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银行数字化转型厂商有哪些在传统数据服务模式下，银行各业务部门的业务繁杂，各应用之间联系松散，造成协同工作效率低下。各分支机构存在数据分析和运营能力不平衡，数据资产定义开发不统一、重复建设，开发时效性和灵活性存在冲突，数据闲置难以有效利用等问题。最近一两年，随着自助式BI的实践，金融业数据运营服务的模式逐步发展和创新，采用全新的“技术搭台，业务唱戏”的模式，即科技人员按不同业务场景准备好数据，构建好业务人员容易理解的业务模型，业务人员再自行通过灵活便捷的分析工具实现自助数据采集、自助数据处理、自助数据分析、自助报表、自助数据可视化。以南京银行“数据门户”项目为例，作为一家具有独立法人资格的股份制商业银行和上市银行，位列英国《银行家》杂志公布的全球1000家大银行第91位、中国银行业100强榜单第21位、全球银行品牌500强排行榜第117位。南京银行面临的业务挑战包括“南京银行2023-12-22 -
IT互联网有哪些比较好的数据指标管理方案？随着信息技术的飞速发展，IT互联网企业正面临着大数据时代的巨大挑战和机遇。在这个数字化的时代，数据成为企业决策的关键因素之一。为了更好地了解和把握企业运营状况，IT互联网企业需要建立科学合理的数据指标管理方案。众所周知，IT 企业主要的业务流程是LTC（Lead to Cash，线索到回款），环节多，每个环节都会产生各类直接和间接成本，比如说销售成本、售前、交付等直接成本，还有研发或管理等间接成本。成本项这么多，那么怎么去衡量好坏？ 首先构建企业经营指标，量化业务现状，其次构建指标分析应用，辅助经营决策。通过指标逐层分析我们可以发现这些重要信息：① 企业平均100元收入需要95元成本，还不包含研发和管理费用，说明企业明显亏损。② 内部人力成本为31元，其中交付空闲成本为10元占交付人力成本32023-12-22 -
制造企业怎么做数据可视化分析？这么做老板一定喜欢在制造业的复杂运营环境中，数据扮演着关键的角色。为了更好地理解和应对市场变化、优化生产效率以及制定战略规划，制造企业日益重视数据可视化分析。本文将探讨数据可视化分析对企业数据分析的重要性，介绍在制造业实施数据可视化分析的一般步骤以及需要注意的事项，并最后分享一个成功的制造业数据可视化分析案例。数据可视化分析的重要性1. 直观呈现复杂数据制造业通常涉及众多环节，包括供应链、生产、质量控制等。通过数据可视化分析，这些庞大而复杂的数据集可以以直观的图表和图形呈现，使决策者能够迅速理解业务状况，发现潜在问题。2. 实时监控与即时决策制造业要求对生产过程实施实时监控，以应对随时可能发生的变化。数据可视化工具能够提供实时监控功能，确保决策者能够随时了解生产状态，做出迅速决策，降低生产中断和质量问题的风险。3. 多维度分析与深度洞察制2023-12-21 -
经济型BI分析工具，提供即时决策支持随着数据分析在企业决策中的重要性日益凸显，越来越多的企业开始关注商业智能（BI）分析工具。往往对于很多中小型企业来说，高昂的商业智能解决方案费用可能是一个难以承受的负担。而市场上的BI工具又琳琅满目，如何选择一款既经济又实惠，同时性能稳定的工具成为了企业的难题。因此，经济型的BI分析工具成为了他们的首选。经济、实惠的BI分析工具相较于市场上的其他同类产品，Smartbi的价格会更为亲民，而且提供了丰富的功能，能够满足大部分中小企业的需求。此外，Smartbi还提供了灵活的定价策略，企业可以根据自己的实际需求和预算选择合适的版本，避免不必要的浪费。除此之外，Smartbi还提供三个月的免费试用版本给企业用免费体验。免费试用：https://my.smartbi.com.cn/index/index/customerindex性能稳定，值得信赖除了价格优2023-12-20 -
挑选合适的大数据分析工具？这些你需要知道在信息量庞大的今天，大数据分析已然成为制定决策和优化业务的不可或缺之道。然而，在众多大数据分析工具中，如何选择适合自身需求的工具成为一项重要任务。本文将为你提供一份全面的指南，帮助你在庞杂的大数据分析工具中找到最适合的利器。1. 明确需求首先，明确你的需求是选择合适工具的关键。考虑你的数据规模、类型，以及你所追求的分析深度。是否需要实时分析，还是更注重数据的长期趋势？2. 用户友好性选择一个用户友好的工具能够降低学习曲线，提高团队的生产力。查看工具的界面设计、可视化能力以及是否提供易用的操作界面。3. 扩展性和适应性考虑工具的扩展性和适应性，以应对未来业务和数据的增长。一个灵活、可扩展的工具能够更好地适应不断变化的需求。4. 支持的数据源确保工具支持你所使用的数据源，无论是结构化的还是非结构化的数据。与你的数据2023-12-20 -
