信息化3.0時(shí)代，美林?jǐn)?shù)據(jù)助力企業(yè)破解數(shù)據(jù)分析應(yīng)用難題
2019-03-29 17:40:23
次
如今，隨著信息技術(shù)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)的交匯融合引發(fā)了數(shù)據(jù)的迅猛增長(zhǎng)，在數(shù)據(jù)量爆發(fā)的同時(shí)，也引起了許多企業(yè)的重視，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)戰(zhàn)略資源，成為企業(yè)解決分析的重要依據(jù)。
回望信息化發(fā)展進(jìn)程階段，根據(jù)信息化建設(shè)內(nèi)容、信息化范圍及價(jià)值收益把信息化應(yīng)用的30多年劃分成三大階段，即信息化1.0，信息化2.0和信息化3.0階段。而當(dāng)下，處于信息化3.0階段的企業(yè)大部分是電商和互聯(lián)網(wǎng)公司，僅有少部分傳統(tǒng)企業(yè)信息化達(dá)到這一水平。這也是大多數(shù)企業(yè)未來(lái)信息化建設(shè)的目標(biāo)和方向。
業(yè)內(nèi)人士指出，在企業(yè)還不具備大規(guī)模數(shù)據(jù)的階段，進(jìn)行系統(tǒng)整合與數(shù)據(jù)治理之后，選擇構(gòu)建BI系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析應(yīng)用就顯得尤為必要。而信息化建設(shè)對(duì)于企業(yè)來(lái)講，是一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程，需要不斷去完善、深化，最為關(guān)鍵的是做到基礎(chǔ)優(yōu)先，過(guò)程穩(wěn)扎穩(wěn)打，根據(jù)業(yè)務(wù)現(xiàn)狀、信息化實(shí)情、順勢(shì)而為即可。
作為國(guó)內(nèi)知名的數(shù)據(jù)管理與大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品、技術(shù)服務(wù)提供商，美林?jǐn)?shù)據(jù)一直致力于為企業(yè)客戶提供大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品和以數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)分析與挖掘?yàn)橹鞯拇髷?shù)據(jù)增值解決方案，并通過(guò)開(kāi)展產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合、知識(shí)產(chǎn)權(quán)創(chuàng)新、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)化，服務(wù)于企業(yè)的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)轉(zhuǎn)型升級(jí)。
目前，美林?jǐn)?shù)據(jù)已形成數(shù)據(jù)資源管理平臺(tái)（TempoDM）、數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)（TempoBI）、人工智能平臺(tái)（TempoAI）等系列產(chǎn)品，有效幫助用戶發(fā)現(xiàn)并利用數(shù)據(jù)價(jià)值。
眾所周知，傳統(tǒng)BI應(yīng)用由于經(jīng)過(guò)了描述性分析階段和診斷型分析階段，主要是對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，描述過(guò)去發(fā)生了什么，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，生成報(bào)表，發(fā)現(xiàn)原因。而Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，引入了AI模塊，不僅滿足用戶建模全流程需求功能節(jié)點(diǎn)，圖形化、拖拽式的建模體驗(yàn)，還具有全流程模型洞察，多種自動(dòng)學(xué)習(xí)算法節(jié)點(diǎn)，可快速智能完成分析模型的構(gòu)建。
除此之外，其具有的分析成果一鍵式發(fā)布功能，能夠與企業(yè)現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)無(wú)縫整合；交互式可視化數(shù)據(jù)探索，豐富的應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)計(jì)組件，拖拽式、配置式應(yīng)用設(shè)計(jì)，更是讓模型成果可快速成為場(chǎng)景化應(yīng)用。
企業(yè)負(fù)責(zé)人也表示，在AI層面美林?jǐn)?shù)據(jù)已經(jīng)在能源、制造、互聯(lián)網(wǎng)、金融、教育、政府、文化科技等多領(lǐng)域應(yīng)用，有大量成功實(shí)踐案例。助力企業(yè)運(yùn)營(yíng)、營(yíng)銷(xiāo)、生產(chǎn)、研發(fā)、質(zhì)量等多業(yè)務(wù)發(fā)展。比如產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)和設(shè)備故障預(yù)測(cè)兩個(gè)方面，包括：某家電制造企業(yè)基于人工智能技術(shù)的產(chǎn)品異音檢測(cè)、某汽車(chē)制造企業(yè)基于機(jī)器視覺(jué)的沖壓件質(zhì)量檢測(cè)及工藝優(yōu)化，以及為電網(wǎng)客戶和其他大型軍工裝備制造企業(yè)提供的設(shè)備故障預(yù)測(cè)與健康管理等。
未來(lái)，美林?jǐn)?shù)據(jù)也將緊密?chē)@大數(shù)據(jù)、人工智能等國(guó)家重點(diǎn)戰(zhàn)略技術(shù)方向，努力將企業(yè)技術(shù)中心打造成為大數(shù)據(jù)行業(yè)頂級(jí)的技術(shù)中心，樹(shù)立高端數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域平臺(tái)地位，帶動(dòng)各行各業(yè)的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)轉(zhuǎn)型，讓更多的企業(yè)能夠享受到美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新成果。
根據(jù)Gartner商業(yè)智能報(bào)告統(tǒng)計(jì)，到2020年全球的商業(yè)智能市場(chǎng)容量預(yù)計(jì)將達(dá)到228億美元。同時(shí)，大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的快速發(fā)展，也促進(jìn)了商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品的新一輪進(jìn)化。
未來(lái)，終將會(huì)走到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)時(shí)代。作為企業(yè)，一方面要認(rèn)識(shí)到自身的核心需求，即對(duì)人、財(cái)、物、產(chǎn)、供、銷(xiāo)進(jìn)行管理，需按照信息化建設(shè)基礎(chǔ)和業(yè)務(wù)發(fā)展?fàn)顩r，構(gòu)建BI系統(tǒng)，在有效利用系統(tǒng)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行決策分析；另一方面則要了解到企業(yè)間真正拼的不再是內(nèi)部運(yùn)營(yíng)現(xiàn)狀的調(diào)整與分析，而是如何有效利用內(nèi)外部數(shù)據(jù)資源，達(dá)到企業(yè)內(nèi)部與行業(yè)產(chǎn)業(yè)的上下聯(lián)動(dòng)，做到信息內(nèi)外皆知，因此必須具備可持續(xù)發(fā)展、防范風(fēng)險(xiǎn)、預(yù)測(cè)未來(lái)的能力。最后，還需明確做好大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的前提是應(yīng)用集成、數(shù)據(jù)治理，并通過(guò)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘、分析處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等手段，預(yù)測(cè)未來(lái)行業(yè)趨勢(shì)、預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)、針對(duì)性調(diào)整優(yōu)化業(yè)務(wù)，最終獲得商業(yè)利益。
Tempo商業(yè)智能平臺(tái)
Tempo人工智能平臺(tái)
Tempo數(shù)據(jù)工廠平臺(tái)
Tempo指標(biāo)平臺(tái)
Tempo數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺(tái)
Tempo主數(shù)據(jù)管理平臺(tái)
首頁(yè)
美林?jǐn)?shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用
陜公網(wǎng)安備 61019002000171號(hào)
