数据整合：基于报表系统，我们把集团旗下的所有公司、品牌的经营情况进行数据汇总，把各个系统数据整合到同一个数据平台上，由于不同品牌有不同的系统来支撑各自的业务，因此需要整合多套异构系统的数据，然后多所有数据进行清洗和修正，保证数据的准确性，通过这个平台，我们能够为我们的业务部门或者运营部门去展示。
建立仪表盘：把关键指标、关键绩效通过仪表盘展示出来。
分级报表：通过数据平台建立分级授权机制。
流程电子化：可以对流程不断的进行跟踪和优化，并由系统提供优化分析。
自动化数据采集：通过自动化数据采集，对散布在网络的数据进行采集（例如：销售平台的各品牌的产品销售数据、评价数据、气象数据、温度数据等）。可以快速的整合多个平台的数据，提高数据整合的速度和准确率。
自动化语义分析：通过技术手段，将获取到的评论数据，进行语义分析，自动生成语义标签，通过特定的算法形成语义的聚集分析，是对商品的设计及优化有积极的作用。一方面，对评论的满意度进行识别；另一方面，对评论中的设计到的用户点评的内容进行归纳、整理，识别出用户对商品在哪些方面点赞、哪些方面差评（例如：材质、面料、手感、颜色、质量等），给设计师提供产品优化的依据；最终，对竞品的评论中的设计到的用户点评的内容进行归纳、整理，识别出用户对商品在哪些方面点赞、哪些方面差评可以让设计师在设计新的货品上可以有针对性的方面进行设计。
会员数据的数据化标签：消费者购买行为分析是消费者研究中非常重要的部分，而会员作为消费者，研究他们的消费习惯则可以帮助企业制定销售策略。消费者购买行为分析常用的是5W2H分析法。What（顾客想买什么?）、Who（谁想买？）、When（何时买？供何时用？何时会重复购买？）、Where（在哪儿购买？购买的地点有什么特点）、How much（买多少？购买频率是多大？人均购买量多少？购买价格多少？）、How to do（如何买？如何到达购买场所？用什么方式购买）、Why（为什么购买）。
5W2H中每一个量化数据都可以变成会员标签。消费者驱动实际上就是研究消费者的购买行为数据，达到比消费者更了解他自己的目的，最终实现对消费者的精准营销，最大化的刺激并满足其消费需求。
效益分析
1）统一的数据分析：能够统一整个集团的数据集中的精度，减轻人员的数据统一工作量，降低人员统计的差错率，原来每天统计员需要4小时出一个品牌的相关的数据报表，现在由系统生成，不需要统计员。
2）竞品数据分析：通过技术手段提取的销售数据和评论数据，通过语义分析引擎、聚集算法形成对商品的设计及优化的依据。
3）HR数据分析：主要是对公司的人员的结构、离职率等分析，借以调整公司的薪资结构来优化员工对公司的满意度。
4）会员数据分析：主要是精准营销的单一品牌的为主，集团下不同品牌的会员进行汇总整合，跨品牌的会员引流给业绩带来新的增长点。
