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人工智能训练营解读大数据分析应用行业

2021-07-30 10:53:50

人工智能训练营称生产部经理能从生产时间、产能利用和资源运用等关键绩效指标(KPI),监控生产力并策划产能和更佳化资源;质量管理部经理能够透过产品缺陷分析改善产品质量;而高阶管理层能透过更有效地控制成本及开支分析提升回报率,那么大数据分析应用行业有哪些?


 

1.制造业

制造业面临技术工艺不精、缺乏市场意识、商贸流通环节多、物流成本大、仓储效率低下的问题,正处在转型的特殊时期。制造业原有的各应用系统(ERP、SCM、CRM)随着企业的发展积累了大量的资料,但未得到有效利用,并且由于各个应用系统相互独立,挖掘出资料的潜在价值是比较困难。透过商业智慧资料仓库的建立,将企业中的所有相关资料经过ETL转换,资料清洗后放到资料仓库中,业务人员可透过自动建模实现自助式分析,及时了解生产、销售情况,摆脱资料孤岛的烦恼。可以透过整合商业智慧平台,工厂内不同工序的管理者能够获得实时的资料资料并查阅不同的报表。


2.零售业

很多零售连锁公司、百货公司很早就引入了OA办公系统,自有的信息平台也都投入使用,但面对日益庞大的顾客消费资料,如何让沉淀下来的客户资料发挥更大的价值,尤其是商场的会员,怎样让会员的粘度,会员的价值以及忠诚度提升到更优,以提供根据吸引力的增值服务,成为摆在面前的一道难题。


大数据应用后,打通数据之间的逻辑到指标,指标之间的逻辑到内容,内容之间的逻辑到主题,主题之间的逻辑到管理。形成一整套零售业大数据分析体系,不仅仅让数据被看到,更让数据和业务和管理紧密相连,让数据价值清晰可见。


人工智能训练营称很多公司在信息化发展后,已建成了多个信息管理系统,涉及运营、管理、财务等方面。这些系统既相对独立,又具有一定的联络,彼此会互相呼叫其它系统的资料。但这些信息系统经过了近十年的使用与发展,其本身固有的限制已经越来越不适合当前企业的业务需求。他们一致寻求既能不影响现有系统的执行,又能对全公司资料进行集中分析处理的方法,商业智慧正是一个优秀的解决方案。