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智慧业管

2022-04-22

 

    对于企业业务管理来说,智能分析、大数据、集约化都是当前热门的话题。智慧化、智能化的业务管理正在为改变企业理解、预测、塑造和持续提升业务管理水平持续提供助力。道隆在为企业数字化转型、数据分析时代打造智慧型企业核心业务管理,提供全面的解决方案。

 

   智慧业管是道隆作为电信行业业务管理产品的建设者、从业者和研究者,持续进行思考、实践与创新而研发的智慧产品,以智慧、智能、致简的产品目标,为提高用户体验,通过实际的项目实践经验,提升运营效率,帮助企业挖掘更深层的盈利能力。

 

Ø 目前通用的数据分析工具操作复杂,需要进行专业培训,并适当开放数据平台权限,从而使数据分析变得更加简洁、高效,使得业务人员对于一些简单数据可以自己获取,需要有一定的代码编写能力,因此企业需要一个操作简便、易上手、界面化的工具。道隆以致简的产品设计理念,不断的为企业输出对应的支撑产品。知识规则库,就是为了解决数据分析工具复杂的问题、用户能够随时进行使用,以数据规则的形式进行固化保存,解决对应的业务数据分析问题,通过对数据指标、稽核规则、业务政策的业务知识与业务规则的数字化转化。  

Ø 大数据分析与挖掘的业务分支越发多样,繁杂,所使用的体系与方法标准还比较宽泛。构建一个适合企业自身业务管理需要的数据分析体系,与闭环流程显得越发重要。道隆在构建企业防控管理体系上不断的实践及探索,为企业在横向业务全覆盖,从识别、监督、分析、整改、量化、评估等环节上均积累了丰富的实践经验,纵向业务深入挖掘;在闭环流程梳理上。 宽表、建模能力服务,帮助企业实现数据分析体系的构建。通过对业务指标的提炼。宽表的加工,使企业的横向业务全覆盖建设变得更加高效;通过对机器学习技术的引入,纵向深入挖掘企业未知风险,强化和提高风险主动识别与挖掘的能力。

Ø 企业随着业务的不断多样、产品的不断创新,动态的监控和识别业务问题将变得越来越困难。那么构建指标分析体系,周期性为企业进行“体检”,将是企业的一种更加直观、动态的方法。指标作为一个有效的数据化管理的手段,是连接业务需求与最终报表呈现的关键要素。从抽象的业务问题中梳理出关键指标是使业务问题被解决的有效方法。道隆通过构建企业业务风险防控三层指标体系、在合规性稽核层,综合模型分析层为企业进行全面的风险稽核、监控以及主动预防,波动指标监控层。通过构建合规性稽核矩阵。波动指标库,监控,动态的为企业提供对业务风险进行识别、监督、规避、量化的数据依据以及处理能力,风险主动识别,业务健康度指标库持续提升各层对业务风险的防控能力;通过周期性的稽核。

Ø 业务部门经常会有明确的业务需求,但面对繁杂的数据总有无从下手的感觉。创建业务分析模型推动业务部门的业务分析能力在深刻理解业务部门需求的基础上,判断需求中所要获取的数据指标是否是最合适的,并能自主进行深入的数据分析,给出业务部门一直想知道却无从入手的数据、从而满足业务快速变化环境下进行数据化创新对此,道隆通过运营支撑服务的方式、为企业提供能力完备的运营支撑服务人员,提供一站式服务,到模型建设,到得到完整的结论,从业务分析,为企业用户从需求,建模分析师不同的专业,数据分析师,为业务部门能够专注业务发展提供持续助力。

Ø 业务与数据之间沟通难题的解决是一个循序渐进的过程、需要业务和数据共同配合并进行能力和方法上的提升。首先要有一个完整的体系、一个能够健康迭代的流程,其次要善用工具,数据管理、数据可视化、数据模型、工单管理重复性工作使用工具进行处理。根因分析库、解决方案库,是道隆为企业提供的一个知识积累、共享、复用的智能化方式,系统后续自动识别出的风险能够自动匹配其根因特征以及对应的解决方案,通过业务分析师对根因分析库以及根因特征规则的建立与迭代维护。通过持续迭代、积累的过程,数据人员在处理已识别的风险上变得更加高效,使企业业务人员,能够有更加充沛的精力来迎接企业未来的更多挑战与机遇。 

智慧、致简、闭环、健康、收益,一直是智慧业管产品遵循的演进方向。道隆不断引进成熟的大数据挖掘、机器学习、人工智能的方法以及技术,在业务智慧管理上不断探索及实践。为企业不断提供创新的服务方法、服务模式以及管控产品,为企业的智慧化管理不断赋能。

 

*稽核:从企业业务规则、逻辑、策略与生产管理系统数据之间的关系的视角、为企业数据的一致性,处理的智能化产品,合规性等数据质量问题提供核对,以提升用户体验、运营效率为目标。

 

*管控:从企业业务风险管控逻辑、规则、策略与生产管理数据+不符合质量标准数据+运营指标数据的视角,为企业提供主动业务风险识别、业务健康度评估、企业风险量化、风险规避处理的智能化风险管控产品,以提升企业业务风险管控能力,业务风险管控效果为目标,提升企业运营效率。

 

*运营:从构建企业智能运营生态圈的角度。结合企业已有的各种运营数据进行深度挖掘。以提升企业盈利能力为目标。通过智能的方式,主动识别发现更多盈利机会点。

 

*服务:培育及打造能力完备的服务团队。从业务分析、到数据分析、到模型落地、到系统建设一站式服务,从业务分析、数据分析、数据建模、系统建设培育各项专业的技术专家,完成企业智能业务管理能力的持续建设。


 
 
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