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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。
零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。
2024-06-27
(1)数字化转型需要前期大量准备工作,主要体现在数据治理方面,数据治理本身不直接创造业务价值,与业务人员的本职绩效考核在时间和精力上冲突;
(2)数字化创新是基于“人+机器”的新的业务模式,超脱于现有的工作流程,不在业务人员想象能力范畴之内,业务人员无法提出现有工作流程之外的新的解决方案;
(3)技术人员在对接需求时,容易脱离实际,“搞想当然”的做法,无法深入到一线去理解业务人员工作痛点,容易先入为主,只想技术能做什么,而不想业务端需要技术做什么;
(4)数字化会消除“信息不对称”和业务环节“冗余”,引入数字化技术会触碰现有业务流程内某些人员的既得利益,如失去偷懒机会、 必须要面对新的工作压力、 无法利用信息不对称获取超额权益;
(5)引入数字化系统,相当于引入新的“复杂性”,业务人员要学习新技术、 接受新概念、 承担新风险,系统最优的解决方案有可能在个体层面带来更大的工作负担;
(6)担心被技术替代,知识焦虑、 失业焦虑,数字化的目的是降本增效,“降本”本质上也包括人力成本。