零之维度结局

在业务数据和财务总账层面数据整体统一的前提下，可根据业务系统中的数据维度，分类归纳到财务核算维度上。例如，收入的划分，可按分子公司维度、销售区域维度、产品线维度、客户群维度、覆盖行业维度等；费用的划分，可按项目维度、部门维度，甚至是业务员维度。从财务分析的角度来说，数据维度越丰富，越有利于了解和评价企业的经营情况。

第二个问题：这个分析主题要从哪些角度分析?——即确定分析维度。那我们来看一下，销售分析要从哪些角度来分析呢？我们通常要从产品、客户、业务员这几个维度来分析，另外，这些维度通常还会衍生出许多其他的属性，比如产品可能还有不同的品类、品牌的，而客户还区分不同的客户级别、客户分类等，这些也都是分析的维度。另外，还有一个非常重要不可或缺的维度，那就是时间维度，而时间维度又会区分为年、季、月、周、日甚至时分秒不同的颗粒度，这些，都是分析维度，这么一细分，我们可能就会有10多种甚至数十种分析的维度出来了。

将流量会话按照天,月进行聚合将每日新用户进行聚合将每日活跃用户进行聚合维度建模,其实也差不多,不过是根据业务需要,提前将后续数据查询处理需要的维度数据抽离处理出来,方便后续查询使用.如将运营位维度数据聚合将渠道拉新维度数据聚合

随着四个老的增长逻辑逐渐失效，新周期的增长逻辑已经铺垫完成，未来中国白酒的发展将在四个新维度的引领下实现高质量发展。企业如果能够在新维度上构建自己的市场竞争力，就能够在未来周期里成为时代的弄潮儿。

同一数据维度越多，核算成本越高，归集难度也就越大，很多企业老板没有明确要求，财务部门自然也就没有动力主动细化核算维度了。但以信息技术和供应链流程为基础的业务系统往往会提供更详细的数据维度。