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BUSINESS SOLUTION

Enterprise 데이터 플랫폼 및 비즈니스 분석 솔루션

플랫폼의 목표는 문에 겹쳐 쌓이지 않지만, 지표를 활성화하여 문제를 식별하고, 문제를 파악하고, 사업을 구동 할 수 있습니다.

수동 보고에 있는 감소관련 업무의 초기 검출.Data Drive Rewinding 지원

의논하기

기업의 데이터 플랫폼의 구현에 대한 원칙

엔터프라이즈 데이터 플랫폼은 모든 데이터가 관리될 때까지 기다릴 필요가 없습니다. 우선 Maori, 재고, 준수, 고객 또는 생산과 같은 고가치 사업 문제의 주변 지표 및 소스 시스템 책임의 교정을 정의하고 검증 가능한 데이터 링크를 구축하고 점차적으로 분석적인 도메인과 자기 돕 분석 능력을 확장해야합니다.

FIT & BOUNDARY

의 응용 장면과 집행의 경계

문제는이 프로그램을 통해 해결에 적합 여부를 결정하고, 그 후 건설의 범위와 입력의 속도.

시작하기

이 조건은 옹호에 적합하다.

관리는 수동 문 및 자료 출력에 의존합니다

다른 분야의 동일한 운영 지표의 여러 버전이 있습니다.

ERP, CRM 또는 사업 시스템은 이미 존재하지만 시스템 전반에 걸쳐 분석 할 수 없습니다

주문, 고객, 상품 또는 작업표에 이상한 지시자에서 교련하는 필요

조심스럽게 시작.

이 조건은 먼저 채워야 합니다.

명확한 사업 문제가 없지만 BI 도구의 조달은 먼저

소스 시스템 키 필드 긴 누락 및 지위 헤드 없이

작업 결정 및 책임 메커니즘에 대한 직접 대용 수요

개인, 민감한 또는 외부 데이터의 무단 컴파일

작업 도전

동일한 지표는 다른 분야의 Calibre와 일치하지 않습니다.

보고서는 수동 수출 및 중복 처리에 의존합니다.

우리는 결과를 볼 수 있습니다. 우리는 드릴에 내려갈 수 없습니다.

폐암의 발견 후 책임 및 폐쇄

프로그램 용량 모듈

데이터 소스 액세스 및 품질 검사

주요 데이터 및 지표 관리

데이터 저장소 및 thematic 모델

운영 패널 및 자기 help 분석

Aberrant 초기 경고 및 운영 추적

Proposed 프로그램 구조

건축 수준은 기존 시스템, 데이터 조건 및 첫 번째 단계 대상에 맞게 조정 될 것입니다. 비즈니스, 데이터, 통합 및 운영 책임은 닫힙니다.

데이터 소스 및 수집 층

ERP, CRM, 비즈니스 데이터베이스, 인터페이스 및 파일 연결하여 동기 주파수 및 데이터 리드를 기록합니다.

Governance와 질 층

마스터 데이터 관리, 지표 캘리브, 필드 혈액, 품질 규칙, 특권 및 민감한 데이터.

저장소 및 테마 레이어

대상 매트 조직에 의한 재사용 가능한 데이터 모델, 클라이언트, 상품, 주문, 금융, 생산 등

분석 및 서비스 수준

비즈니스 보드, 자조 분석, 조기 경고, 데이터 API 및 자연 언어 추출 기능을 제공합니다.

닫힌 원형 층을 운영하십시오

해당 이용 후기에 달린 코멘트가 없습니다.

책임과 협력의 경계

데이터 상태 평가, 모델링 및 플랫폼 건물, 동기화 임무, 품질 규칙, 권위 및 분석 응용 프로그램에 대한 ZhiHua Tech

비즈니스 부문은 기업 문제, 지표, 목표값 및 행동에 대한 책임을 정의합니다.

Source System Owner는 현장 문법, 데이터 권한, 동기화 창 및 과거 데이터 품질을 확인합니다.

지표 재건축, 역량 테스트, 사용자 교육 및 월간 데이터 작업 이중 디스크의 공동 구현

계획 납품 결과

SOLUTION OUTPUT표시 시스템 및 데이터 사전

SOLUTION OUTPUTDataset 형성과 모델링

SOLUTION OUTPUTBusiness Analysis Platform의 장점

SOLUTION OUTPUTCompetence 및 품질 규칙

SOLUTION OUTPUTData 운영 메커니즘

검증된 납품 증거

(b) 각 단계에 역방향 및 접근 가능한 엔지니어링 자료를 유지, 수용의 거짓말에 대한 구두 표현없이.

