制造業

制造業是我國國民經濟的支柱產業,是我國經濟增長的主導部門和經濟轉型的基礎,如今我國制造業面臨技術工藝不精、缺乏市場意識、商貿流通環節多、物流成本大、倉儲效率低下的問題,正處在轉型的特殊時期。制造業原有的各應用系統(ERP、SCM、CRM)隨著企業的發展積累了大量的數據,但未得到有效利用,并且由于各個應用系統相互獨立,挖掘出數據的潛在價值是比較困難。

帆軟制造行業解決方案通過商業智能數據倉庫的建立,將企業中的所有相關數據經過ETL轉換,數據清洗后放到數據倉庫中,業務人員可通過自動建模實現自助式分析,及時了解生產、銷售情況,擺脫數據孤島的煩惱。如優化生產線管理,可以透過整合的FineBI商業智能平臺,工廠內不同工序的管理者能夠獲得實時的數據資料并查閱不同的報表。生產部經理能從生產時間、產能利用和資源運用等關鍵績效指標(KPI),監控生產力并策劃產能和優化資源;品質管理部經理能夠透過產品缺陷分析改善產品質量;而高級管理層能透過更有效地控制成本及開支分析提升投資回報率。

保險業

通常,保險公司信息化程度很高,基本上都有業務處理系統(像集團業務處理系統、老業務處理系統、個人代理人系統等)、數據服務系統(通過ETL對各業務系統數據的集成)、數據分析查詢系統(比如銷售管理系統、業務查詢系統)。業務在發展,時間再推移,上述三大系統在配合應用方面就顯得非常吃力:數據量進入TB級、報表需求爆炸增長、報表開發時效性問題、統計口徑不一致、數據權限等問題涌現,企業亟需挖掘現有數據價值,用活數據,將數據轉化為生產力,從而輔助領導進行決策,促進提高工作效率,提升公司效益。

帆軟金融保險業可以幫助企業數據達到整體統一,所有的分析數據均來源于一處,而且有明確的符合業務的數據粒度,實現數據及時、準確、可靠。建立統一門戶管理報表,統一管理原有系統的報表,以及新開發的報表。不同的職位對應不同的報表查閱、打印、下載權限。對于公共的報表,直接放在網站上,供所有人查詢瀏覽。無需用戶登錄。同時用戶可以在移動端查看報表。報表功能上方便,快捷,高效,展現方式豐富,可以輕松開發報表。能實現定制式報表,用戶自定義分析報表,即不同人物角色進去看到的指標不同:有的關注總的,有的關注個人渠道的,且可以讓他們自己選擇關注的指標。

汽車業

汽車市場的快速膨脹帶動了汽車行業的快速發展,傳統的銷售和管理模式業已經難以在激烈的市場競爭中拼殺,隨著大數據與移動互聯技術的普及,傳統汽車營銷服務方式正在受到有力挑戰。《大數據時代》一書作者維克托·邁爾·舍恩伯格曾提過,過去的汽車行業變革,可以歸納為更大的引擎、更快的速度、更少的燃油。基于數據的變革是對數據有關的改善–改善生產流程、商業思維、汽車生活。

對于汽車行業,營銷要更多地從藝術走向科學,現在的時代不能只靠“點子”,關鍵是靠背后的執行和嚴謹的科學,而科學的背后,就是基于對數據的掌控和分析,更重要的是通過數據產生利潤。

商業智能作為數據掘金利器已逐漸開始為車企重視并利用起來。與之最貼近的例子就是以財務管控著稱的福特。福特汽車,利用數據分析的強勢,內部指導公司改進企業業績,通過海量加工數據及汽車內部的詳細輸出數據,探索最佳工藝指標,改進或幫助改變其業務模式。其每小時產生25GB的數據,近期銷售200萬輛汽車產生的數據量可想而知,其中蘊含著巨大機遇。

