淘SAAS

先说下结果，经过测算，这家企业的产品退货率从6%降低到3%，净利润率能够提升0.5%-1%，净利润可以提升2个亿到4个亿。

今天跟大家讲下环保行业的业务分析。

前面的文章大概给大家介绍了下环保行业的细分领域：大气污染处理、水污染处理、固废处理，其中水污染处理和固废处理是环保行业的两大核心，固废处理是核心的核心、规模占比和增速更大的一个市场，蓝海市场。

在前面的两篇文章中主要从业务的角度讲解了一下环保的分类：大气、水、固废处理三大方向，以及从产业链角度讲解了一下有关环保设备、环保工程、环保运营三大业务领域以及它们的商业模式、核心竞争力、业务特点。

生产制造行业希望通过商业智能BI、数据分析来找到或者验证订单交付的瓶颈在哪些地方，从而实现逐步改善、改进、优化供应链的目的。

跟一位CIO聊天的时候提到他们的CEO问到了这样的一个问题：数字化转型也好、数字化运营也好，搞数字化到底要解决什么问题？这位CIO在生产制造行业呆了很多年，各种业务非常熟悉，像ERP、SAP、财务、供应链、生产制造等等都很熟；对于数字化，只能说了解一些，但不是那么深。

预警就是踩刹车，出现情况先踩住，再做处理。

涉及到企业盈利水平分析、利润占比的指标有销售净利率、主营业务利润率、成本费用利润率、营业利润率、销售毛利率等等。

之前的文章重点把构成销售净利率、主营业务利润率、成本费用利润率、营业利润率、销售毛利率的分母像销售收入、营业收入、主营业务收入净额、成本费用总额做了比较细致的说明，把这几个基本的概念搞明白后，再来看这几个指标就比较容易理解了。

现在商业智能BI的市场越来越火了，越来越多的企业在IT基础业务信息化建设到一定程度的时候都会开始上商业智能BI了。

在生产制造行业的商业智能BI数据分析、业务需求梳理过程中，对BI顾问或者BA的更大的挑战就是对业务的理解。

就在前不久，中央全面深化改革委员会第26次会议开展，会上审议并通过了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，这意味着数据又一次得到了深层次的认可以及对于数据价值的需求，在接下来的时间里国家会更加重视对于数据资产的战略定位，并对数据基础制度体系进行构建。

在上篇文章中，我们分享了有关供应链生产制造策略的“推式”和“拉式”这两种策略的特点和差异。

MTS、MTO、ATO、ETO这是都是供应链管理的一些基本知识，在了解这些小业务知识之前建议大家可以回头看看前面系列的文章，包括供应链 “牛鞭效应” 、 “推式” 、 “拉式” 、 “推拉式” 供应链，看完前面的文章之后再来理解MTS、MTO、ATO、ETO 这几种生产制造策略就会很容易。

前面的文章讲到了“推式”、“拉式”、“推拉式”供应链模式，也讲解了“拉式”生产制造策略下的ETO、MTO、ATO的特点，今天我们继续分享一下 “推式”供应链下的MTS。

第一、商业智能BI就是可视化吗？ 错，可视化分析只是商业智能BI的一部分，不是商业智能BI的全部。

因为你对业务看的少、研究的少、思考的少，面向业务的那一块思维空间就是一个钝的，刀子捅都捅不进去，所以你的业务敏感度就很差。

随着数字化相关技术、应用的发展，社会总体的数字化发展进入了加速阶段，各行各业都开始有了数字化的身影，在这种情况下，数据已经成为了越来越多企业的重要资产，所以如何处理数据，让数据从资产转化为实际的价值成为了当前企业的重要问题。