DELIVERY EVIDENCE지표 목록, 책임있는 사람 및 데이터 소스

DELIVERY EVIDENCE데이터 모델, 필드 혈액 및 동기화 작업 설명

DELIVERY EVIDENCE분석과 소스 시스템의 샘플 재구성

DELIVERY EVIDENCE품질 규칙, 특이한 자료 및 처리 기록

DELIVERY EVIDENCE권한 테스트, 보드 합격 및 이중 디스크 템플릿의 작동

Enterprise Data Platform의 구현

퀀트리스블 기능 시나리오는 문제 정의, 설계 및 생산 합격 완료하는 방법을 설명하는 데 사용됩니다.

사이트 시작

첫째, 우리는 가장 비즈니스에 영향을 미치는 한 링크로 거래 할 것입니다.

기업은 처음 "다른 분야에서 다른 Calibre를 가지고 있지 않는 동일한 지표"를 만났습니다. 프로젝트 팀은 직접 구매 도구가 아니라, 가까운 미래에 실제 작업을 선택, 월간 처리량, 평균 대기 및 처리 시간, 완료 속도, 수동 개정 요금, 비정상적인 유형 및 책임 부서. 숫자는 클라이언트에 의해 검토 할 수있는 시스템 레코드 또는 수동 샘플에서 있어야한다; 짧은 사이클 계정은 정보를 충분히 할 때 생성됩니다, ROI의 목적에 대한하지.

프로그램 dismantling

기능 모듈에서 첫 번째 닫힌 링을 형성

실제 사용자가 지속적으로 사용할 수있는 닫힌 원형 만 데이터 조건이 아직없는 첫 번째 단계, 디스플레이 기능 및 시나리오를 입력합니다.

공학 증거

각 결론은 물자에 돌려보냅니다.

수요, 샘플, 인터페이스, 테스트 및 로그인은 균일 한 번호의 사용과 관련됩니다. AI 또는 자동화 된 장면은 또한 실패에 대한 평가 수집, 버전, 수동 교정 및 이유를 유지해야합니다. 일반 소프트웨어 시나리오는 테스트, 성능, 마이그레이션 및 회귀 증거를 보존하는 데 중점을 둡니다.

재해 및 검사 작업

납품 완료된 값과 같은 값은 이미 생성되지 않습니다.

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표시 목록이 설계되어야 하는 방법

DELIVERY PATH

진단에서 연속 조작

각 단계는 명확한 목적, participatory 역할 및 평가 가능한 결과가 있고, 중요한 결정은 프로젝트의 끝에 남아 있지 않습니다.

01운영 문제의 정의

02표시기 Calibre의 조화

03데이터 모델링

04Analyse the 장면 에 라인

05운영 관리

FAQ

FAQs

협력의 앞에 가장 일반적인 문제는 명확하게 전진됩니다.

데이터 플랫폼을 구축하면 모든 데이터를 먼저 덮어 줄 수 있습니까?+

No. 고가치 사업 문제 해결해야, 우선 순위 데이터에 주어진, 그리고 그 후 세련 된 장면 확장.

기존 ERPs, CRMs 및 테이블에 연결할 수 있습니까?+

예. 인터페이스, 데이터베이스, 문서 및 데이터 품질은 평가 및 동기화 된 주파수, 권위 및 책임 메커니즘을 설치해야합니다.

DECISION FAQ

현재 프로젝트와 관련된 일반적인 문제

모든 265 질문을 체크 아웃.

기업 정보 선택, 통합 및 데이터 관리

다중 시스템의 데이터 일관성은 어떻게 해결되어야 합니까?

클라이언트, 필수품, 조직, 재고 및 순서는 명확한 기호화, 구경측정, 동기화 및 타이밍과 더불어 다른 체계의 1 차적인 책임일지도 모릅니다. 역사 다름은 재고목록, 청소 및 수동 검증을 요구하고, 배치 스크립트는 뿌리 원인을 은폐하기 위하여 사용될 수 있습니다.

전체 답변보기AI 데이터 관리 및 마케팅 스마트 응용

AI 및 전통적인 데이터 관리 및 MDM은 어떤 차이를합니까?

주요 데이터 MDM은 핵심 클라이언트, 상품, 조직 등의 유일한 식별 및 기본 책임을 요구합니다. 전통적인 데이터 관리도 지표, 품질, 혈액, 보안 및 데이터 서비스를 포함합니다. AI 데이터 관리는 이 파일, 다중 정보, 지식 버전, 샘플, 모델 사용 및 임무 결과를 평가하는 교육이 추가하기 위해 빌드됩니다. 세 가지는 대용품이 아닙니다. 엔터프라이즈는 AI 임무를 위한 기존 마스터 데이터 및 데이터 플랫폼 기능을 사용하여 작업, 환경 및 환경 평가, 환경 평가 및 운영에 대한 지식을 채우기 위해 사용됩니다.