帆軟認為,汽車行業數據應用時,商業智能除了聯系企業各業務系統,構建企業整體數據的溝通橋梁,其更為重要的功能是指導汽車企業的營銷和客戶關系管理。

稅務業

這幾年稅收信息化取得了長足發展,成績卓著,很多省市都上了稅收征管應用系統。但是,但隨著稅務數據的日益龐大,改革政策的下發,管理的相關因素顯得更加錯綜復雜。原有的信息系統針對性較強,容易造成信息的條狀分布,給信息系統帶來了新的挑戰,因此,急需一個新平臺系統建設來梳理信息資源,提高綜合管理信息的應用決策能力。

帆軟稅務行業解決方案可連接各種數據源,將各種數據通過ETL和數據清洗后放入數據倉庫,各業務可在一個平臺內分主題呈現,決策者基于此可以了解關于企業業務的全面的視圖,輕松地進行即時商業智能分析。

  • 整合信息孤島,發揮數據的最大價值
  • 滿足業務人員做報表,需求得到快速響應
  • 支持自助分析,支持事件預警
  • 及時響應新的業務需求,縮短項目周期
  • 大數據量及時響應,展示更豐富
  • 重大指標精確監控,科學預測

利用帆軟FineBI搭建的會員價值數據系統可以完美解決上述問題。整合會員數據,形成會員數據的全局視圖;靈活輸出報表,可視化多維分析,管理駕駛艙;基于角色的權限控制,豐富的權限控制粒度。

零售業

很多零售連鎖公司、百貨公司很早就引入了OA辦公系統,自有的信息平臺也都投入使用,但面對日益龐大的顧客消費數據,如何讓沉淀下來的客戶數據發揮最大的價值,尤其是商場的會員,怎樣讓會員的粘度,會員的價值以及忠誠度提升到最優,以提供根據吸引力的增值服務,成為擺在面前的一道難題。

  • 會員的行為復雜多樣,觸點眾多,如何將每個接觸點留下的數據有效整合,形成高關聯度?
  • 會員分析系統如何方便快捷地對會員行為做多維度的有效分析,發現行為規律,以更好服務業務,做好會員分層管理,提供個性化定制和增值服務?
  • 會員數據作為零售業的財富,對會員個人來講也是私人敏感數據,如何確保數據安全?

交通運輸業

很多交通運輸公司,在信息化發展后,已建成了多個信息管理系統,涉及運營、管理、財務等方面。這些系統既相對獨立,又具有一定的聯系,彼此會互相調用其它系統的數據。但這些信息系統經過了近十年的使用與發展,其本身固有的限制已經越來越不適合當前企業的業務需求。他們一致尋求既能不影響現有系統的運行,又能對全公司數據進行集中分析處理的方法,商業智能正是一個優秀的解決方案。

利用帆軟解決方案,各系統數據得以聯系,以往堆積的數據也都”活躍“起來。也正因為這樣一個網絡式搭建的系統,車輛的信息得到歸檔集中,管理人員能夠實時有效地查看車輛運營信息和車輛維修保養狀況,輔助進行決策。帆軟解決方案也給管理運行帶來如下益處

  • 提高了查詢分析性能。
  • 減少和控制運營風險。
  • 通過增加效率來減少運營成本。
  • 通過智能化分析,合理安排車輛保養。
  • 分析報表自動化處理,減少人力物力支出。
  • 集成數據形成企業級信息視圖,便于綜合分析。
  • 通過智能化分析和數據挖掘捕獲知識,輔助管理決策。

機構組織

公安交通管理業務處理的信息化建設已經有了一定的規模,在日常警務工作中,這些商業智能應用系統及相關的數據庫大大提高了工作效率,完成了各項任務,優勢十分明顯。但隨著城市交通日益發達,管理的相關因素顯得更加錯綜復雜。加上原有系統在設計時是為滿足某個警務工作的需要而針對性建設的。這就造成信息的條狀分布,給信息系統帶來了新的挑戰,因此,新平臺系統建設將梳理信息資源,提高綜合管理信息應用決策能力。

