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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:2022-01-28来源:Richer浏览数:142次
是制造企业必须面临的现实。但是制造企业数字化转型是一个庞大且复杂的工作,需要从顶层设计开始来逐步推进。
数字化转型就是制造企业在当前老龄化严重、产能过剩、全球化竞争激烈、增长乏力(简称“四难”)的大背景下,以客户为中心,以应对市场竞争为导向,以降本提质增效为目标,充分利用新一代信息技术,通过自动化、数字化、网络化、智能化(简称“四化”)在企业组织、管理、文化、业务、产品等环节进行数字化升级和深度应用,构建高效高质快速响应市场的制造与服务模式,提升企业的竞争力。并在可能的情况下,进一步催生新技术、新产品、新业态、新模式,实现真正的数字化转型。
数字化转型重点在数字化升级(或称数字化变革),而不是直奔转型。对绝大部分制造企业而言,商业模式是很难转变的,不要过多奢望通过数字化就能实现商业模式乃至行业形态的转型。
质变从量变开始,质变是量变的结果。这也是非常有名的质量互变规律,对数字化转型同样适用。企业只有踏踏实实应用好数字化、网络化、智能化等新技术,才能实现有效的数字化转型,而不是直奔商业模式的转型。数字化升级是必经阶段,但数字化(商业模式)转型并不是每家企业的追求。
下面这份PPT材料来自德勤,介绍了制造业企业数字化转型的方法论和实施路径,重点阐述了人力资源管理、客户关系管理及商务智能管理体系建设思路,企业在规划落地数字化转型时可参考借鉴。