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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:2020-02-20来源:知乎浏览数:2925次
说信用卡相关的数据分析部门:
第一类,信用风险管理相关,主要是进行数学建模,以挑选合适的经营客群(即收入高、风险小的客群)特征,制定获客策略;
第二类,各项经营数据分析,简单理解就是开发各种报表工具,比较常规,业务部门提需求,数据分析团队进行开发,前面对接业务开发,后面对接业务人员;
第三类,经营分析工具,基于大数据、人工智能进行各种经营,比如办卡礼品的A/B test,比如APP上的千人千面,比如营销资格的实时化等等,基本是和业务一起,用数据分析来助力经营;
第四类,财务、考核分析,以基本的sql为主,数据分析只是兼项工作。
从这个角度看,我觉得第一类和第三类是较为专业的数据分析,但目前很多银行第二类还一塌糊涂,大量的还是人工报表、人工产数,自动化报表都还没有,道阻且长。
亿信华辰在银行业相关的案例,
管理者可以通过地图的方式进行数据查询,并且通过地图颜色进行预警,以便管理者能够快速发现问题,并制定应对策略,同时也可以通过点击地图上的区域进行明细数据的查询。
可以输入多个查询条件,系统将满足查询条件的数据罗列出来
小结:亿信华辰解决了中国进出口银行的难题,在一定程度上提高了工作效率,解放了大量劳动力。
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对分析表中的数据进行补录或修改
在可视化建模的同时同步完成ETL流程设计
可任意制作酷炫灵动的图标和大屏
只需简单拖拽维度和指标即可生成相应的分析图表
让繁琐复杂的数据挖掘过程变得简单易用