近年来，随着餐饮行业的信息化建设越来越完善，一些大型餐饮企业和连锁企业，从员工管理、餐厅管理到客户需求等各个方面，积累了大量的数据，但是由于平台众多，各个系统相互独立，无法打通，导致难以进行数据关联，无法形成较好的数据整合管理，使得数据综合分析十分困难。

同时很多企业还没有真正地开始重视数据价值，在诸多问题面前不知道从何下手。

对于餐饮行业的数据分析和可视化来说，搭建自己的分析框架和看板，十分重要。

通过BDP这种一站式的数据分析平台， 将各平台、各系统数据进行整合、存储、更新分析，一方面可对数据进行更快更统一的清洗、整理，便于存储分析；另一方面，业务人员不需要代码基础，即可在一个平台上，完成数据的建模分析以及可视化看板的制作。

一、 数据整合

实现数据驱动业务的第一步，就是要将散落在各个平台系统中的数据，融合到一个平台中，进行统一管控。

1、各平台数据接入

例如各门店的预定、点单、收银等数据；各平台的外卖订单、评价数据；用户管理系统的客户需求数据等，分布在不同平台的数据，通过数据库接入、本地excel上传、数据接口等方式，可直接接入BDP平台中

2、数据自动同步

平台多、数据复杂的情况下，每日更新数据也变得十分麻烦，接入BDP后的数据库数据等，可以设置每日的自动同步，省去每日整理上传数据的过程，数据源自动同步后，后续的数据分析合表和可视化看板也会随之自动更新。

二、数据建模

从业务场景入手，根据数据情况，进行指标体系的搭建，确定分析的思路，对于餐饮行业来说，为了更全面地了解和分析经营情况，可以从整体到单个门店，从运营分析、商品分析、用户分析等多个角度进行指标细化。

确定指标体系后，我们需要对所有的基础数据进行整合处理，统一数据口径、字段含义等， 在数据分析建模过程中，根据数据字段，进行数据表的关联、聚合以及计算公式的添加，例如，对于多个门店的数据进行追加合并汇总；将不同平台导出的数据进行关联等等。在BDP中，可直接进行拖拽处理分析，并随基础数据更新而自动更新。

同类型字段追加数据

通过数据表的处理分析、建模，我们将多平台、多系统的各类结构化、非结构化数据，进行了格式、含义的统一，打好了数据基础，便于进行后续的数据可视化、数据应用

三、数据可视化

根据先前建立的指标体系，利用可视化图表、看板，达到业务数据透明、可随时查看最新数据，实现数据驱动业务管理的最终目标。

在可视化分析中，可以利用对比分析、细分分析、用户分析等多种方法，从数据变化、数据对比中发现问题和思路。

基础经营数据：

包含需要日常重点关注的基础经营指标、完成情况等，每日监控数据，第一时间掌握数据变化。

增加全局筛选，相关人员可直接在看板界面，按照不同时间段，例如昨天、前天、最近7天，或不同门店等，筛选后查看相应的图表数据。

使用计量图等图表，清晰关注目标完成进度等。

活动数据分析：

主要针对各个活动做的分析，有对活动投入产出的分析，不同活动订单的占比情况

商品数据分析：

主要针对各商品销量，销售额，菜品的评分，以及不同价格区间的菜品情况进行分析

多角度统计菜品销售的情况、结果及问题，通过数据找出高利润的菜品、凑单引流菜品、最受欢迎的菜品等，为后续菜品的更新、销售提供指导

评价评论分析：

评论分析针对用户评论内容，评论门店，差评条数，好评条数的分析

当前各平台的用户评论评价，对于品牌形象有十分重要的影响，同时关注评价内容，也有利于及时地发现问题，解决问题。

作者：小草莓

来源：鸟哥笔记

原文地址：https://www.niaogebiji.com/article-171061-1.html

近年来，随着餐饮行业的信息化建设越来越完善，一些大型餐饮企业和连锁企业，从员工管理、餐厅管理到客户需求等各个方面，积累了大量的数据，但是由于平台众多，各个系统相互独立，无法打通，导致难以进行数据关联，无法形成较好的数据整合管理，使得数据综合分析十分困难。

同时很多企业还没有真正地开始重视数据价值，在诸多问题面前不知道从何下手。

对于餐饮行业的数据分析和可视化来说，搭建自己的分析框架和看板，十分重要。

通过BDP这种一站式的数据分析平台， 将各平台、各系统数据进行整合、存储、更新分析，一方面可对数据进行更快更统一的清洗、整理，便于存储分析；另一方面，业务人员不需要代码基础，即可在一个平台上，完成数据的建模分析以及可视化看板的制作。

一、 数据整合

实现数据驱动业务的第一步，就是要将散落在各个平台系统中的数据，融合到一个平台中，进行统一管控。

1、各平台数据接入

例如各门店的预定、点单、收银等数据；各平台的外卖订单、评价数据；用户管理系统的客户需求数据等，分布在不同平台的数据，通过数据库接入、本地excel上传、数据接口等方式，可直接接入BDP平台中

2、数据自动同步

平台多、数据复杂的情况下，每日更新数据也变得十分麻烦，接入BDP后的数据库数据等，可以设置每日的自动同步，省去每日整理上传数据的过程，数据源自动同步后，后续的数据分析合表和可视化看板也会随之自动更新。

二、数据建模

从业务场景入手，根据数据情况，进行指标体系的搭建，确定分析的思路，对于餐饮行业来说，为了更全面地了解和分析经营情况，可以从整体到单个门店，从运营分析、商品分析、用户分析等多个角度进行指标细化。

确定指标体系后，我们需要对所有的基础数据进行整合处理，统一数据口径、字段含义等， 在数据分析建模过程中，根据数据字段，进行数据表的关联、聚合以及计算公式的添加，例如，对于多个门店的数据进行追加合并汇总；将不同平台导出的数据进行关联等等。在BDP中，可直接进行拖拽处理分析，并随基础数据更新而自动更新。

同类型字段追加数据

通过数据表的处理分析、建模，我们将多平台、多系统的各类结构化、非结构化数据，进行了格式、含义的统一，打好了数据基础，便于进行后续的数据可视化、数据应用

三、数据可视化

根据先前建立的指标体系，利用可视化图表、看板，达到业务数据透明、可随时查看最新数据，实现数据驱动业务管理的最终目标。

在可视化分析中，可以利用对比分析、细分分析、用户分析等多种方法，从数据变化、数据对比中发现问题和思路。

基础经营数据：

包含需要日常重点关注的基础经营指标、完成情况等，每日监控数据，第一时间掌握数据变化。

增加全局筛选，相关人员可直接在看板界面，按照不同时间段，例如昨天、前天、最近7天，或不同门店等，筛选后查看相应的图表数据。

使用计量图等图表，清晰关注目标完成进度等。

活动数据分析：

主要针对各个活动做的分析，有对活动投入产出的分析，不同活动订单的占比情况

商品数据分析：

主要针对各商品销量，销售额，菜品的评分，以及不同价格区间的菜品情况进行分析

多角度统计菜品销售的情况、结果及问题，通过数据找出高利润的菜品、凑单引流菜品、最受欢迎的菜品等，为后续菜品的更新、销售提供指导

评价评论分析：

评论分析针对用户评论内容，评论门店，差评条数，好评条数的分析

当前各平台的用户评论评价，对于品牌形象有十分重要的影响，同时关注评价内容，也有利于及时地发现问题，解决问题。

作者：小草莓

来源：鸟哥笔记

原文地址：https://www.niaogebiji.com/article-171061-1.html