央国企如何深化决策支持,打造战略型司库?
对此,企业需充分借助司库数字化平台的数据挖掘及分析技术,建立数据决策支持模型,加强集团对资金等金融资源的管控,实现决策分析场景化、动态化和智能化,将司库型财务打造为集团战略目标实现与业务运营的“智囊团”。面对海量数据,传统人工变得越来越难以洞察其中的规律并预测未来,而司库数字化平台能够沉淀全级次资金和金融...
数字价值观察室2024ITValue Summit特别版:让业务用起来,零售数字...
我相信对于这里面数据的分析洞察的能力,以及洞察效率要求会是更高的。OceanBase正好又是一个双负载引擎,既可以支持那种像双十一弹性这样的这种TP(事务处理)的能力,同时又是可以把这个数据转化成列存的存储格式去做分析,可以更好地、更快速地去在海量数据当中实时地分析,而且它可以用一套数据。传统的做法可能是有一...
元年科技揭秘智能管理会计平台亮点
一方面,构建基于数据仓库(DataWarehouse)+数据挖掘(DataMining)+联机分析处理(OLAP)技术的商业智能平台,是管理会计走向“智能化”的必然路径;另一方面,通过商业智能技术,外部数据和内部数据有机结合起来,推进管理会计的深度应用,成为集财务小数据、业务中数据、社会大数据于一体的集团级数据平台,构建智能化模型,最终为...
数据中台觉醒之旅:一名数据炼金术士的自述
1.1从数据仓库到数据中台还记得我刚入行时,数据仓库是大家追捧的明星。那时的我,就像一个初出茅庐的魔法学徒,满怀热情地钻研各种ETL魔法。然而,随着业务的快速发展,传统数据仓库的局限性日益凸显:1.数据更新周期长2.难以应对多样化的数据需求3.无法支持实时分析就在我为此苦恼时,数据中台的概念横空出世,如...
观远BI × 保险行业|活用「三板斧」轻松实现数据驱动决策
??数据分析:提供多维分析、自助分析、增强分析等工具,支持用户从不同角度深入挖掘数据价值。??数据消费:通过可视化图表、交互式看板、数据大屏等工具,将分析结果以直观的方式呈现,便于用户理解和决策。??企业级底座:涵盖云原生架构、数据安全、智能云巡检等,确保系统的高性能、稳定性和安全性,同时支持企...
数据产品经理必须掌握的知识其实只是在大佬眼中的常识
元数据是描述关于数据的数据,它提供了关于数据元的相关信息,如数据的来源、格式、位置、名称、大小等以及如何访问和处理这些数据(www.e993.com)2024年10月20日。有助于数据的识别、管理和使用。元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用,记录了数据从产生到消费的全过程。元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数...
BI工具与数据仓库是什么关系?引入BI前一定要建设数仓吗?
总的来说,BI和数据仓库是相辅相成的概念,共同支持组织对数据的管理、分析和利用。BI工具依赖于数据仓库提供的数据,而数据仓库则通过整合、存储和管理数据,为BI提供可靠的基础。一个长远优秀的BI项目建设一定离不开数据仓库,但企业可根据自己的实际数据及预算情况来综合考虑。在完善的数仓基础上建设BI是锦上添花...
美军决策优势的重要引擎:Advana数据分析平台
在COVID-19危机期间,国防部成功地使用Advana跟踪各个联邦机构的PPE库存,使国防部能够与卫生与公众服务部(HHS)和联邦紧急事务管理局(FEMA)等机构共享资源。国防部希望在未来的灾难支持工作中继续使用这种数据共享模型。Advana数据分析平台曾用于北方司令部组织的全球信息优势演习。该演习是验证“联合全域指挥控制”概念的...
金融业务与数据管理
数据仓库:银行如果要进行客户分析,可以建立一个数据仓库来存储和管理客户数据。数据仓库是一个面向主题的数据集合,用于支持管理决策。银行可以将学生数据从各个部门的数据源中提取出来,进行清洗、转换和整合,以提供一个统一的视图用于决策支持。数据仓库通常是一个高度结构化的环境,如星型模型或雪花模型进行设计。
数据简史:对数据的理解
二理解数据在当今世界,数据在制定决策、提高效率和推动各个领域的创新方面发挥着至关重要的作用。对于任何想要利用信息力量的人来说,了解不同类型的数据、管理数据所涉及的角色以及塑造数据未来的新兴趋势都是必不可少的。从构成数据基础的原始事实和数据到用于分析和可视化数据的先进技术,数据生态系统的每个方面都有...