年

3、數據治理與安全合規在煙草數據湖中的重要性

煙草行業(ye)屬于高度監管領域，數(shu)據(ju)安(an)全和合規(gui)性要(yao)求(qiu)極高。企業(ye)在搭(da)建數(shu)據(ju)湖時，必須(xu)確保(bao)數(shu)據(ju)治(zhi)理體系(xi)的完整性，包(bao)括(kuo)數(shu)據(ju)質量控制、訪(fang)問權限管理、合規(gui)審計、敏(min)感信息(xi)保(bao)護等各個(ge)方面。

數據湖的數據治理主要包括如下幾個維度：

煙草行業的數據湖治理重點包括：

• 數據質量管理，保障分析結果的準確性。 在數據匯集、清洗、融合過程中，必須確保數據無誤、無冗余，避免因數據錯誤導致決策失誤。
• 分級授權，確保數據訪問的安全性。 不同部門、崗位應有不同的數據訪問權限，杜絕數據泄露風險。
• 合規審計，滿足行業監管要求。 數據操作和訪問過程需有完整的日志記錄，便于事后溯源和合規檢查。
• 敏感信息保護，防范數據安全事件。 對于涉及個人信息、商業機密的數據，必須采取加密、脫敏等措施，保障數據安全。

帆(fan)軟FineDataLink等平臺在數(shu)據湖治(zhi)理方面，支(zhi)持(chi)數(shu)據全生命周期管理，從采集(ji)、清洗(xi)、融合到服務，均(jun)有(you)完(wan)善(shan)的安全合規機制，為煙草企業提供堅實的數(shu)字化底座。

• 數據質量和安全治理是煙草數據湖的基礎保障
• 合規審計與分級權限管理，適應煙草行業監管要求
• 敏感信息保護，防止數據泄露和安全事件
• 專業廠商的數據治理工具，提升企業數字化管理能力

參考文獻：《煙草行業信息化與數字治理》，中國煙草總公司研究院，2021年

??二、多維數據融合如何驅動煙草行業智能決策

1、數據融合的技術路徑與關鍵能力

煙草行業的智能決策，離不開多維數據的深度融合。 數(shu)據(ju)(ju)(ju)融合不僅僅是“數(shu)據(ju)(ju)(ju)匯總”，更包括多源異構數(shu)據(ju)(ju)(ju)的清洗、標準化、關(guan)聯建模和智能(neng)分析。以帆(fan)軟(ruan)FineBI為代表(biao)的自助式(shi)BI平臺，支持從數(shu)據(ju)(ju)(ju)整合到可視化分析的全流程，為煙草企業搭建了高效的數(shu)據(ju)(ju)(ju)驅(qu)動決策體系(xi)。

多維數據融合的技術路徑主要包括以下幾個步驟：

關鍵能力體現如下：

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免(mian)費試用

• 多源異構數據融合，打通業務全鏈路。 原料采購、生產制造、倉儲物流、渠道銷售、市場反饋等數據，通過統一平臺融合分析，打破部門壁壘。
• 智能標簽與關聯建模，精準還原業務場景。 例如，通過生產過程數據與客戶反饋數據的關聯，企業可以快速定位產品質量問題，并實現溯源。
• 預測分析與智能預警，提升業務主動性。 基于歷史數據和實時數據，可進行市場需求預測、供應鏈優化、設備故障預警等智能分析。
• 多維報表和可視化儀表盤，賦能管理層快速決策。 管理者無需技術背景，也能通過清晰的數據視圖，掌握業務全貌。

帆(fan)軟FineBI在煙草行業的應(ying)用中(zhong)，支持數據自動采集、智能標(biao)簽、深度關聯分(fen)析和(he)可視化呈(cheng)現，極大提升了企(qi)業的數字化管(guan)理與決(jue)策(ce)效率(lv)。

• 多源異構數據融合技術，實現全鏈路業務貫通
• 智能標簽與關聯建模，提升問題定位與溯源能力
• 預測分析與智能預警，增強企業主動管理能力
• 可視化分析工具，讓管理層決策更高效、更科學

