Вступая в период бурного развития цифровой экономики, данные стали нефтью новой эры. Предприятия в различных отраслях изучают, как превратить привлекательность цифровизации в движущую силу развития бизнеса и превратиться в интеллектуальные организации, принимающие решения на основе данных.
«Интеллектуальное принятие решений» основано на эффективном анализе массивных исторических данных и точном определении будущих тенденций, а BI может извлекать информацию и знания из больших объемов данных, что является эффективным способом помочь предприятиям улучшить управление.
На пути к приобретению и применению BI у корпоративных клиентов возникает множество проблем:
- Как при масштабе пользователей более 1000 человек удовлетворить потребности в анализе данных и опыт работы различных типов пользователей?
- Способна ли платформа стабильно проводить крупномасштабный анализ данных?
- Объем данных слишком велик и разбросан, а калибр данных многочисленн и сложен, как правильно и наглядно отобразить всю картину данных?
- Как обеспечить безопасность системы и данных в условиях сложных процессов и структур персонала?
- ......
Какое программное обеспечение бизнес-аналитики подходит для крупных предприятий ? Какие продукты действительно могут помочь предприятиям эффективно использовать ценность данных, добиться роста бизнеса и помочь предприятиям создать основанные на данных «интеллектуальные организации, принимающие решения»?
Guanyuan Data может решить за вас все проблемы и трудности цифровой трансформации предприятий.
01 Данные огромны и сложны, как добиться единого управления?
Для корпоративных клиентов уже существует множество информационных систем внутри предприятия, и отделы цепочки поставок, производства, продаж, финансов и управления персоналом будут генерировать большой объем данных; кроме того, необходимо подключить большое количество внешних систем. , такие как системы электронной коммерции, Интернет вещей или даже данные геолокации и т. д.
Информационная система разбросана, а данные отделены друг от друга, разные бизнес-данные находятся в разных системах, до которых сложно добраться. Сталкиваясь с такими сложными информационными системами и источниками данных, как добиться унифицированного управления и анализа?
1. Данные из нескольких источников, единый доступ
Для разбросанных и полиморфных данных предприятий из нескольких источников Guanyuan Data поддерживает различные методы доступа к данным, такие как основные базы данных/хранилища данных, основные платформы электронной коммерции, основные бизнес-платформы, локальные файлы и стандартные интерфейсы.
В то же время он поддерживает унифицированную пакетную синхронизацию нескольких источников данных , гибкое обновление по запросу и другие методы обновления, помогая предприятиям унифицировать калибр данных, накапливать активы данных и закладывать основу для интеллектуального анализа данных.
2. Разрозненные данные, единый сбор
В бизнес-процессе предприятия будет генерироваться много разрозненных данных, сбор и обобщение вручную отнимает много времени и сил, а качество данных трудно гарантировать, что приводит к неточным результатам последующего анализа.
Guanyuan Data обеспечивает функцию заполнения формы (Galaxy Form), без использования сторонних инструментов формы, вы можете напрямую выполнять обслуживание шаблона заполнения данных, сбор и сводку через форму Galaxy; и с помощью функции «справочного заполнения», одиночного выбора и множественный выбор и элементы управления, такие как формат данных, стандартизируют качество заполнения основных данных из источника, реализуя унифицированный и стандартизированный сбор разрозненных данных; кроме того, собранные данные заполнения форм поддерживают быстрый доступ к платформе анализа BI данных Guanyuan для последующий визуальный анализ, формирование обратной связи сбор-ETL-замкнутый цикл представления данных.
3. Происхождение данных, единая прослеживаемость
анализ крови
Анализ воздействия
Управление происхождением — это тип жизненного цикла данных, включая происхождение данных и полное описание пути к текущему местоположению, что может помочь пользователям отслеживать информацию для конкретных целей на каждом узле в процессе анализа использования информации.
Столкнувшись со сложными сценариями бизнес-анализа корпоративных клиентов и огромным объемом генерируемых данных, Guanyuan Data добилась лучшего управления данными с помощью «Наследия ресурсов».Просматривая запись «Просмотр происхождения ресурсов» для каждого ресурса, вы можете просматривать текущие ресурсы. отношения глобальных ресурсов могут понять зависимость и влияние ресурса, помочь отследить бизнес-информацию узла, оценить риск удаления и изменения ресурсов и быстро найти проблему при устранении неполадок.
