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解决方案

我们为客户提供的不仅是数字化应用的工具,更有您专属完美的行业解决方案,
为企业降本增效、积累数据资产
业务解决方案
  • 数据分析及数据治理
    基于企业信息化制度管理,与结合工具构建全方位的数据治理体系,提升企业数据治理能力,仍然将是企业信息化工作的重点,为企业提高核心竞争力夯实基础
  • 企业数据化转型
    通过平台建设,规范和优化企业业务流程,提高企业数据科学性和编报效率,提高企业运营的计划性和可监管性,提高企业资源优化配置能力
  • 数据中台
    从数据开发、执行和监督有关数据的计划、项目、流程、方法和程序 ,从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值
行业解决方案
零售与快消品
基于供应链管理的业务特性,结合企业战略管理和业务运营,数据资源进行深入的挖掘和分析,供企业管理和运营的支撑。在信息化高度发展的今天,企业积攒了大量的宝贵数据。但面对数据这个“金矿”各家企业由于经营模式、管理风格、重视程度、资金投入等不同,对于这个“金矿”的挖掘应用程度有极大的不同。零售业所面临最大挑战就是顾客和市场需求复杂多变,比起靠人的经验主义来做决策,实时的数据分析和反馈才能适应更快的变化。零售的本质离不开人、货、场这三个核心,如何围绕这三个核心提升运营的效率,如何利用宝贵的数据来优化经营策略,企业需要对经营过程进行“数据化管理”。
  • 数据应用不成熟
    在大数据应用成熟度方面,零售行业处于“趋势跟随者”的状态,这个阶段的表征为:明确了数字化风险管理的整体战略,制定了行动路线和阶段目标设计,于内部不断总结提炼经验,于外部寻求和借鉴先进的技术理论方法,正在逐步打造适合企业自身文化、管理和发展需求的体系,但与智能化程度高、数字驱动发展快的领先行业(如高科技、互联网等)仍存在明显差距
  • 管理混乱
    线上线下无法互联,利润矛盾严重,代理之间经常出现窜货、乱价、互斗现象
  • 线下零售企业转型困难
    库存压力大,无法拓展线上渠道,无法留存用户,持续挖掘用户价值
  • 数据难掌控
    渠道资源无法共享,会员信息无法交汇,无法掌握终端销售数据,销售抉择无数据依据
制造业
基于整个供销存的行业特性,以数据的生命周期为基础,通过数据处理和分析的功能为企业提供决策支持。受宏观数字经济的影响,再加上疫情对实体经济的冲击,制造业面临着前所未有的发展危机,数字化升级迫在眉睫。但在数字化升级过程中,最主要问题就是缺乏有效数据,制造业对数据的收集能力跟不上数据爆发增长的速度,呈现出信息不称的局面;从微观角度出发,我国传统制造业企业和数字经济的融合程度处在由机械化向自动化转变的范围内,相比在设计、生产制造、质量管控等方面的数字化改进仍无法与制造业强国相比较,制造业企业与数字经济的融合不够深入,缺乏主动利用数字技术的意识。
  • 数据孤岛
    制造企业由于生产到销售的链路长、环节多,数据存在分散在不同系统、数据口径不一致、数据颗粒度粗、更新频率低等问题。企业内外部数据相互分散,数据的口径和质量不一致,导致在业务人员在对数据进行分析时,需要耗费大量的时间对不同系统中的数据进行整合与清洗,甚至出现数据大量缺失的问题,最终结果缺乏准确性。
  • 数据应用不足
    制造业企业数字化起步相对较晚,数据在实际业务中的应用少,业务价值尚未被充分验证。企业内对数据的应用多为简单的数据收集、统计、对比,对数据进行深挖与洞察方面仍存在大量不足,未能将数据分析方法与实际业务场景决策、流程相结合。
  • 数据价值抑制
    多重因素导致企业的数据价值被抑制,难以用数据指导业务;数据标准不统一;数据决策通道不足;数据传输和共享待提升。
房地产
助力地产行业以数据为基础的“大运营”管理,提高企业的专业协同能力、资源整合能力和分析决策能力 宏观政策的叠加,进一步压缩地产行业的利润空间,导致企业精细化管理、降本增效需求迫切,急需实现数字化转型
  • 各信息系统数据使用现状:各版块异构系统数据多,各业务部门间数据来源及口径规范不统一,存在数据不同源,不同频
  • 各业务报表应用场景不同,需求存在差异化,目前报表数量多,维度内容繁杂
  • 各板块综合数据从各套系统中取数后合并报表提报、整合耗时,未形成一套完整、统一的数据平台赋能业务
  • 数据未做创新,并赋能业务。例如企业内外部客户数据,未实现客户标签体系,提升客户价值
金融
基于信贷业务类型的行业特性的解决方案,有效的帮助企业提升管理水平。金融的数据应用拥有着广阔的发展前景。然而,金融大数据应用也面临着数据资产管理水平不足、技术改造难度大、行业标准缺失、安全管控压力大和政策保障仍不完善等一系列制约因素。为推动金融数据应用的更好发展应用,必须从政策扶持保障、数据管理能力提升、行业标准规范建设和应用合作创新等多个方面入手,不断强化应用基础能力,持续完善产业生态环境。
