缺乏数据统一标准
数据登记盘点流程缺乏统一的数据标准,无法有效避免数据混乱冲突、一数多源、多样多类问题。
数据周期规划混乱
数据周期规划混乱/种植和销售过程中无法实现数据监控,无法将历史数据和经验沉淀成方法指导生产。
难以统筹业务管理
数据的增删、修改、使用等权限管理混乱,难以建立全面、准确、完整地反映企业运营状况的单一数据视图。
数据质量参差不齐
数据冗余、数据缺值、数据冲突等数据质量问题不能被及时发现和有效解决。
安全监管势在必行
缺乏有效的数据安全管理机制,对敏感信息、隐私信息、保密信息的访问缺乏有效控制使其脱敏脱密合规,甚至对企业形成潜在的声誉和法律风险等。
数据价值难以评估
数据评价体系以及数据资产化目前处于初级阶段,数据增值保值以及数据估值衡量问题亟待解决,数据资产变现任重道远。
制造业数据源分散、复杂,包括实时生产数据、历史数据等,结合实践经验,打通IT和OT类数据,满足多渠道数据无缝接入。
对单一来源数据分析,往往价值度低,有权限的人员可以整合多渠道数据,生产、设备、产品,应用于不同场景,发挥数据的价值。
数据可视化智能推导引擎,用户无需编写繁琐代码,简单拖拽轻松创建数据模型制作图表,灵活多维分析,便捷分享分析结果。微服务框架支持持续集成,保障快速迭代。
提供一站式大数据管理和应用开发能力,让数据整合、分析挖掘、任务调度等变得轻松便捷,使业务人员更专注业务数据应用,提高效率。
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整合内部生产经营数据,结合外部市场环境数据,帮助决策者以更高更全面的视角洞察生产、产品、市场数据,提升产品和企业的市场竞争力。
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