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2.物流经营分析在应对一些业务部门突发性、即时性的数据分析需求时，由于缺乏敏捷型的BI工具，系统中已有的固定化报表还是显得有些捉襟见肘，无法进行深入的业务数据探索式分析，导致IT部门对业务部门的需求无法及时做出响应。例如物流经营分析过程中，有的时候会出现某个月份的月报数据出现毛利下滑的异常，传统的月报、季报等固定化报表无法深入的回答导致数据下滑的真实本质原因。而借助FineBI产品联动、钻取等OLAP多维分析特性，依次从下属分公司>分公司的客户>客户运输目的地>线路目的地来逐层深入分析，可以挖掘出导致2018年3月毛利率下降的原因，及时调整问题线路的运营策略；这个方案的好处是大大解放了企业IT人力，相较于传统的企业数据工作流程，FineBI的企业自助式工作流程不需要IT人员去解决场景问题和分析需求，而可以让业务人员自主分析，大大提高了业务的数据分析效率和应用效率。
