一、九個典型大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用實踐案例
隨著大數(shù)據(jù)、云計算、智能傳感技術(shù)各個行業(yè)的深度應(yīng)用，越來越多的企業(yè)開始嘗試通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，讓生產(chǎn)和一線業(yè)務(wù)實現(xiàn)提質(zhì)增效。但根據(jù)權(quán)威機(jī)構(gòu)調(diào)查，近年來，近 85% 的企業(yè)迅速啟動并創(chuàng)建了更多數(shù)字化轉(zhuǎn)型的的項目，但只有 37% 的企業(yè)成功。毫無疑問，成功的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用落地，不僅需要工具，更需要正確的策略和思路！
為了幫助更多數(shù)據(jù)分析師找到快速提升工作效率的路徑，避免踩坑，我們結(jié)合自身多年的數(shù)據(jù)治理服務(wù)經(jīng)驗，收集整理了這份實踐案例集，內(nèi)容涵蓋：
?電力、制造等行業(yè)現(xiàn)實企業(yè)遇到的典型數(shù)據(jù)分析問題和解決措施；
?經(jīng)典業(yè)務(wù)問題的數(shù)據(jù)分析思路和方法；
?面向業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)分析工作方法；
二、企業(yè)物資管理數(shù)字化應(yīng)用解析
很多企業(yè)經(jīng)營者都會有這樣的疑問：
已經(jīng)做了業(yè)務(wù)信息化相關(guān)工作，花錢花人力建了好多信息系統(tǒng)，為啥感覺企業(yè)運營還是沒有智能化呢？
比如說在企業(yè)的項目物資管理場景中，如果僅僅是為物資流轉(zhuǎn)的各個環(huán)節(jié)建設(shè)了信息系統(tǒng)，卻沒有在企業(yè)內(nèi)部打通數(shù)據(jù)信息共享屏障，數(shù)據(jù)分析結(jié)果就很有可能滯后于實際業(yè)務(wù)開展。
那么我們應(yīng)該如何圍繞業(yè)務(wù)本身的邏輯，去搭建數(shù)據(jù)中臺統(tǒng)一、匯集業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)信息，并結(jié)合企業(yè)的實際業(yè)務(wù)需求，去設(shè)計數(shù)據(jù)應(yīng)用的具體場景，完成對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)價值的深層挖掘呢？
《企業(yè)物資管理數(shù)字化應(yīng)用解析》，就結(jié)合某企業(yè)智慧物資管控體系的建設(shè)經(jīng)驗，為大家展示如何圍繞物資管理“進(jìn)-銷-存”的業(yè)務(wù)模式，通過BI和AI工具的應(yīng)用，去建設(shè)更加透明、靈活的物資管理體系，讓物資狀態(tài)、物資行業(yè)趨勢監(jiān)控實時化、采購成本管控精細(xì)化，從而帶動經(jīng)營業(yè)績的快速提升。
三、Tempo金融行業(yè)應(yīng)用案例合輯
讓數(shù)據(jù)之力賦能金融智慧決策
隨著數(shù)字化技術(shù)的不斷升級，金融市場的格局也在不斷發(fā)生變化。借力人工智能與大數(shù)據(jù)分析的力量，讓日常工作智能化，輕量化，便捷化，來緩解一線業(yè)務(wù)人員的大量重復(fù)勞動，提高整體工作效率和準(zhǔn)確度，已經(jīng)成為了金融行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的新趨勢。
美林?jǐn)?shù)據(jù) Tempo 大數(shù)據(jù)分析平臺近年來不斷貼近金融行業(yè)客戶需求，為客戶持續(xù)不斷 提供智能、安全、高效的大數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用解決方案，以數(shù)據(jù)力量持續(xù)賦能金融企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
四、汽車制造行業(yè)大數(shù)據(jù)及人工智能解決方案
文檔整理了近年來美林?jǐn)?shù)據(jù)在汽車制造行業(yè)領(lǐng)域的實踐案例，在智能制造的大背景之下，大數(shù)據(jù)相關(guān)應(yīng)用對汽車行業(yè)技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用革新，尤其是在新能源汽車領(lǐng)域，帶來了機(jī)遇和挑戰(zhàn)，也為智慧交通和智慧城市的管理和服務(wù)提供了更廣闊的視野和途徑。
通過大數(shù)據(jù)采集、集成與應(yīng)用，汽車企業(yè)不僅可以建立一個打通供應(yīng)鏈、制造、銷售全環(huán)節(jié)的智能化工廠，將物聯(lián)網(wǎng)的價值發(fā)揮到最大化，也可以通過數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)對生產(chǎn)質(zhì)量的精準(zhǔn)把控，最終實現(xiàn)降本增效的目標(biāo)。
