零售数据化运营专家
随着新时代的发展，机器取代人工的工作效率大大提升，新世纪的发展趋势，人工智能的发展也成为当下发展的趋势。现在不是只有国外的科幻大片里面才能见到人工智能的身影了，现在是实际运用到了现实生活中，上海的世博会就推出了人工智能的机器向导，这个很好的说明机器取代人工，工作效率更加的高效。
服装行业随着市场趋势的变化，由以前的期货改变为快反，以前的商品管理人员，一个人可以管理50家或是100家门店，现在的快反模式，一个人只能管理10到20家门店，管理的门店数量减少，工作量反而增加了，因为以前的是大盘管理，现在是精细化管理，以前是一个季度分析一次，现在是每个月都要分析，快反每周上新的品牌需要做到每周分析，维度更加的细化，小到每个单款单色都要做分析，所以很多商品管理人员会出现力不从心的感觉，工作量大，工作效率低。
这种情况的出现对于企业的用人成本大大的增加，商品人员工作不过来的时候就会要求企业招人。关键的点是对于数据的细化的准确性，人工肯定是没有机器准确。下面给大家介绍一款系统化的商品运营的数据化分析管理系统，根据不同体量级的企业选择同体量级的版本，能快速精准分析定位，大大节省人工成本，提高工作效率。
客户案例——时尚行业（精选品牌）
歌莉娅，时尚女装品牌，率先将环球旅行与时尚相结合，多年来一直坚持环球发现时尚灵感，成就都会精致女性。
歌莉娅：信息自动化助力企业精细化管理改革
数据化难题
1、歌莉娅原BI平台自己打造，成本高，时间长，效率低，功能不完善。
2、系统数据量大，原来的工具都是直连系统，运行经常卡死、数据跑不起来。
3、公司报表的变化需求非常大，无其他BI可以满足自动推送报表需求。
价值
1、 轻量化部署+数据仓模式，上线速度快而且取数速度大大提升。
2、对接歌莉娅的整套系统，包括订单、仓储、财务等各个环节，数据出口统一。
3、满足公司做报表需求，简单类型的商品可以自己产出，美观的让IT协助完成。
麦肯锡报告
职场所有职业中，不管是新人或熟练员工，甚至年薪过百万的高层，平均每天需花1/3的工作时间收集和处理数据，而此类型 工作被自动化的潜力超过60%！
报告来源:
McKinseyGlobal Institute(MGI) a future that works: automation,employment,and productivity January 2017
彻底颠覆您的工作方式（模式介绍