品牌數據儀表板的資料多久更新一次？

每日固定時間更新，並且每天滾動重新預判，不是單次靜態報表。

為什麼用天數呈現缺貨風險，而不是直接列庫存件數？

天數直接對應補貨決策的急迫程度，看到數字就知道該不該立刻下單，不用自己心算庫存量除以日均銷售量。

整合銷售、庫存等分散在 ERP、POS、電商後台的資料，建立在 Google Cloud（GCP）與 BigQuery 上做轉換與分析。

不會，每個品牌的資料獨立隔離，資料處理僅用於協助品牌自己的營運判斷。

銷售、庫存數據散落在 ERP、POS、電商後台等不同系統，是很多品牌決策慢半拍的根本原因，等發現缺貨或滯銷，商機或資金早就卡住了。

傳統做法是定期匯出 Excel，人工比對各通路的銷售與庫存數字，但這種方式呈現的只是某個時間點的靜態快照，沒辦法回答「這個 SKU 還能撐幾天」這種真正影響補貨決策的問題。等到人工發現庫存偏低，往往已經逼近缺貨邊緣，補貨的前置時間根本來不及反應。

比較有效的做法是把庫存健康度換算成天數，例如「3 天內缺貨」，而不是單純列出剩餘庫存件數。天數視角的好處是直接對應到補貨決策的急迫程度，不用再自己心算庫存量除以日均銷售量，看到數字就知道該不該立刻下單。

品牌數據儀表板資料每日固定時間更新，並非單純呈現當下的靜態數字，而是每天滾動重新預判，根據最新的銷售與庫存變化持續往前推算，缺貨風險的天數會隨每日數據更新調整，方便掌握補貨急迫度，不用再對 Excel 慢慢比對，儀表板結論可以直接帶入採購或行銷會議做決策依據。

要做到每日滾動預判，前提是銷售、庫存等資料能整合在同一套系統裡持續更新，這也是為什麼系統架構通常會建立在 Google Cloud（GCP）與 BigQuery 這類雲端基礎上，把分散的資料整合成看得懂、能行動的儀表板，同時做到每個品牌的資料獨立隔離，不用擔心資料外流或被拿去訓練其他模型。

儀表板最終要解決的是採購或行銷會議上「這個月該補哪些貨、補多少」的實際決策，所以呈現方式要能直接被帶進會議討論，而不是還要再花時間整理成簡報。用天數呈現缺貨風險，正是讓數據儀表板從「事後檢視工具」變成「事前決策工具」的關鍵設計。