一是业务数据化与数据业务化关系。 业务数据化,即将我们将传统办案中的痕迹、材料和工作流程用数据方式整合和体现出来,这些我们做得很好,从OA系统到案管系统,其实都是业务数据化。数据业务化则是通过对业务系统中沉淀积累数据的整合,从数...
信息化是数据化的初级阶段,信息化能提升效率、沉淀数据,信息化为数据化输入必要的数据,信息化为数据化奠定基础;而数据化则倒逼IT系统的优化和完善,数据化通过对信息化阶段的数据进行集成、连通和分析来洞察业务,优化运营和决策。 图1 业务数据化的概念模型 具体来说,业务过程中能生产出数据,把这些数据沉淀和收集起来...
1. 数字化系统驱动创新：建立量化数据体系，持续评估数字化转型的效果，尤其关注订单满足率和库存成本的平衡，努力解决行业内长价值链带来的挑战。通过数字化系统的实施，恒安集团成功推动了变革与创新，并直接提升了业绩，包括优化了订单满足率和库存成本等关键指标。目前，整个全价值链的管理已经实现了从0到1的突破。
2.数据管理数字化:为了进一步支持决策,集团在财务、供应链和营销等部门建立了数据分析的核心用户群体,利用BI工具进行数据建模与指标构建。所有关联用户只能用指标生成报表,而不允许直接接触底层数据,这样确保了数据的一致性和准确性,使得各部门能够随时了解企业的经营状况,明确哪些产品盈利、哪些产品不赚钱,从而提升决策的...
【数据现象1】 如下图所示,某个风电机组在2013年8月9日21:45~21:47的表现。三个桨距角的初始值都在87.5度左右,然后三个桨距角逐步变为0度。 图1 控制电路重启造成三个桨距角的大差异 【业务解读】 这个过程实际上是调试过程中,变桨控制系统逐个重启造成的。在2013年8月9日21:45:40左右,第一个变桨控制...
一、业务数据化与数据业务化的核心概念 业务数据化是将业务活动中的各种痕迹或原始信息转化为数据的过程，其本质是用数据来表达和解析业务。数据业务化则是在业务系统中沉淀的数据经过二次加工，找出数据规律，让数据更好地理解业务，驱动业务发展，最终实现数据价值的运营闭环。二、业务数据化与数据业务化...
业务数据化与数据业务化之间存在着四种关系。首先，它们在数据应用深度上存在差异，业务数据化是基础，数据业务化是深化。其次，在节奏上，业务数据化为先，数据业务化随后，共同推动数据价值的释放。第三，二者在价值释放进度上形成“Done”与“Doing”的互补关系，业务数据化是已完成的部分，数据业务化是...
文思海辉金融事业部副总裁、大数据事业部总经理杜啸争认为,金融机构对于数据的态度应该从“业务数据化”到“数据业务化”转变,将“静态数据”变成“活数据”,以业务价值驱动数据运用,推动业务理解、洞察业务机会,真正让数据成为金融机构的重要资产。 杜啸争带领的文思海辉·金融大数据事业部拥有1300多名专业的咨询及交付人士...
数字化=“数据业务化”。 即:把信息化过程中,长期积累下来的交易数据、用户数据、潜客数据、产品数据等,不断整合融入到企业的经营管理中,通过数据发现问题/商机、用数据优化业务组合。 核心和本质是运用大数据、云计算等数字技术,实现企业的业务创新,其重点关注的是“数据驱动业务”,典型的工具是数据化系统,例如:BI...