參考文獻：《企業數據融合與智能分析》，電子工業出版社，2023年

2、煙草企業智能決策的典型應用場景

煙草行業智(zhi)能決(jue)策的核心在于“數(shu)(shu)據(ju)驅動(dong)”，而多維數(shu)(shu)據(ju)融合則是實現智(zhi)能決(jue)策的關鍵技術支(zhi)撐。通過數(shu)(shu)據(ju)湖搭建的數(shu)(shu)據(ju)中臺，煙草企(qi)業可以在采購、生產(chan)、質量、銷(xiao)售、市場等各個環節，構建智(zhi)能化業務分析模型(xing)，推動(dong)管理升級和業務創(chuang)新。

典型智能決策應用場景包括：

智能決策能力帶來的實際業務效益包括：

• 供應鏈管理精細化，降低庫存和采購成本。 通過多維數據融合，企業能夠動態預測原料需求，優化采購計劃，減少庫存積壓和斷貨風險。
• 生產過程智能管控，提升產品質量和產能。 生產線設備數據與質量檢測數據融合分析，實現生產異常自動預警，提高生產效率。
• 市場營銷精準投放，提升客戶滿意度和銷售額。 結合客戶反饋和市場數據，企業可及時調整營銷策略，實現產品與市場的精準匹配。
• 合規風險自動預警，保障企業安全運營。 利用合同、輿情、報告等數據，實現違規事件提前預警，減少法律風險。
• 產品創新加速，提升企業核心競爭力。 通過客戶需求與市場反饋的深度分析，推動新品研發和業務創新。

在實際落地中，煙草(cao)企(qi)業(ye)通(tong)過帆軟FineReport和FineBI等工具，已(yi)構(gou)建起“數(shu)(shu)據驅動”的智能決策體系(xi)，實現(xian)從數(shu)(shu)據匯(hui)聚到業(ye)務洞察的閉(bi)環(huan)轉化。

• 供應鏈、生產、營銷、合規、創新等環節實現智能化管理
• 多維數據融合，推動業務流程優化與創新
• 智能決策為企業帶來成本降低、效率提升和競爭力增強
• 專業BI工具搭建智能決策平臺，賦能煙草企業數字化升級

參考文獻：《智能決策支持系統原理與實踐》，清華大學出版社，2022年

3、煙草數據湖智能決策的效益評估與案例分析

煙草數據湖智能決策的效益，已在行業內得到廣泛驗證。 不少省(sheng)級煙(yan)草公司在實(shi)施數據湖和(he)多維數據融合(he)后，業(ye)務指標(biao)實(shi)現了(le)顯著提(ti)升。例如，某煙(yan)草企業(ye)通過(guo)數據湖平臺，整合(he)了(le)采購、生產(chan)、銷售等多源數據，建立了(le)智能(neng)預警和(he)預測(ce)模型，業(ye)務響應(ying)周期縮(suo)短了(le)30%，庫(ku)存周轉率提(ti)升了(le)25%，市(shi)場占有率提(ti)高了(le)15%。

典型案例分析：

• 供應鏈優化案例。 某煙草公司通過數據湖和多維數據融合，將采購、庫存、物流、銷售等數據整合，構建動態供應鏈管理模型，實現了原料采購計劃的自動優化，庫存周轉期縮短，采購成本降低。
• 生產質量管控案例。 利用生產過程數據與質量檢測數據的關聯分析，企業實現生產異常自動預警，產品不良率顯著下降，生產線效率提升。
• 市場營銷智能分析案例。 結合客戶反饋、銷售數據和市場輿情，企業及時調整營銷策略，市場占有率持續增長。
• 合規風險審計案例。 通過合同、報告、輿情等非結構化數據融合，企業建立了違規事件自動預警和合規審計模型，風險事件

