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数字化管理驾驶舱的框架

数字化管理驾驶舱,是企业数字化建设的内容之一,是数据分析的主要表现形式。数字化管理驾驶舱可以为企业提供以下场景的数据分析服务:

图1:数字化管理驾驶舱的应用场景

统计分析:

针对特定KPI或业务对象进行统计分析。比如,平均值、总计、中位数,等等,也可通过回归模型做简单的业务推测。

知识发现:

从业务数据中寻找规律,把数据转化为知识,把知识转化为洞察和业务Know-How。

业务可视化:

帮助企业和用户了解业务当前的现状,对异常情况进行报警,支持对业务异常的原因分析和解决措施的制定。

风险预警:

通过相关数据之间的匹配和比对,找到数据中的异常,然后再将之应用到相关的业务风险模型中,就是实现风险预警,并提示企业尽快进行风险的预防。

专题研究:

针对特定的问题进行分析,识别其中的因果逻辑。比如,产品质量成本分析,以优化产品的质量成本结构。

业务预测:

针对某些业务对象及其未来的表现进行预测。比如,设备失效预测以支持预测性设备维护,质量缺陷预测以支持预测性质量检验,产品销售预测,等等。

决策支持:

针对给定的业务目标和边界条件,通过业务模型对目标的可行性进行仿真和模拟,识别可能的短板或风险。

小结

数字化管理驾驶舱的应用方式是借助各种算法或模型,对企业的交易数据进行加工和分析,再应用到相关的业务场景。换句话说,数据、算法或模型、场景,是数字化管理驾驶舱的主要要素。

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