  • 数据资产管理应用水平仍待提高
    金融行业的数据资产管理仍存在数据质量不足、数据获取方式单一、数据系统分散等一系列问题。一是金融数据质量不足,主要体现为数据缺失、数据重复、数据错误和数据格式不统一等多个方面。二是金融行业数据来源相对单一,对于外部数据的引入和应用仍需加强。三是金融行业的数据标准化程度低,分散在多个数据系统中,现有的数据采集和应用分析能力难以满足当前大规模的数据分析要求,数据应用需求的响应速度仍不足。
  • 行业数据标准与安全规范仍待完善
    金融数据的相关标准仍处于探索期,金融数据缺乏统一的存储管理标准和互通共享平台,涉及金融行业数据的安全规范还存在较多空白。相对于其他行业而言,金融数据涉及更多的用户个人隐私,在用户数据安全和信息保护方面要求更加严格。随着数据在多个金融行业细分领域的价值应用,在缺乏行业统一安全标准和规范的情况下,单纯依靠金融机构自身管控,会带来较大的安全风险。
  • 数据发展的顶层设计和扶持政策还需强化
    在发展规划方面,金融数据发展的顶层设计仍需强化。一方面,金融机构间的数据壁垒仍较为明显,数据应用仍是各自为战,缺乏有效的整合协同,跨领域和跨企业的数据应用相对较少。另一方面,金融行业数据应用缺乏整体性规划,当前仍存在较多分散性、临时性和应激性的数据应用,数据资产的应用价值没有得多充分发挥,业务支撑作用仍待加强,迫切需要通过行业整体性的产业规划和扶持政策,明确发展重点,加强方向引导。
能源与化工
基于化工行业的特性,以海量数据为基础,通过分析工具和优异的数据分析能力为企业提供决策支持。可以说,化工企业的信息化建设面临着巨大的挑战。
  • 缺少统一标准,统计结果不统一
    相同的物料、产品,到不同的部门或者不同的产品线名称不同,最后进行存货统计,结果各式各样。
  • 手工数据多,缺少统一的整合管理标准
    不同的生产系统、供应链系统、供应商系统、销售系统等都存在手动导出Excel的情况,并且生产数据统计,大量的Excel存根。Excel本身还是各种交叉分组的表格形式,没有系统能做这些日日更新的数据的支撑管理。
  • 手工统计多,数据上报流程多,汇总及时性差
    业务变化快,为了统计方便,就直接上Excel,车间职员上报组长,组长上报主任,主任再上报领导。每一层都是时间拖延,还存在数据因不符合审核人员预期被篡改的风险。
  • 缺少高效的数据分析方法和手段,Excel当金钥匙
    Excel分析的过程和方法无法固化,且数据量大时,无法满足。每次遇到数据分析需求,都需要从原始明细数据开始加工分析,曾经积累的大量分析方法未能沉淀为自动化程序分析。既浪费了人工,又降低效率。
  • 缺少整体管理经营数据支撑架构规划
    无卓有成效的数据决策支持系统;其实没有可自动准确执行的系统是这五大问题的关键。企业自行沉淀或者借鉴同行的成熟决策分析系统的经验,可以摆脱“日日做报表,做完就过时”的头疼困境。
政府及其他
致力于加强预算管理、项目管理,有效落实内部控制和绩效管理,提高资金使用效率,提升政府单位内部管理水平。目前,政府部门积累了海量的数据资源,但由于数据孤岛的存在而停留在碎片化数据阶段。同时,随着物联网、5G、空间信息技术等新一代信息技术的飞速发展,政府部门需要处理的数据量呈爆发式增长、数据来源和形式也更加多元化。因此政务数据治理成为洞察和挖掘数据价值的最重要手段。
  • 数据不统一
    政府单位都是各部门各自为政独立开展本单位信息化建设的,政务大数据无论是逻辑上还是物理上都是非常分散的,大量相同的信息还在不同的部门都被重复采集和存储,但格式各异,内容不一。
  • 信息化过程难
    政府各项决策的数据分析过程中,由于需要综合汇总的结构化数据与非结构化数据混杂,数据质量不高,数据标准不统一,所以难以用统一的数据模型或者数据算法完成;简单统计指标可能都难以完全靠计算机自动化生成,仍然需要大量的人工上报和汇总工作,客观存在政务数据分析过程中内外融合难、上下对接难等问题,这是对构建网络化、数据化、智能化的全天候在线的数字政府发展方向的巨大堵点。
  • 数据管理无序化现象
    政府数据管理和应用过程中,数据管理工作无序化现象严重,各政府部门重本单位需要轻跨部门统筹要求,这困扰着政府数据治理的可持续发展,要打破利益固化的体制壁垒,推进跨区域、跨层级、跨部门的数据平台建设在实施数字政府过程中,必然会对各部门的思维习惯和工作习惯造成巨大冲击。
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