02 Как реализовать персонализированные требования при большом количестве пользователей и сложной архитектуре?
С тысячами пользователей и сложной организационной структурой она сталкивается с огромными проблемами с точки зрения опыта эксплуатации и контроля полномочий. Как стандартизированный продукт может удовлетворить потребности тысяч людей? Это стало проблемой, которую крупные предприятия должны учитывать при покупке продуктов, и то же самое верно для продуктов BI.
1. Индивидуальная настройка с низким порогом, тысячи просмотров
На предприятиях, занимающихся утонченными операциями, будь то руководители компаний или рядовые предприниматели, они будут обращать внимание на соответствующие показатели данных. Канбан данных создается для конечных пользователей, и разные роли предъявляют разные требования к интерактивному опыту и приоритету представления контента в канбане данных.
Например, высшее руководство компании должно своевременно понимать перспективы основной динамики компании; руководство среднего звена должно повышать эффективность и уделять больше внимания ключевым операционным показателям; исполнительный уровень должен уметь читать данные, обратите внимание на полноту, точность и своевременность данных, а также упростите поиск и анализ данных в режиме самообслуживания. Квалифицированный продукт BI должен соответствовать требованиям анализа данных и опыту работы всех пользователей.
Благодаря функции «портала данных» Guanyuan Data произвела революцию в опыте анализа данных и чтения данных: предприятия могут быстро создать унифицированный и гибкий портал данных корпоративного уровня в Интернете с низким порогом, который удобен для аналитиков данных. управление в соответствии с различными проектами/процессами/предприятиями и т. д. Основная линия и тема анализа, объединение карточек панели мониторинга и гибкое создание различных тем анализа данных.
В то же время для всех типов потребителей данных, особенно для руководителей корпораций, портал данных имеет четкий, интуитивно понятный, красивый и захватывающий веб-интерфейс просмотра, который может глубоко понять потребности посетителей данных и удовлетворить потребности пользователей . индивидуальные предпочтения.
Кроме того, Guanyuan Data также поддерживает открытые общедоступные API-интерфейсы, реализует межсистемную интеграцию функций и легко реализует трансплантацию и отображение Kanban; он также предоставляет различные решения для интеграции учетных записей, такие как SSO и LDAP, и легко интегрирует мобильные платформы OA, такие как DingTalk, Enterprise WeChat и Feishu, чтобы у бизнес-персонала предприятия не было порога обучения.
2. Усовершенствованная система управления и контроля полномочий предприятия, гарантия безопасности при сложной структуре
Существует много филиалов или подразделений предприятия, сфера деятельности и рабочие функции каждого отдела или подразделения различны.Огромная организационная структура обеспечивает сложный контроль полномочий: разные бизнес-роли предприятия должны устанавливать разные полномочия, и бизнес в разных регионах Объем данных, которые видит человек, также различается. Квалифицированный продукт BI должен обеспечивать возможность просмотра данных тысячами людей и лиц для обеспечения безопасности данных.
Функция «управления полномочиями» Guanyuan Data включает в себя тройные настройки полномочий, управление полномочиями функций , управление полномочиями ресурсов и управление полномочиями данных.От администраторов до обычных пользователей могут быть установлены назначенные полномочия для повышения эффективности управления компанией и обеспечения информационной безопасности.Следующее преимущества:
Детальное управление разрешениями
На основе ролей и в сочетании с шаблонами его можно легко настроить для гранулярного управления полномочиями по строкам и столбцам, чтобы бизнес-персонал в разных магазинах, разных городах и разных отделах мог видеть только данные, относящиеся к ним, что соответствует управлению безопасностью и требования контроля в условиях сложной организационной структуры предприятий.
Многосегментное управление конфиденциальной информацией и контроль
Сегмент подсети и фильтрация конфиденциальной информации на уровне полей, один и тот же пользователь имеет разные права доступа к данным в разных сегментах сети; когда конфиденциальные данные синхронизируются, он может комбинировать стратегии десенсибилизации различных сегментов сети предприятия для реализации автоматической десенсибилизации и обеспечения безопасность конфиденциальных данных.
Уточненный аудит контроля рисков
Выполняйте точный анализ и аудит на основе журналов данных о поведении пользователей, поддерживайте двусторонний запрос и аудит между данными/активами и разрешениями пользователя, а также проверяйте конфиденциальное поведение, такое как загрузка, загрузка, удаление и т. д., чтобы гарантировать использование данных.