  本文相關FAQs

?? 煙草行業為什么要建數據湖？單靠傳統數據庫到底解決不了哪些痛點？

老(lao)板總是問：我(wo)們不(bu)是已經(jing)有ERP、CRM和生產(chan)管理系統(tong)了(le)，為什么還要(yao)折騰個(ge)數(shu)據(ju)湖？煙(yan)草行業數(shu)據(ju)那么多(duo)，日(ri)常報表能(neng)看、業務(wu)也能(neng)跑(pao)，非得投(tou)資(zi)這(zhe)玩意兒嗎？有沒有大佬能(neng)說說，傳統(tong)數(shu)據(ju)庫到底卡在(zai)哪，數(shu)據(ju)湖又能(neng)帶來什么不(bu)一(yi)樣的體驗？

煙草(cao)行(xing)業(ye)的(de)(de)數(shu)(shu)字化(hua)過程，最容易遇到的(de)(de)障礙之一，就(jiu)(jiu)是(shi)數(shu)(shu)據孤島。別說老板(ban)，很多一線數(shu)(shu)據分析(xi)師也(ye)經常困惑(huo)：現有的(de)(de)ERP、CRM、生(sheng)產管理等(deng)系統，確實能存儲和管理數(shu)(shu)據，但(dan)等(deng)到需要(yao)跨部(bu)門、跨業(ye)務線做整合分析(xi)時，真(zhen)的(de)(de)是(shi)各種(zhong)抓瞎(xia)。傳統數(shu)(shu)據庫的(de)(de)結構化(hua)數(shu)(shu)據有它的(de)(de)優勢，但(dan)面對(dui)煙草(cao)行(xing)業(ye)復(fu)雜的(de)(de)業(ye)務場(chang)景、非結構化(hua)數(shu)(shu)據（比(bi)如設備日志、渠道反饋、視(shi)頻影(ying)像）時，擴(kuo)展性(xing)和靈活性(xing)就(jiu)(jiu)明顯跟不上了。

煙草行業的痛點主要集中在以下幾個方面：

• 數據來源多樣化：不僅有生產、銷售、采購等業務數據，還有物流、設備傳感器、第三方市場數據等，數據格式五花八門，傳統數據庫搞不定非結構化和半結構化數據。
• 分析需求復雜：比如，想同時對卷煙生產效率、原料溯源、終端銷售、市場反饋做關聯分析，普通報表工具很難支持這種多維度、跨域的數據融合。
• 數據實時性要求高：煙草企業經常需要對市場突發事件做快速反應，比如新政出臺、渠道波動，如果數據不能快速整合和分析，決策滯后就會直接影響業績。
• 數據治理難度大：數據質量參差不齊，權限管理復雜，合規性要求高，傳統數據庫的治理能力有限。

數據湖的核心價值就在于：

• 支持海量、多類型數據的統一存儲，無論結構化還是非結構化；
• 打通各類數據源，實現跨部門、跨業務線的數據融合；
• 提供高效的數據檢索和分析能力，助力智能決策；
• 強化數據治理，讓數據用得安心、管得放心。

例如，某大(da)型煙草集團上(shang)線數據湖后，能將(jiang)生產線設備(bei)日志、市場銷(xiao)售數據、渠(qu)道反饋統一匯入湖中(zhong)，借助AI算法自動檢測異常(chang)、優化排(pai)產方案，數據分析效率(lv)提升(sheng)了(le)60%以上(shang)，決(jue)策速度(du)從“天級”邁(mai)進(jin)“小時級”。

免費試用

煙(yan)草(cao)行業(ye)(ye)數(shu)字化升(sheng)級已經不是(shi)(shi)“要不要做”的問題，而是(shi)(shi)“怎么做得快、做得好”。數(shu)據(ju)湖的引入，不只是(shi)(shi)技(ji)術升(sheng)級，更是(shi)(shi)業(ye)(ye)務模式(shi)的再造(zao)，是(shi)(shi)從傳統數(shu)據(ju)“堆(dui)積”到智能決(jue)策(ce)“賦能”的質變。

