当管理者想了解企业的存货情况，判断其是否合理时，却难以及时得到数据的支撑，也就难以结合实际对存货进行有效的管理。
为什么难以及时得到存货数据的有效支撑？- 企业数据分散不统一。企业多年的经营数据可能存放在不同的业务系统、不同数据库、不同账套中，需要用到存货数据时，需要人工从系统中导出到EXCEL表上整合。
- 人工整合数据费时费力。要对多年的存货数据进行分析，需要人工反复登入系统，输入各种查询条件，将所需数据导出，处理数据的过程费时耗力，数据的准确性也难以得到保证。
- 数据分析报表不直观。存货数据无法直观地呈现给管理者，影响管理者高效分析决策。
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该如何对存货数据进行分析，可以使得管理层高效而准确地获取企业存货数据的价值呢？这里不得不提及下BI工具，BI工具的出现使得企业的分析工作效率得到很大的提升。
比如我们平时用EXCEL处理少量的数据时觉得很得心应手，但当数据涉及到几十万行甚至更多海量级数据或者多张sheet表页来回切换，这样的分析操作未免有些繁琐，且数据加载缓慢，很影响企业做分析的效率。
但借助BI工具，统一数据分析口径之后，使得企业管理层在一张报表上便能看到自己想看的存货分析，如下图所示：
管理层可从多维度对存货数据进行分析，比如，从时间维度查看其历年来的存货趋势变化、占比结构变化等等。
比如，可从具体物料维度结合时间分析具体物料相应存货指标的变化，及时掌握企业存货状况。
当然，我们可以借助BI结合企业的不同需求，制作出符合企业的存货分析。
例如，我们还可以从仓库、物料等维度对公司的每个仓库、每种物料的存货状况进行联动、钻取分析，帮助企业合理化存货结构等。如下所示：
与EXCEL制表不同的是，每次有新的数据时，在EXCEL表上需要人工重新整理数据，再重复制作相同的图表，而BI可以实现数据自动更新，无需人工再重新制表，即使管理层的一些分析需求发生变化，也能以拖拽等简单操作完成想要的图表分析，提高了报表人做表的效率。
当然，上述存货分析图表仅供参考，可按需另行设计。
最后简而言之，在大数据时代，如果报表人还在为做表的繁琐、数据的杂乱等问题而烦恼，运用EXCEL做表无解时，或许可以考虑换个分析工具了。