五、智能制造行業(yè)大數(shù)據(jù)與人工智能應(yīng)用案例
文檔整理了近年美林?jǐn)?shù)據(jù)在智能制造行業(yè)的應(yīng)用案例。隨著制造業(yè)的智能化發(fā)展，大部分制造企業(yè)已實現(xiàn)市場、科研、批產(chǎn)、項目管理等業(yè)務(wù)管理的信息化，并累積了海量數(shù)據(jù)資產(chǎn)。如何有效利用數(shù)據(jù)資產(chǎn)，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價值，并將先進(jìn)的制造技術(shù)、信息技術(shù)、智能技術(shù)進(jìn)行深度融合和綜合展示，不僅是智能化發(fā)展的要求，也是制造企業(yè)亟需解決的問題。通過大數(shù)據(jù)綜合解決方案，為制造企業(yè)數(shù)字化運營管控提供有效的支撐，成為制造企業(yè)在智能制造條件下的必然路徑。
六、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)分享：大數(shù)據(jù)從業(yè)人員能力要求
以信息技術(shù)和數(shù)據(jù)作為關(guān)鍵要素的數(shù)字經(jīng)濟(jì)正在飛速發(fā)展，并逐漸成為推動我國經(jīng)濟(jì)增長的重要力量，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)是把握新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革新機(jī)遇的戰(zhàn)略選擇。而數(shù)字人才正是驅(qū)動數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心要素，也逐漸成為企業(yè)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展不可或缺的新引擎。
然而，我國的數(shù)字化人才卻一直處于供需嚴(yán)重不平衡的狀態(tài)，據(jù)數(shù)據(jù)顯示，中國數(shù)字化人才缺口已接近1100萬，其中人工智能人才缺口超過500萬，數(shù)字化人才需求持續(xù)上漲，高質(zhì)量大數(shù)據(jù)人才的培養(yǎng)至關(guān)重要。
該標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員的職業(yè)種類和等級、能力要素、能力要求和評價方法，適用于大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員的崗位能力培養(yǎng)和評價，為大數(shù)據(jù)從業(yè)人員能力培養(yǎng)、職業(yè)發(fā)展等活動提供了評價依據(jù)，由北京易華錄信息技術(shù)股份有限公司、美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司、湖北工業(yè)大學(xué)等23家單位共同編制完成。
七、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)分享：人工智能從業(yè)人員能力要求
國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2019年中國信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)年末就業(yè)人數(shù)為349.9萬人，其中電信、廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)年末就業(yè)人數(shù)達(dá)到229.1萬人。但是，擁有中高級專業(yè)技能的數(shù)字化人才比例并不高，在人工智能、虛擬現(xiàn)實、智能制造等前沿技術(shù)領(lǐng)域的數(shù)字人才更少。
人才作為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要支撐，卻存在著大量缺口，且尚未形成產(chǎn)業(yè)界普遍認(rèn)可的、統(tǒng)一的、科學(xué)的、準(zhǔn)確的人才培養(yǎng)評價體系。人工智能從業(yè)者需要具備什么樣的技能，又有哪些分類，該如何進(jìn)行人員能力的培養(yǎng)和評價？
這份《人工智能從業(yè)人員能力要求》的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)也許能給你答案！
該標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定了人工智能從業(yè)人員的職業(yè)方向、種類、等級、能力要求、能力培養(yǎng)和評價方法。可作為從業(yè)人員能力培養(yǎng)、職業(yè)發(fā)展等活動的依據(jù)，由北京百度網(wǎng)訊科技有限公司、美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司、南京理工大學(xué)等多家單位共同編制完成。
美林?jǐn)?shù)據(jù)咨詢熱線：4006082558
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