?? 多維數據融合具體怎么落地？煙草企業日常分析有哪些實操難點？

我們已經知道(dao)數(shu)(shu)據(ju)(ju)湖很(hen)強大，但具體怎(zen)(zen)么把煙草企業的生產、銷售(shou)、渠道(dao)、市場等多維數(shu)(shu)據(ju)(ju)融合起來？有沒有哪位大佬能詳細講(jiang)講(jiang)：實(shi)際操作時遇到(dao)哪些坑(keng)，怎(zen)(zen)么搞定？比如數(shu)(shu)據(ju)(ju)格式不一致、部門數(shu)(shu)據(ju)(ju)不愿意(yi)共(gong)享(xiang)，或者分析工(gong)具跟不上業務需求，怎(zen)(zen)么辦？

多維數據(ju)融(rong)合是煙草行業智能決策(ce)的核心，但落地過程(cheng)中絕對不(bu)是一帆風順。很多企(qi)業在“想法很美好、操作很痛(tong)苦”的階段(duan)卡住了，尤(you)其在數據(ju)整(zheng)合、分析(xi)工(gong)具選型和業務協(xie)同層(ceng)面，坑真不(bu)少。

實際落地難點主要在這幾個方面：

1. 數據格式與標準不統一

• 不同業務系統數據結構各異，生產線用的是設備日志，銷售部門用Excel，市場反饋可能是文本或圖片，直接融合分析時很容易“雞同鴨講”。
• 解決思路：建立統一的數據標準和接口規范，推行元數據管理。比如利用FineDataLink這樣的數據治理平臺，自動實現格式轉換、數據清洗和標準化。
  

2. 部門間數據共享意愿不足

• 數據被看作“資產”，部門間有壁壘，擔心數據被濫用或泄露，導致融合分析難以開展。
• 解決思路：設計合理的數據權限管理和數據脫敏方案。帆軟的數據治理工具支持細粒度權限設置，確保數據安全合規，同時通過數據資產地圖明確數據歸屬和使用范圍。
  

3. 分析工具跟不上業務需求

• 傳統BI工具只能做靜態報表，業務線需要多維度、實時動態分析，工具響應慢，分析周期長。
• 解決思路：引入自助式BI和可視化分析平臺，比如FineBI，支持業務人員自定義數據分析模型，隨時拖拽數據、聯動分析，響應業務變化。
  

4. 數據質量難以保障

• 煙草行業數據量大、來源雜，錯誤、重復、缺失數據影響分析結果。
• 解決思路：自動化數據質量檢測和修復功能，構建數據治理閉環，讓數據用得放心。

具體落地方案舉例：

某煙(yan)草企業在多維數(shu)據融合項目中，采用了帆軟的(de)全(quan)流(liu)程數(shu)據平(ping)臺。通(tong)過(guo)FineDataLink接入各類數(shu)據源，統一(yi)格式、治理質量，然后用FineBI做自(zi)(zi)(zi)助分析，業務部門可(ke)以自(zi)(zi)(zi)主(zhu)探索生(sheng)產與(yu)銷售的(de)關聯原因，挖掘(jue)渠道表(biao)現與(yu)市(shi)場反饋的(de)深層關系(xi)。數(shu)據權限和流(liu)程全(quan)部自(zi)(zi)(zi)動化管理，分析效(xiao)率提升，業務部門滿意度大增。

多(duo)維數據融合(he)不是(shi)“技術秀”，而是(shi)要和(he)一(yi)線業(ye)(ye)務(wu)場景強關(guan)聯(lian)。煙草企業(ye)(ye)如果想(xiang)要“用(yong)數據說話”，就必(bi)須(xu)打通從(cong)數據采集、治理(li)到分析的每個環(huan)節(jie)，工(gong)具選型和(he)流程設計都要貼(tie)合(he)實際業(ye)(ye)務(wu)需(xu)求。推薦使用(yong)帆軟的一(yi)站(zhan)式(shi)解決方案，行業(ye)(ye)模板豐富、落地速度快(kuai)，對(dui)煙草、消費(fei)、制造等(deng)行業(ye)(ye)都有專屬(shu)場景，感(gan)興趣(qu)可以看看：。