03 Быстрый рост, как эффективно и стабильно реагировать на потребности бизнеса?
Лу Лу, глава отдела больших данных в Xiaohongshu, однажды сказал на саммите Guanyuan Data Intelligent Decision Summit: «Когда количество пользователей Xiaohongshu удваивается, ее бизнес развивается более чем в 15 раз, а объем данных увеличивается в 30 раз; От 50 экспериментов до 500 экспериментов в день, эффективность испытаний увеличилась в 10 раз». Платформа анализа данных должна быть подготовлена 60 раз, чтобы сделать возможным испытание роста; а более высокая скорость испытаний позволяет ей быстро идти в ногу с рынком Шаг, чтобы поймать сигнал двигаться вперед.
Объем данных на уровне предприятия огромен и растет с угрожающей скоростью.Квалифицированный продукт BI должен очищать и анализировать разрозненные и сложные данные за очень короткий период времени; кроме того, чтобы справиться с быстро меняющейся бизнес-средой, Идеальное состояние анализа данных заключается в том, что вы можете сразу увидеть анализ той темы, которую хотите увидеть, и вы можете сразу проанализировать данные, которые хотите проанализировать самостоятельно.
1. Эффективный анализ без кода для повышения производительности
Guanyuan Data обходит громоздкий и сложный процесс обмена данными в рамках традиционной BI.Благодаря простому и удобному графическому интерфейсу работы порог обучения и технологий значительно снижается, так что бизнес-персонал может самостоятельно проводить анализ данных в соответствии с потребностями бизнеса. что значительно улучшает общие данные, анализирует эффективность работы каждой роли по ссылке, чтобы добиться эффективного реагирования на потребности бизнеса.
Созданный им Smart ETL позволяет бизнес-персоналу, который не понимает код, самостоятельно организовывать и очищать данные.Благодаря перетаскиванию и параметрам конфигурации реализуется преобразование, просмотр и очистка строк, столбцов и полей, что ускоряет данные. сквозная обработка на 50% .
Его настраиваемые отчеты обеспечивают бесплатное и гибкое построение отчетов и специальные функции запросов, позволяя бизнес-персоналу выполнять необходимые анализы бизнес-данных путем перетаскивания, не заботясь о расчете и реализации показателей, что значительно улучшает работу каждой роли в целом. data analysis link Эффективность избавляет от проблем со сбором и анализом данных и освобождает ИТ-персонал от простой, повторяющейся и избыточной работы по разработке.
«Пусть бизнес будет использоваться» - это первоначальное намерение команды разработчиков данных Guanyuan.Сегодня 68% бизнес-персонала ведущей банковской компании из 500 крупнейших в мире, которая сотрудничает с данными Guanyuan, начали использовать возможности продукта Guanyuan. Независимый анализ данных, штаб-квартира занимается только расширением прав и возможностей, мультибрендовая международная группа моды, которая сотрудничает с Guanyuan Data, насчитывает более 1000 человек, активно использующих продукты анализа данных Guanyuan.Используйте данные для принятия бизнес-решений.
2. Архитектура больших данных для поддержки требований корпоративного уровня.
Excel может хранить объем данных уровня до 100 000, а инструменты отчетов могут содержать объем данных только уровня 1 млн. В эпоху DT корпоративные данные могут легко достигать сотен миллионов, особенно в розничной потребительской отрасли, которая имеет большой объем данных. количество SKU, детализированные данные и высокая частота обновления данных. Квалифицированный продукт BI должен стабильно выполнять требования к анализу больших объемов данных.
Guanyuan Data наладила сотрудничество со многими крупными корпоративными клиентами, такими как China Merchants Bank, Unilever и Xiaohongshu.Благодаря непрерывной практике, столкновению со спросом и пятилетнему совершенствованию его платформа интеллектуального анализа на уровне предприятия, основанная на архитектуре больших данных для крупных клиенты запущены, имеет следующие преимущества:
● Обслуживание масштабного расширения на уровне предприятия: облачная архитектура больших данных глубоко интегрирует Hadoop, поддерживает крупнейший кластер с более чем 300 серверами и поддерживает неограниченное горизонтальное расширение, которого достаточно для поддержки десятков тысяч пользователей для анализа данных.
