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華為云攜手帆軟,讓數(shù)據(jù)成為企業(yè)生產力

企業(yè)動態(tài)
近期,帆軟入駐華為云嚴選商城,發(fā)布了FineReport、FineBI產品,為企業(yè)用戶提供全方位可落地的大數(shù)據(jù)分析能力,助力企業(yè)快速便捷解決數(shù)據(jù)孤島、經營決策分析問題。

近年來,大數(shù)據(jù)及BI(商業(yè)智能系統(tǒng))日益普及,客戶對數(shù)據(jù)可視化方面的訴求不斷提升。2018年,華為在眾多BI公司中選擇與達孜帆軟軟件有限公司(以下簡稱“帆軟”)進行深度合作。近期,帆軟入駐華為云嚴選商城,發(fā)布了FineReport、FineBI產品,為企業(yè)用戶提供全方位可落地的大數(shù)據(jù)分析能力,助力企業(yè)快速便捷解決數(shù)據(jù)孤島、經營決策分析問題。

帆軟是中國專業(yè)的大數(shù)據(jù)BI和分析平臺提供商,專注商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析領域,先后獲得包括Gartner、IDC、CCID在內的眾多專業(yè)咨詢機構的認可。其提供高效易用、簡捷智能的大數(shù)據(jù)分析工具,幫助用戶快速分析、可視化呈現(xiàn)信息。

帆軟是如何做到“讓數(shù)據(jù)成為生產力”的呢?讓我們通過使用情景一探究竟。

情景一:FineReport助力實現(xiàn)精益生產,一張報表節(jié)約幾十***耗

A公司是提供生物酶制劑產品的高新技術企業(yè),產品遠銷東歐、拉美、東南亞等多個國家和地區(qū)。

由于公司業(yè)務龐大、管理體系繁雜,系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)多、雜、散,造成生產活動中的浪費現(xiàn)象。如生產過度導致庫存積壓、上游來貨不及時造成庫存不足等。

公司選擇使用FineReport解決上述問題,試圖通過精益管理的方式管理生產經營中的每個環(huán)節(jié)要素,為顧客提供滿意的產品與服務的同時,把浪費降到***程度。該產品是帆軟自主研發(fā)的企業(yè)級 web報表軟件,僅需簡單拖拽便可以設計出復雜的中國式報表、參數(shù)查詢報表、填報表、駕駛艙等,輕松搭建數(shù)據(jù)決策分析系統(tǒng)。

帆軟提出了如下的設計思路:將數(shù)據(jù)倉庫作為整體數(shù)據(jù)互聯(lián)的核心,降低各系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)接口數(shù)量,降低數(shù)據(jù)對接標準化風險?;緦崿F(xiàn)基礎數(shù)據(jù)(人機料法環(huán))的標準化統(tǒng)一,并帶動業(yè)務過程的動態(tài)數(shù)據(jù)的規(guī)范化的記錄、分發(fā)、使用、提取、分析。

利用帆軟FineReport強大的填報功能和相對簡單的表單定制功能,A公司定制開發(fā)出了符合業(yè)務所需的相關業(yè)務數(shù)據(jù)系統(tǒng),包括:生產任務單自動下發(fā)/反饋功能、全面質量數(shù)據(jù)管理功能、定制配方管理功能、設備資產管理功能、物流信息管理功能,可實現(xiàn)生產主線業(yè)務的全線貫通,數(shù)據(jù)不落地的數(shù)據(jù)使用場景。

FineReport能夠對歷史數(shù)據(jù)進行深度清洗和整理,并通過一定的數(shù)據(jù)展現(xiàn)方式,為決策層的管理帶來極大的便利。圖形化展現(xiàn)的數(shù)字表格記錄給生產基地高層提供了周詳?shù)臎Q策支撐,不到一個月,幫助公司實現(xiàn)能耗費用降低3萬元,預計整個項目將節(jié)省能耗費用幾十萬元。此外,公司的人員能夠深入參與到生產的每一個環(huán)節(jié),對業(yè)務理解達到一定的深度,甚至為業(yè)務提供一種全新的操作模式,提升了業(yè)務工作效率。

通過FineReport,公司真正實現(xiàn)了精益生產,讓數(shù)據(jù)價值落實到生產的每個環(huán)節(jié)。

情景二:一杯茶的功夫,明年業(yè)績就測算好了

最近,小王的工作突然輕松了許多,以前每遇到預測銷售額等任務,他需要去看各種報表,綜合考量各種信息,進行各種統(tǒng)計計算……再拍腦袋定數(shù)字。

自從使用FineBI后,運用智能時序預測功能,幾分鐘就能輕松搞定預測,而且比自己的預測更加科學精準。

FineBI是一款自助探索式 BI 工具,能夠讓數(shù)據(jù)結合企業(yè)運營的核心指標,以可視化的方式展現(xiàn)出來。通過響應型分析——診斷型分析——戰(zhàn)略型分析——預測型分析,讓數(shù)據(jù)真正對企業(yè)的運營決策參考。

數(shù)據(jù)挖掘關鍵在“準”,結果越準對實際業(yè)務的指導價值越大。從大量實踐測試的數(shù)據(jù)來看,這套模型預測的準確率優(yōu)于R語言自帶的autoarima函數(shù)與國際專業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘工具。

下面我們從三個真實業(yè)務場景(超市生鮮銷量和銷售額預測、商場銷售額預測、藥品銷量預測)感受一下FineBI的預測準確率。

數(shù)據(jù)說明:

1、國內BI工具只預測了部分產品,因為預測多產品十分復雜,表格中數(shù)據(jù)是預測的部分平均誤差;

2、國際數(shù)據(jù)挖掘工具有的產品誤差特別大導致平均誤差特別大,是由于算法單一不能適配所有產品銷量序列。

表格中的誤差率是在原始數(shù)據(jù)未經過任何處理的基礎之上預測得來的,但是FineBI的平均準確率***也能保持在70%左右,如果進行數(shù)據(jù)處理,刪除掉不適用時間序列分析的產品數(shù)據(jù),F(xiàn)ineBI的平均準確率能達到80%以上。

FineBI時序預測的“智能”之處在于算法“黑盒”化,能夠自動化解決中間復雜的步驟、難以保障的問題。用戶不需要任何算法知識,只要了解時間序列、預測列、分組列就能使用該功能,一個小時之內習得使用智能預測的知識,讓所有人都能夠進行數(shù)據(jù)挖掘。

訪問華為云嚴選商城,了解達孜帆軟產品。

 

責任編輯:張燕妮 來源: 51CTO
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