大数据分析工具有哪些？如何选择适合自己的工具？在当今信息爆炸的时代，大数据分析工具成为了企业数据分析和决策的重要利器。大数据分析工具是指用于处理和分析大规模数据集的软件工具或平台。这些工具可以帮助用户从海量数据中提取有用的信息、进行深入的数据分析和可视化，并支持决策制定和预测分析。大数据分析工具通常具有数据连接、数据整合、数据分析、数据可视化等功能。本文将介绍大数据分析工具的有哪些，以及它的作用，再教以及如何选择适合自己的工具。 目前市面上有许多大数据分析工具，包括传统的商业智能工具和新兴的数据可视化工具。传统的商业智能工具如Tableau、QlikView、Power BI等，具有强大的数据连接、报表制作和数据分析功能。而受欢迎的数据可视化工具2023-12-19 -
制造企业怎么做数据可视化分析？看这一篇就够啦在当今数字化时代，制造企业正面临着巨大的挑战和机遇。数据可视化分析成为提高生产效率、降低成本、优化决策的重要工具。小编将带大家了解如何利用工具实现制造企业数据可视化分析，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。 为什么选择Smartbi？在当今竞争激烈的制造行业，数据可视化分析成为企业决策的不可或缺的一环。而Smartbi作为一款领先的商业智能工具，为制造企业提供了强大的数据可视化解决方案。本文将深入探讨Smartbi在制造业中的应用，帮助企业更好地利用数据来优化运营和决策。 1. 强大的数据整合能力Smartbi支持多种数据源的链接整合，包括ERP、MES、PLM、WMS系统等。通过将各类数据整合到一个平台，制造企业能够在一个界面上综合分析不同来源的数据，提高工作效率。 2. 多维度的数据分析Smart2023-12-19
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年终数据分析报告这么写，领导超满意！年底了，如何做出一份优秀的年终总结？这篇教程可以帮助您在做年终总结的时候，省心省力还出彩，升职加薪buff拉满！2023-12-19 -
制造业零基础如何入门数据可视化？看完你就清楚了在现代制造业中，数据可视化是优化运营、提高效率的关键。小编将介绍如何从零开始，带你如何利用Smartbi应用于制造业的数据可视化，轻松入门。 一、 了解数据可视化的重要性数据可视化通过图表、图形化展示数据，使复杂的信息变得直观易懂。在制造业，它可以帮助管理者迅速把握生产、供应链等关键信息，做出更明智的决策。 二、学习基础数据可视化工具首先，了解常见的数据可视化工具，如Smartbi、Excel、Power BI等。这些工具易学易用，是入门的理想选择。通过创建简单的图表，逐步熟悉工具的操作和功能。 三、了解Smartbi在制造业的应用Smartbi是一款强大的商业智能工具，深耕制造业领域，沉淀出了适用性强的制造业数智化转型解决方案。基于供应链、研发、生产、订单等制造关键场景提供应用分析平台，通过Smar2023-12-18 -
分享一个制造企业都在用的数据可视化制作软件数据可视化软件是一类用于将数据转化为图形或图表形式，以便更容易理解和分析的工具。这些软件通过创建可视化表示，帮助用户识别模式、趋势和关系，从而更深入地了解数据。具体来看，对于企业来说，数据可视化有下面5个好处。1、更好的理解数据： 可视化软件使用户能够更容易地理解复杂的数据，通过图表和图形展示数据的分布、趋势和关系。2、支持决策制定： 数据可视化有助于在决策制定过程中提供更全面的信息。决策者可以更直观地看到数据，从而做出更明智的决策。3、发现模式和趋势： 通过可视化，用户能够更容易地发现数据中的模式、趋势和异常，从而深入挖掘数据的含义。4、与他人共享见解： 可视化软件通常支持创建和共享仪表板，使用户能够向他人展示他们对数据的见解，促进团队合作和沟通。5、监控业务绩效： 可视化工具还常用于实时监控业务绩2023-12-15
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