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數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
數(shù)據(jù)接入
支持對接多種數(shù)據(jù)源
數(shù)據(jù)導(dǎo)入
支持導(dǎo)入Excel、csv、txt數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)模型HOT
支持基于單寬表、多表關(guān)聯(lián)建模
檢索增強(qiáng)生成RAGNEW
AI圖譜構(gòu)建
自動檢索語義層縮小查詢范圍
同義詞
提供同義詞示例
問答解析示例
基于特定復(fù)雜業(yè)務(wù)場景配置示例
知識庫HOT
支持特定領(lǐng)域知識配置，更智能
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數(shù)據(jù)管理
數(shù)據(jù)接入
支持連接各種數(shù)據(jù)源
指標(biāo)管理HOT
實現(xiàn)自增長指標(biāo)體系
數(shù)據(jù)采集
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)在線/文件補(bǔ)錄
數(shù)據(jù)模型
強(qiáng)大計算能力的OLAP建模
自助ETL
分布式計算的數(shù)據(jù)處理
數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)可視化HOT
高度交互的可視化分析
即席查詢
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真Excel的中國式報表設(shè)計
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分析報告
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數(shù)據(jù)挖掘
機(jī)器學(xué)習(xí)實現(xiàn)預(yù)測分析
Excel融合分析
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數(shù)據(jù)接入
支持連接各種數(shù)據(jù)源
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業(yè)務(wù)主題
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數(shù)據(jù)可視化
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智能指南
融合最前沿AI技術(shù)與BI能力，結(jié)合行業(yè)Know-How打造全新一代智能BIHOT
如何讓AIGC跟企業(yè)的戰(zhàn)略能夠匹配，能夠?qū)R？HOT
企業(yè)有了BI，為什么還需要以指標(biāo)為核心的ABI平臺？
指標(biāo)體系是重塑企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營能力的關(guān)鍵！
有了AI大模型加持，企業(yè)如何更有效地借助BI釋放數(shù)據(jù)價值？
AI + BI數(shù)智融合，如何驅(qū)動企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型發(fā)展？
管理駕駛艙成擺設(shè)？以指標(biāo)為核心的ABI平臺如何激活核心數(shù)據(jù)？
如何有效運(yùn)營數(shù)據(jù)以驅(qū)動業(yè)務(wù)發(fā)展與決策？
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傳統(tǒng)制造業(yè)訂單執(zhí)行上面臨的挑戰(zhàn)
訂單執(zhí)行缺乏過程管控
訂單執(zhí)行業(yè)務(wù)流程時快時慢，管理手段延時，亟需進(jìn)行事中管控
訂單延遲交付影響回款
整個訂單運(yùn)轉(zhuǎn)周期長，經(jīng)常延遲交付，影響回款和公司信譽(yù)
訂單延期后歸因整改難
難以歸因是哪個環(huán)節(jié)導(dǎo)致整體延誤，整改措施缺乏有效的判斷依據(jù)
訂單供需匹配難度大
訂單需求、生產(chǎn)達(dá)成、發(fā)貨等未全流程拉通，供需匹配難
制造業(yè)訂單執(zhí)行全過程預(yù)警系統(tǒng)方案
通過建立標(biāo)準(zhǔn)工時模板、實時監(jiān)控訂單執(zhí)行、定位超期環(huán)節(jié)、實現(xiàn)數(shù)據(jù)拉通和統(tǒng)一，全面提升訂單執(zhí)行效率
制造業(yè)訂單執(zhí)行全過程預(yù)警可視化呈現(xiàn)
制造業(yè)訂單執(zhí)行全過程預(yù)警系統(tǒng)方案價值
訂單執(zhí)行實時預(yù)警與管控
實現(xiàn)訂單執(zhí)行過程全流程預(yù)警，做到訂單執(zhí)行過程管控，變事后分析為事中管控，降低延期風(fēng)險，縮短訂單交付時間
前后端訂單信息無縫對接
打通前后端訂單數(shù)據(jù)信息，多級權(quán)限管理，信息共享協(xié)同，降低溝通成本，實現(xiàn)降本增
精準(zhǔn)定位與整改優(yōu)化
迅速定位訂單執(zhí)行過程中出現(xiàn)的問題及責(zé)任環(huán)節(jié)，迅速響應(yīng)問題，采取有效措施進(jìn)行糾正，實現(xiàn)業(yè)務(wù)閉環(huán)整改優(yōu)化
持續(xù)優(yōu)化與業(yè)務(wù)提升
通過收集并分析訂單執(zhí)行過程中的各項數(shù)據(jù)，企業(yè)可以不斷總結(jié)經(jīng)驗教訓(xùn)，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程與操作規(guī)范
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