文|帆軟數據應用研究院 陳陵志

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台灣靠著製造業撐起了一個世代的經濟奇蹟,但隨著全球勞動力成本上升,消費者需求的快速多變,全球化的競爭,許多傳統製造廠面臨著巨大的挑戰。想要平衡損益,產品得出的更快、更好、更多才能在市場上搶佔先機。因此,企業必須開始思考如何提高內部協作效率、降低生產成本、提高產量質量、及時把握市場動態。雲天化作為一家以農業生產製造為主的企業,同樣感受到巨大的壓力,它的解答是智慧製造——從視覺化工廠實時監控開始。

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一、為什麼要做競品分析?

以筆者比較了解的家電、3C產品廠商為例,企業在E化建設過程中會選擇做內部數據分析,例如銷售、生產、庫存等,這對企業了解自身整體運營情況非常有用,但是這些信息對把握市場動態、了解客戶需求來說作用十分有限,而對外部數據的分析工作可以幫我們很好的彌補這些不足。

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文 | 帆軟數據應用研究院 李培鑫

為什麼要做銷售預測?

「我為何始終無法獲得準確的銷售預測?」我經常能聽到CEO、CFO、銷售經理這麼抱怨。銷售預測對高效銷售管理和業務資源配置至關重要。降低庫存、協調工人工期、採購備料、評估銷售團隊都需要精準的銷售預測,預測的精準度對上市公司股價而言,更是不能有絲毫含糊。

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文 | 帆軟數據應用研究院 李培鑫

在生產過程中,需要為生產的各個環節順利提供物資準備的庫存。包括原材料庫存、零配件庫存、在制品庫存等。而有相應的物資,就有相應的庫存。而在製造業中,大多數都是希望做到柔性生產、「零庫存」生產。

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文|帆軟數據應用研究院 任敏

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每年的雙十一,天貓都會在整點時刻直播戰績,可怕的戰績背後,不知道大家是否留意到背後展示的大屏,簡直酷炫吊炸天。

帆軟FineReport報表大屏

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數據分析項目到收尾關頭,總要出一份數據報告。

按照項目類型,可能是產品投放市場的效果評估;日常報表製作數據匯總;活動數據分析。而報告也分多種情況,有的需要給項目組一個交代,有的需要和業務組一同評估分析,有的則是郵件抄送領導向上級彙報。

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信息不對稱,尤其是信息不真實甚至不同程度存在的信息欺詐問題,是信用風險形成的重要因素之一。為此,亟需依託互聯網和大數據分析軟體技術,建立新型的信用風險監控體系,強化對風險的全景分析和前瞻預警。近年來,工商銀行在構建外部欺詐風險信息系統的基礎上,進一步收集全行風險大數據並挖掘處理,通過關聯業務分析和數據可視化建設,基於風險大數據重構了銀行風控體系,亦實現了銀行安全保衛工作內涵的創新突破。

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概述:作者是業界資深的數據分析師,人工智慧投資人,他在文章里給我們介紹了什麼是大數據的來源,目前在數據領域的初創公司與現有巨頭的競爭現狀,各自在數據領域所採取的不同做法,數據分析工作的外包,為什麼有關大數據分析軟體的項目總是會失敗?
在本章節中,我想試著描述、分享一下大數據在公司商業運營情境當中所扮演的角色。

大數據的能力是從何處而來?

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