企業面對當下更為精細化和復雜化的市場及消費者需求，企業需要深度的了解業務數據，通過挖掘不同渠道平臺的數據來進行分析，通過強健的數據能力來支撐企業的發展，才能在巨大的競爭壓力下獲得前行的優勢。

在過去，企業在構建數據能力時，主要是由技術和數據部門主導規劃，進行數據的開發梳理，而最貼近客戶的業務部門則被動的使用數據資源。

隨著市場的變化和業務的持續發展，這些部門所創建的數據體系已經無法滿足業務部門的實際需求，為了更好的賦能業務，企業數據服務將進一步的發展成為以數據消費和消費數據為核心，基于過去的業務所產生的數據價值來進一步的迭代業務規劃，從而帶動業務價值。

如何為消費者打造更符合需求的場景，離不開數據分析的作用，其背后是大模型與數據基礎設施。

用友BIP營銷營銷數據服務以數據工廠和智能分析為支撐，對企業的數據資產進行整合、抽象、分析和可視化呈現，為客戶提供強大的數據分析展現能力，同時為客戶建立企業級業務數據倉庫。

以數據構建深度營銷能力，營銷數據模型洞察渠道與客戶需求，提供精準營銷能力、資源準時準量配置能力、區域經營管理能力、績效引導能力等；為企業提供更全面、更高效、更精準的云端數據服務，以數據驅動營銷業務與商業創新。

基于用友BIP數據平臺，以AI智能的方式服務企業數據資產，通過自動化、智能化提升效率，具備強大的自我學習和預測能力，從而為企業提供更為全面的數據先行計劃，服務企業業務發展。

數據能力的建設需要打通業務相關數據全生命周期流程。

結合企業所面對的數據全生命周期業務流程來看，當下，很多企業早在多年前就已開始了數據采集、數據加工等環節的基礎設施建設，但對于數據消費環節的數據獲取仍然是缺失的，才導致管理層和業務團隊用數難，數據建設要隨著市場的變化做好及時的應對才能滿足當下業務需求。

企業數據能力建設的重心開始轉向消費數據，愈來愈重視不同渠道、平臺的指標、增強分析、CDP、供應鏈協同、數據可視化運維等系列數據應用建設。

數倉指標庫：基于用友BIP營銷云B2B、CRM、新零售業務系統，預置了豐富的指標庫，讓客戶開箱即用，同時支持指標模型不斷豐富完善，實時更新，滿足業務變化的需求。

分析模型：智能評測模型與標簽模型，針對不同價值的客戶分配管理運營成本，提供有差異的精細化的客戶策略，達到企業資源的充分利用及獲取最大利益。

決策助手：利用業務助手在商機、活動方案審批等場景，一目了然地為決策者提供依據。

分析看板：提供安全可控的多終端訪問，移動分析、業務看板、數字大屏等。提供基于角色的分析看板，輔助企業人員經營決策。

風險預警監控：提供風險預警監控大屏，構建預警監控體系。

線上線下全渠道數據整合：融合企業線上線下數據，沉淀消費者的基本信息、交易信息和行為信息，為業務增長提供有力支撐；

統一數據規范：搭建及固化相對統一的內部數據規范、口徑，以及分析語言及工具；為項目管理提供規范信息；

消除信息孤島：將各部門海量數據進行整合去重，實現數據聯通，減少不必要的重復工作量；

數據轉化為信息：將各模塊數據有效關聯、對比及轉化分析，幫助運營決策、相關管理；

效能最大化：通過系統完成大量數據填報收集統計、分析展示工作，提高工作效率、減少冗余工作；

隨需應變：需要可拓展、靈活的分析工具，應對工作中動態、多變的數據統計分析。

數據應用建設將打通數據消費的最后一公里，推動企業上下形成用數文化，即時用數據論證和洞察，決策更科學、更敏捷，有效支撐業務場景、經營管理效率以及業務模式創新。