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美林数据技术股份有限公司(简称:美林数据,NEEQ:831546)是国内知名的数据治理和数据分析服务提供商。

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资料下载|数据分析行业干货内容分享

2023-07-14 15:23:46
一、九个典型大数据分析应用实践案例
从经典数据分析案例获取分析思路
随着大数据、云计算、智能传感技术各个行业的深度应用,越来越多的企业开始尝试通过数据挖掘技术和大数据分析技术,让生产和一线业务实现提质增效。但根据权威机构调查,近年来,近 85% 的企业迅速启动并创建了更多数字化转型的的项目,但只有 37% 的企业成功。毫无疑问,成功的数据分析应用落地,不仅需要工具,更需要正确的策略和思路!
为了帮助更多数据分析师找到快速提升工作效率的路径,避免踩坑,我们结合自身多年的数据治理服务经验,收集整理了这份实践案例集,内容涵盖:
电力、制造等行业现实企业遇到的典型数据分析问题和解决措施;
经典业务问题的数据分析思路和方法;
面向业务场景的数据分析工作方法;
大数据分析应用

二、企业物资管理数字化应用解析
很多企业经营者都会有这样的疑问:
已经做了业务信息化相关工作,花钱花人力建了好多信息系统,为啥感觉企业运营还是没有智能化呢?
比如说在企业的项目物资管理场景中,如果仅仅是为物资流转的各个环节建设了信息系统,却没有在企业内部打通数据信息共享屏障,数据分析结果就很有可能滞后于实际业务开展。
那么我们应该如何围绕业务本身的逻辑,去搭建数据中台统一、汇集业务数据信息,并结合企业的实际业务需求,去设计数据应用的具体场景,完成对业务数据价值的深层挖掘呢?
《企业物资管理数字化应用解析》,就结合某企业智慧物资管控体系的建设经验,为大家展示如何围绕物资管理“进-销-存”的业务模式,通过BI和AI工具的应用,去建设更加透明、灵活的物资管理体系,让物资状态、物资行业趋势监控实时化、采购成本管控精细化,从而带动经营业绩的快速提升。
企业物资管理数字化应用解析

三、Tempo金融行业应用案例合辑
让数据之力赋能金融智慧决策
随着数字化技术的不断升级,金融市场的格局也在不断发生变化。借力人工智能与大数据分析的力量,让日常工作智能化,轻量化,便捷化,来缓解一线业务人员的大量重复劳动,提高整体工作效率和准确度,已经成为了金融行业技术创新的新趋势。 
美林数据 Tempo 大数据分析平台近年来不断贴近金融行业客户需求,为客户持续不断 提供智能、安全、高效的大数据综合应用解决方案,以数据力量持续赋能金融企业数字化转型。
金融行业数据分析应用

四、汽车制造行业大数据及人工智能解决方案
文档整理了近年来美林数据在汽车制造行业领域的实践案例,在智能制造的大背景之下,大数据相关应用对汽车行业技术发展与应用革新,尤其是在新能源汽车领域,带来了机遇和挑战,也为智慧交通和智慧城市的管理和服务提供了更广阔的视野和途径。
通过大数据采集、集成与应用,汽车企业不仅可以建立一个打通供应链、制造、销售全环节的智能化工厂,将物联网的价值发挥到最大化,也可以通过数据分析,实现对生产质量的精准把控,最终实现降本增效的目标。
汽车制造行业大数据及人工智能

五、智能制造行业大数据与人工智能应用案例
文档整理了近年美林数据在智能制造行业的应用案例。随着制造业的智能化发展,大部分制造企业已实现市场、科研、批产、项目管理等业务管理的信息化,并累积了海量数据资产。如何有效利用数据资产,充分发挥数据价值,并将先进的制造技术、信息技术、智能技术进行深度融合和综合展示,不仅是智能化发展的要求,也是制造企业亟需解决的问题。通过大数据综合解决方案,为制造企业数字化运营管控提供有效的支撑,成为制造企业在智能制造条件下的必然路径。
智能制造行业大数据与人工智能

六、行业标准分享:大数据从业人员能力要求
以信息技术和数据作为关键要素的数字经济正在飞速发展,并逐渐成为推动我国经济增长的重要力量,发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。而数字人才正是驱动数字经济发展的核心要素,也逐渐成为企业经济高质量发展不可或缺的新引擎。
然而,我国的数字化人才却一直处于供需严重不平衡的状态,据数据显示,中国数字化人才缺口已接近1100万,其中人工智能人才缺口超过500万,数字化人才需求持续上涨,高质量大数据人才的培养至关重要。
该标准规定了大数据产业从业人员的职业种类和等级、能力要素、能力要求和评价方法,适用于大数据产业从业人员的岗位能力培养和评价,为大数据从业人员能力培养、职业发展等活动提供了评价依据,由北京易华录信息技术股份有限公司、美林数据技术股份有限公司、湖北工业大学等23家单位共同编制完成。
大数据从业人员能力要求

七、行业标准分享:人工智能从业人员能力要求
国家统计局数据显示,2019年中国信息传输、软件和信息技术服务业年末就业人数为349.9万人,其中电信、广播电视和卫星传输服务年末就业人数达到229.1万人。但是,拥有中高级专业技能的数字化人才比例并不高,在人工智能、虚拟现实、智能制造等前沿技术领域的数字人才更少。
人才作为产业发展的重要支撑,却存在着大量缺口,且尚未形成产业界普遍认可的、统一的、科学的、准确的人才培养评价体系。人工智能从业者需要具备什么样的技能,又有哪些分类,该如何进行人员能力的培养和评价?
这份《人工智能从业人员能力要求》的行业标准也许能给你答案!
该标准规定了人工智能从业人员的职业方向、种类、等级、能力要求、能力培养和评价方法。可作为从业人员能力培养、职业发展等活动的依据,由北京百度网讯科技有限公司、美林数据技术股份有限公司、南京理工大学等多家单位共同编制完成。
人工智能从业人员能力要求

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