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美林數據技術股份有限公司(簡稱:美林數據,NEEQ:831546)是國內知名的數據治理和數據分析服務提供商。

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資料下載|數據分析行業干貨內容分享

2023-07-14 15:23:46
一、九個典型大數據分析應用實踐案例
從經典數據分析案例獲取分析思路
隨著大數據、云計算、智能傳感技術各個行業的深度應用,越來越多的企業開始嘗試通過數據挖掘技術和大數據分析技術,讓生產和一線業務實現提質增效。但根據權威機構調查,近年來,近 85% 的企業迅速啟動并創建了更多數字化轉型的的項目,但只有 37% 的企業成功。毫無疑問,成功的數據分析應用落地,不僅需要工具,更需要正確的策略和思路!
為了幫助更多數據分析師找到快速提升工作效率的路徑,避免踩坑,我們結合自身多年的數據治理服務經驗,收集整理了這份實踐案例集,內容涵蓋:
?電力、制造等行業現實企業遇到的典型數據分析問題和解決措施;
?經典業務問題的數據分析思路和方法;
?面向業務場景的數據分析工作方法;
大數據分析應用

二、企業物資管理數字化應用解析
很多企業經營者都會有這樣的疑問:
已經做了業務信息化相關工作,花錢花人力建了好多信息系統,為啥感覺企業運營還是沒有智能化呢?
比如說在企業的項目物資管理場景中,如果僅僅是為物資流轉的各個環節建設了信息系統,卻沒有在企業內部打通數據信息共享屏障,數據分析結果就很有可能滯后于實際業務開展。
那么我們應該如何圍繞業務本身的邏輯,去搭建數據中臺統一、匯集業務數據信息,并結合企業的實際業務需求,去設計數據應用的具體場景,完成對業務數據價值的深層挖掘呢?
《企業物資管理數字化應用解析》,就結合某企業智慧物資管控體系的建設經驗,為大家展示如何圍繞物資管理“進-銷-存”的業務模式,通過BI和AI工具的應用,去建設更加透明、靈活的物資管理體系,讓物資狀態、物資行業趨勢監控實時化、采購成本管控精細化,從而帶動經營業績的快速提升。
企業物資管理數字化應用解析

三、Tempo金融行業應用案例合輯
讓數據之力賦能金融智慧決策
隨著數字化技術的不斷升級,金融市場的格局也在不斷發生變化。借力人工智能與大數據分析的力量,讓日常工作智能化,輕量化,便捷化,來緩解一線業務人員的大量重復勞動,提高整體工作效率和準確度,已經成為了金融行業技術創新的新趨勢。 
美林數據 Tempo 大數據分析平臺近年來不斷貼近金融行業客戶需求,為客戶持續不斷 提供智能、安全、高效的大數據綜合應用解決方案,以數據力量持續賦能金融企業數字化轉型。
金融行業數據分析應用

四、汽車制造行業大數據及人工智能解決方案
文檔整理了近年來美林數據在汽車制造行業領域的實踐案例,在智能制造的大背景之下,大數據相關應用對汽車行業技術發展與應用革新,尤其是在新能源汽車領域,帶來了機遇和挑戰,也為智慧交通和智慧城市的管理和服務提供了更廣闊的視野和途徑。
通過大數據采集、集成與應用,汽車企業不僅可以建立一個打通供應鏈、制造、銷售全環節的智能化工廠,將物聯網的價值發揮到最大化,也可以通過數據分析,實現對生產質量的精準把控,最終實現降本增效的目標。
汽車制造行業大數據及人工智能

五、智能制造行業大數據與人工智能應用案例
文檔整理了近年美林數據在智能制造行業的應用案例。隨著制造業的智能化發展,大部分制造企業已實現市場、科研、批產、項目管理等業務管理的信息化,并累積了海量數據資產。如何有效利用數據資產,充分發揮數據價值,并將先進的制造技術、信息技術、智能技術進行深度融合和綜合展示,不僅是智能化發展的要求,也是制造企業亟需解決的問題。通過大數據綜合解決方案,為制造企業數字化運營管控提供有效的支撐,成為制造企業在智能制造條件下的必然路徑。
智能制造行業大數據與人工智能

六、行業標準分享:大數據從業人員能力要求
以信息技術和數據作為關鍵要素的數字經濟正在飛速發展,并逐漸成為推動我國經濟增長的重要力量,發展數字經濟是把握新一輪科技革命和產業變革新機遇的戰略選擇。而數字人才正是驅動數字經濟發展的核心要素,也逐漸成為企業經濟高質量發展不可或缺的新引擎。
然而,我國的數字化人才卻一直處于供需嚴重不平衡的狀態,據數據顯示,中國數字化人才缺口已接近1100萬,其中人工智能人才缺口超過500萬,數字化人才需求持續上漲,高質量大數據人才的培養至關重要。
該標準規定了大數據產業從業人員的職業種類和等級、能力要素、能力要求和評價方法,適用于大數據產業從業人員的崗位能力培養和評價,為大數據從業人員能力培養、職業發展等活動提供了評價依據,由北京易華錄信息技術股份有限公司、美林數據技術股份有限公司、湖北工業大學等23家單位共同編制完成。
大數據從業人員能力要求

七、行業標準分享:人工智能從業人員能力要求
國家統計局數據顯示,2019年中國信息傳輸、軟件和信息技術服務業年末就業人數為349.9萬人,其中電信、廣播電視和衛星傳輸服務年末就業人數達到229.1萬人。但是,擁有中高級專業技能的數字化人才比例并不高,在人工智能、虛擬現實、智能制造等前沿技術領域的數字人才更少。
人才作為產業發展的重要支撐,卻存在著大量缺口,且尚未形成產業界普遍認可的、統一的、科學的、準確的人才培養評價體系。人工智能從業者需要具備什么樣的技能,又有哪些分類,該如何進行人員能力的培養和評價?
這份《人工智能從業人員能力要求》的行業標準也許能給你答案!
該標準規定了人工智能從業人員的職業方向、種類、等級、能力要求、能力培養和評價方法。可作為從業人員能力培養、職業發展等活動的依據,由北京百度網訊科技有限公司、美林數據技術股份有限公司、南京理工大學等多家單位共同編制完成。
人工智能從業人員能力要求

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