Gartner Group提出,商業智能描述的是一系列的概念和方法,通過應用基于事實的支持系統來輔助商業決策的制定。商業智能技術能夠提供企業迅速分析數據的技術和方法,包括收集、管理和分析數據,將這些數據轉化為有用的信息,然后分發到企業各處。公安交通管理領域的商業智能系統必須具備智能性處理的能力,即綜合省市交管局的信息,整合信息孤島,提高信息分析質量,有力地支持警務工作開展。

通過與現場信息的連接,通過與多種不同警務處理信息關聯,實現綜合信息應用能力,集中警力調配,從而大大提高出警、處理、監控與分析的效率。

通過整合各種已有的警務處理、管理應用系統,形成整體信息利用能力,建立成為公安交通高科技、信息化的智能交通管理的信息平臺。

物流業

物流系統能夠直觀的展示物流公司各個物流環節的處理結果和進度,對于異常情況能夠及時呈現預警結果。但是,現有物流系統各物流環節之間狀態參數并不能實時、方便傳遞。如第三方貨代莊家、物流公司之間,各自建立自己的數據庫,沒有進行很好的集成,同時物流行業艙位價格等實時變化過快,無法提供移動終端的方式以方便物流角色進行業務操作,及保證客戶所查看數據實時更新。

而且貨主、物流公司、第三方貨代、船東等角色之間仍然停留在依靠傳統紛繁的電話、郵件聯系和查詢,人力交流成本隨著接單數量增加而成倍增加。

帆軟物流行業解決方案,可以將在線詢價訂艙、訂單填寫、審核、補料單外發、訂單確認等主要環節統一集成,以打破傳統電話、郵件追蹤、多層人工審核等繁瑣操作,提高物流效率,設計對接單明細、客戶利潤、分部利潤、收款明細等維度數據進行統計分析,提供物流公司高層決策支持。

電力能源

國家電網公司開發計量生產運行系統,通過此平臺負責統一協調和安排檢定生產基地的智能庫房和檢定流水線設備,實現計量裝置檢定過程的自動化流水線式生產。

應用帆軟產品定制的計量生產運行系統,通過建設覆蓋計量全生命周期的質量監控體系,對計量裝置的采購、檢定、到貨、倉儲、配送、運行狀況等業務環節進行全面質量監控與管理,實現和自動化檢定系統以及智能倉儲系統的接口。

同時,計量生產運行系統建設有生產分析和生產監控模塊,負責對計量裝置的生產、調度全過程進行監控,并提取歷史業務數據、統一匯總所有供電單位的用表需求,根據各項需求的具體情況進行智能分析,科學調度各個庫房的設備配送、檢定生產進度安排和訂貨計劃,科學、高效、經濟的指揮控制物流網絡的運轉。

電信業

中國電信市場的數據量巨大,產生的數據基本在TB,PB級別,如何從數以萬計的數據中挖取可靠信息指導決策成為重點也是難點。另一方面,有限的市場及客戶資源導致了愈演愈烈的市場競爭,原來的價格戰、行業壟斷優勢、促銷策略等已無法適應新形勢的需要。各運營商已經從業務為中心向以服務為中心轉變,為了保住客戶資源,運營商需要一套業務分析支持系統(BI),以從自身市場數據中獲得能夠真正反映企業運營狀況的有效信息,從而更好的服務虜獲客戶,這是客戶挽留營銷和收入增長的重要舉措。

在部署商業智能FineBI的過程中我們發現,基于企業級數據倉庫的商業智能系統在面對業務部的需求,管理及分析客戶業務數據上,無論是用于企業管理還是用于精準營銷,其重點主要為兩個方面:

1、數據驅動:所有的分析、決策,甚至執行流程的各個細微環節都應盡量落到數據層面,包括簡單的數據統計,BI數據挖掘技術的預測性結果,典型的就是各種用戶數據標簽或內容標簽。

2、用戶導向:客戶資源的保留和開發是重中之重,從用戶的角度出發思考問題,包括用戶需求的洞察,如何基于用戶需求及場景的變化去開展外部的營銷推廣工作,內部的運營管理工作。

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