● Массивные данные для чрезвычайно быстрого анализа: благодаря чрезвычайно быстрому движку Clickhouse он может обеспечивать реакцию второго уровня на данные уровня в 1 миллиард ; кроме того, Spark on Hive локализует синхронизацию данных для достижения минутной синхронизации данных на уровне миллиардов. данные.
● Архитектура с высокой доступностью обеспечивает стабильность системы: контейнерное развертывание имеет возможности самовосстановления, все компоненты развертываются в одной точке, и для любого модуля можно выполнить резервное копирование, поэтому бизнес-персоналу не нужно беспокоиться о нестабильности системы.
● Приоритет гарантирует услуги с высокой ценностью: изоляция ресурсов между модулями позволяет избежать конкуренции за ресурсы и влияния между различными службами; очередь с приоритетом задач поддерживает 5 уровней приоритета, чтобы гарантировать услуги с высокой ценностью.
В настоящее время платформа интеллектуального анализа данных Guanyuan обслуживает более 100 компаний из списка Fortune 500, и наша цель — стать первой платформой анализа корпоративного уровня для крупных клиентов в ближайшие несколько лет.
04 Преодолев ограничения «людей», как добиться более разумного принятия решений?
В бизнес-процессе крупных предприятий будут возникать следующие проблемы: «ручной» процесс обработки избыточного объема данных приведет к очень грубой детализации обработки; чем тяжелее искусственный контроль, тем более искусственный опыт приведет к человеческим ошибкам и низкая эффективность.
Возьмем, к примеру, компанию Unilever, которая управляет почти 80 различными брендами в Китае и почти 3000 различных отдельных продуктов, включая бытовую химию, бытовую химию, продукты питания, мороженое и другие категории, и ей необходимо напрямую работать с 8000 клиентов по всей стране. распределительные сети и потребности в дистрибуции, включая крупных клиентов супермаркетов, а также мелких дистрибьюторов четвертого, пятого и даже шестого уровней.
В разных сценариях характеристики потребительских групп сильно различаются, и каждый контакт с потребителями будет трансформироваться в сигнал о спросе.Полагаться на человеческий мозг в обработке и анализе такого огромного прогноза спроса абсолютно невозможно, да и нецелесообразно. еще сложнее Получить достаточно детальные результаты анализа.
В будущем управление предприятием изменится с «экстенсивного» на «усовершенствованное».Когда предприятия принимают бизнес-решения, требования к степени детализации данных будут только тоньше, и революция детализации ускоряется .
Поэтому нам нужно подумать, помимо BI, как преодолеть человеческие ограничения и реализовать разумное принятие решений?
Когда объем данных достаточно велик, у нас есть возможность полагаться на машинное обучение для расчета более точного решения, чем ручной анализ опыта . С момента своего создания Guanyuan Data всегда придерживалась продуктовой стратегии «AI + BI» и наладила сотрудничество с Unilever, Budweiser Asia Pacific, Wal-Mart и другими 500 ведущими компаниями, чтобы постоянно изучать возможности применения искусственного интеллекта.
Взяв в качестве примера «соответствие производства и продаж», которое обычно используется в отрасли, в четырехлетнем сотрудничестве с компанией из списка Fortune 500 способность прогнозирования спроса AI от Guanyuan Data заменила прогноз, основанный на различных товарах, каналах и времени. В 2020 году ручной традиционный метод прогнозирования BI охватывал 80% бизнеса компании, а в этом году он превысил 90%.
В дополнение к прогнозированию цепочки поставок владельцы брендов также могут интегрировать алгоритмы ИИ в основные бизнес-сценарии для проведения расширенного анализа, такого как финансовое прогнозирование, прогнозирование оттока клиентов, аудит ИИ и точный маркетинг продукта, чтобы улучшить свои возможности прогнозирования рисков.
Данные — это основа BI, а BI — это основа ИИ.
Информатизация, цифровизация и интеллект стали неизбежным путем трансформации и модернизации предприятий в различных отраслях.В ближайшие несколько лет, с непрерывным развитием новой экономической отрасли, применение больших данных будет неуклонно совершенствоваться, а более быстрые и интеллектуальные данные решения будут приняты, станут возможными.
И Guanyuan Data также будет продолжать итеративно обновлять продукты и в течение более длительного периода времени продвигать долгосрочные инновации в отрасли, позволяя предприятиям самостоятельно контролировать пульс развития времени.