?? 煙草數據湖智能決策的邊界在哪？能不能擴展到消費行業等更廣泛場景？

煙草行業(ye)(ye)的(de)數據湖和(he)多維融合聽起來(lai)很牛(niu)，但有(you)(you)沒有(you)(you)案例能(neng)證明這(zhe)(zhe)些(xie)(xie)技術在其(qi)他行業(ye)(ye)也實用？比(bi)如消費品(pin)企業(ye)(ye)、零售、醫療(liao)這(zhe)(zhe)些(xie)(xie)行業(ye)(ye)，能(neng)不能(neng)用同樣(yang)的(de)思(si)路做(zuo)智能(neng)決(jue)策？有(you)(you)沒有(you)(you)具體的(de)方案或經驗可以借鑒？

煙草(cao)數(shu)(shu)據湖的智能決策能力(li)，已經逐(zhu)步成為行(xing)業(ye)數(shu)(shu)字(zi)化升級的新標桿。其實，這(zhe)一套方法論和(he)技術架構，并(bing)不只適用于(yu)煙草(cao)行(xing)業(ye)，只要你(ni)的企業(ye)面臨多源數(shu)(shu)據整合、智能分析和(he)業(ye)務閉環決策的需(xu)求，數(shu)(shu)據湖和(he)多維融合就有極強的通用性(xing)。

跨行業應用的底層邏輯：

• 無論煙草、消費品還是醫療、零售，企業都面臨數據來源多樣、分析需求復雜、決策效率提升的壓力；
• 數據湖的核心能力——大規模數據存儲、全類型數據融合、實時分析和智能治理——對任何需要數字化運營的企業都適用；
• 多維數據融合和智能決策，不是行業專屬，而是現代企業數字化的必備能力。

消費行業案例分享：

以(yi)某全國領先(xian)的(de)消費品牌為例，企(qi)(qi)業日常要整(zheng)合電商交易數(shu)(shu)據、線下門(men)(men)店銷(xiao)(xiao)(xiao)售(shou)、用(yong)戶畫像、市(shi)場反饋等多(duo)類型(xing)數(shu)(shu)據，傳統數(shu)(shu)據倉庫根本(ben)無法全部(bu)接入，更不用(yong)說做復雜分析(xi)。企(qi)(qi)業引入數(shu)(shu)據湖(hu)后，所有渠道數(shu)(shu)據自動(dong)匯聚，FineBI自助分析(xi)平(ping)臺讓市(shi)場、銷(xiao)(xiao)(xiao)售(shou)、運營(ying)多(duo)部(bu)門(men)(men)能(neng)隨時(shi)聯動(dong)分析(xi)促(cu)銷(xiao)(xiao)(xiao)效果、產品偏好、區域(yu)差異，決策速度提(ti)升70%，營(ying)銷(xiao)(xiao)(xiao)ROI提(ti)升30%。數(shu)(shu)據湖(hu)+BI平(ping)臺的(de)組合，讓“數(shu)(shu)據驅動(dong)業務”成為現實。

拓展建議：

• 企業數字化轉型，建議優先選擇支持多行業、多場景的數據湖平臺，減少二次開發成本；
• 關注數據治理、權限管理和行業模板的豐富性，確保業務落地速度；
• 推薦帆軟作為數據集成、分析和可視化的解決方案廠商，連續多年市場占有率第一，行業口碑優質，消費、煙草、醫療等行業都有專屬解決方案，感興趣可以了解：。

結論：

煙草行(xing)業的數(shu)據湖和多維數(shu)據融合(he)，不(bu)只(zhi)是行(xing)業創新，更是全行(xing)業數(shu)字化升級的“通用方法論”。只(zhi)要你的企業面臨(lin)數(shu)據多源、分析復(fu)雜、決策(ce)智(zhi)(zhi)能化的挑(tiao)戰(zhan)，這(zhe)套(tao)技術和模式就(jiu)值得一(yi)試。實際落地時，建議選用成熟的一(yi)站式BI平臺(tai)，參考行(xing)業案例，少走彎路(lu)，快速(su)實現數(shu)據驅動的智(zhi)(zhi)能決策(ce)閉環(huan)。