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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。
面向企业级数据资产交易运营场景,助力企业实现数据资产的价值挖掘、升值和资产变现。
时间:2020-07-31来源:今日头条浏览数:919次
大屏给人的初印象可能是给人一种华而不实的感觉,接下来两个案例告诉你数据可视化大屏有多实用!
案例1:
UPS国际快递公司从2000年就开始使用预测性分析来监测自己全美60000辆车规模的车队,这样就能及时地进行防御性的修理。如果车在路上抛锚损失会非常大,因为那样就需要再派一辆车,会造成延误和再装载的负担,并消耗大量的人力物力,所以以前UPS每两三年就会对车辆的零件进行定时更换。但这种方法不太有效,因为有的零件并没有什么毛病就被换掉了。通过监测车辆的各个部位,UPS如今只需要更换需要更换的零件,从而节省了好几百万美元。有一次,监测系统甚至帮助UPS发现了一个新车的一个零件有问题,因此免除了可能会造成的困扰。
案例2:
无独有偶,桥梁和建筑物上也被安装了传感器来监测磨损程度。大型化工厂和提炼厂也安装了传感器,因为一旦设备的某一个零件有问题,就只有在更换了零件之后生产才能继续进行。收集和分析数据的花费比出现停产的损失小得多。预测性分析并不能解释故障可能会发生的原因,只会告诉你存在什么问题,也就说它并不能告诉你引擎过热是因为什么,磨损的风扇皮带?没拧紧的螺帽?没有答案。
所以数据可视化最直观的作用:实时+预测。
物流行业通过智能化信息技术采集物流业务数据,进行加工处理,辅助企业管理物流运营过程,促进物流业务流程优化。
农业方面使农业环境与资源大数据相结合,涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等各环节,是跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘,以及数据可视化方面。
我们可以通过分析实时环境数据,可以得到农作物当前的长势、地理信息等;通过算法模型可以预测未来环境趋势走向,可以得到精确的未来气候走向、病虫害趋势等;通过分析环境数据整体走向,可以得到精确种植建议、管理指导。
为煤矿的安全决策提供支持,煤矿大屏可以通过读数据的监测和挖掘,发现数据隐患,利于矿山管理。
*以上大屏都是亿信华辰数据可视化平台——酷屏制作。
数据可视化可以为企带来业全面认识数据,可视化大屏在立项之初就会对不同部门、不同层级对数据的需求进行分析、分解和统计,从而在项目完成时实现不同的数据控制权限和展示效果,各取所需。管理层、员工层,数据分层呈现,实现信息化管理,同样也能正确地运用则能提升企业决策效率和工作效率,让工作更轻松啦!
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