世界經(jīng)濟(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是大勢所迫，早在2020年5月13日下午，國家發(fā)展改革委官網(wǎng)發(fā)布"數(shù)字化轉(zhuǎn)型伙伴行動"倡議。數(shù)字化轉(zhuǎn)型簡單說來，就是利用大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等彌補(bǔ)企業(yè)損失，善于化危為機(jī)，抓住產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化賦予的機(jī)遇，有效降低企業(yè)運(yùn)營成本。

數(shù)據(jù)已成為企業(yè)的核心財富，要做好數(shù)字化轉(zhuǎn)型，其實(shí)就是將數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的管理和使用，能為企業(yè)生產(chǎn)和決策所用。然而。很多企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，對數(shù)據(jù)的收集整合都是一大難點(diǎn)，由數(shù)字轉(zhuǎn)型變?yōu)闉閿?shù)據(jù)發(fā)瘋。同時，對數(shù)據(jù)靈敏度低，利用率低下，無法從已知經(jīng)驗(yàn)外獲得更高的見解。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn)：

1、數(shù)據(jù)孤島，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一：企業(yè)高層很難宏觀全面的從多維度（人、財、物等）洞察公司整體運(yùn)營狀況，目前只能從單一業(yè)務(wù)口徑查看數(shù)據(jù)，無法掌握各業(yè)務(wù)關(guān)鍵指標(biāo)（KPIs）之間的關(guān)聯(lián)性。

2、無法即時數(shù)據(jù)同步：業(yè)務(wù)人員每次需要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時都只能從業(yè)務(wù)系統(tǒng)中手動導(dǎo)出最新的數(shù)據(jù)，耗時費(fèi)力。

3、數(shù)據(jù)來源可靠性無法保證：數(shù)據(jù)從系統(tǒng)導(dǎo)出后再經(jīng)過人工手動Excel加工，無法避免部分人員有意篡改數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)統(tǒng)計出錯。

4、Excel提供的數(shù)據(jù)分析功能欠缺：種類不多、計算結(jié)果簡單、圖形粗糙、性能低下，且無法保證數(shù)據(jù)安全。

5、數(shù)據(jù)計算、處理性能欠缺：數(shù)據(jù)量較大時，原有業(yè)務(wù)系統(tǒng)、Excel等數(shù)據(jù)計算和處理能力已經(jīng)捉襟見肘，速度較慢，有些場景甚至無法處理，影響效率。 6、以IT驅(qū)動的數(shù)據(jù)化管理難以推動。

7、移動端查看數(shù)據(jù)困難：為了解決數(shù)據(jù)整合處理的難題，越來越多的企業(yè)建立了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集和管理平臺，建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)等解決了數(shù)據(jù)的處理。解決了數(shù)據(jù)的海量處理問題，如何對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而為企業(yè)提供決策性的輔助。

慧都大數(shù)據(jù)分析，讓數(shù)據(jù)會說話，讓數(shù)據(jù)告訴我們發(fā)生了什么？它為什么發(fā)生？將要發(fā)生什么？我們應(yīng)該做什么？

描述性分析：發(fā)生了什么？與事實(shí)接觸將真相可視化。原始數(shù)據(jù)、清洗的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)報表、專用報表

診斷性分析：它為什么會發(fā)生？理解有些事情為什么發(fā)生。自主BI分析敏捷BI，根因分析一般性預(yù)測分析

預(yù)測性分析：將要發(fā)生什么？理解未來最可能的場景，以及業(yè)務(wù)影響。預(yù)測模型機(jī)器學(xué)習(xí)、云計算預(yù)測分析及應(yīng)用

決策性分析：我們應(yīng)該做什么？為了使業(yè)務(wù)價值最大化而協(xié)作，通過高級分析找到最優(yōu)路徑。高級分析（what-if分析）規(guī)范性分析讓業(yè)務(wù)價值最大化找到最優(yōu)路徑

數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功案例：

慧都大數(shù)據(jù)，一直致力于將復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為清晰的見解，通過端到端的方案，將更好的滿足企業(yè)定制化生產(chǎn)的需求，提高企業(yè)運(yùn)營效率。

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