帆软***证券行业方案概述
【帆软***证券行业方案概述|帆软软件】
帆软的证券行业信息化解决方案是基于对各业务条线指标分析的基础上，结合证券公司各业务系统大数据，针对业务部门日常业务需求、公司运营管理需求设计的数据分析平台解决方案。
管理驾驶舱：综合公司经营管理层面***指标，并结合PC端、移动端、大屏多种展现形式，随时随地展现公司运营情况。为***战略决策提供数据化支撑；
业务报表：为各业务部门设计常用固定式报表，定期从业务系统抽取数据进行展现，满足业务人员日常业务需求；
主题分析：针对各业务场景设计指标库，业务人员针对不同业务场景结合指标进行多维分析，满足灵活数据分析需求；
帆软纺织鞋服行业问题
【帆软纺织鞋服行业问题|帆软软件】
数据不准确
基础数据薄弱：商品属性等分析主体的档案属性设置较少，或者是设置了但没有较好的维护而导致没有了分析的价值。各部门口径不同：各系统中的数据相对***，重复数据反复提交，数据存储冗余。各系统信息相对***，编码规则各异，无统一的数据字典，给大数据分析来带不便。面临着高的竞争压力和不可预测性，零售商要扭转局面、提升零售业务收入，势必要对市场环境有快速的反应和决策能力，对自身的企业状况有准确和科学的把握，对商品的布局和选购、库存的管理、活动的设计、会员的服务水平都有着更高的要求。分散的数据需要整合
人员操作问题：系统操作人员的不规范操作，导致数据质量问题零售录单不及时，基于此方面建设的零售时段分析便全似空中楼阁，这样的数据，本身便是问题，还谈何暴露问题并予以解决。
加盟商数据不准确：导致不能对加盟商的大数据分析进行
数据不及时
纺织鞋服企业人工薪资核算需要一周到十天，如果意外状况甚至要更长，每月计算人员薪资，尤其是几百家直营门店薪资浪费大量的人力
系统性能问题：数据量太大,现有系统无法支撑
数据变动，造成重复整理数据：竞品分析、活动分析数据变动需要重复收集整理
数据不完善
各种已有数据，不进系统，以非常原始纸质手稿文件或者excel形式流转。会导致这部分数据无法利用，从而数据缺失，某些大数据分析功能活着粒度无法实现。
软件自身缺陷以及实施产生不完善，比如ERP上线设置流程时，只管跑通业务，而没有深入细致考虑管理的一些要求。
帆软finereport理念，让数据成为生产力
【帆软finereport理念，让数据成为生产力|帆软报表】
从7.0时代的工具思维到8.0时代的业务产品化，那么9.0时代如何更上一个台阶呢？帆软给出的答案是，让数据成为生产力。《大数据时代》一书作者维克托·迈尔·舍恩伯格曾提过，过去的汽车行业变革，可以归纳为更大的引擎、更快的速度、更少的燃油。将数据资产、运维管理数据和数据利用三大能力全fang位帮助用户提升，为此，帆软提出大生态战略。
首先，开放的生态。***事情交给***的厂商，帆软专注优化基础核心模块。面对每天超过10条非标准产品的个性化需求，帆软提出了差异化构想，9.0规范了API和开发文档等等。
比如，2017年可视化插件开发大赛，有超过2000个开发人员参与，目前发展应用中心已经上架了100个个性化插件，包括大赛的成果50个插件也将在12月发布。此外还有诸如9.0和简道云的对接、引入了***短信服务提供商等等。
其次，共享的知识。据了解，每天有200万个用户在使用帆软的产品进行查询、填报、展现、多维分析等操作，另外，每年有超过10万 关于FineReport的问题产生，这么多数据摆在面前，怎么能利用起来？
***，建立云中心问题库。将用户在浏览过程中和云中心问题库的问题进行匹配。帆软累计收集了超过10万个报错问题，后面会进行分类整理。
第二，模板和组件共享功能。有很多领域的模板是可以通用的，比如财务。在帆软200万用户的产品中，有很多模板是能够被修改后可以直接用的，这样***的提升了用户的开发体验。可以想象一下，未来企业想要构建一个完整的数据平台，是不需要从头到尾自己搭建的，也许直接把别人的模板拿来修改复用就可以了。
