制造企业内部信息化系统过多,沉淀了大量历史数据及增量数据。随着竞争加剧,企业在运营力求创新和发展,从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。 如何充分挖掘海量数据的价值,利用大数据分析技术指导企业经营决策,成为制造企业亟待解决的问题。
当前,随着信息化技术的进步,企业的财务信息化系统、 MRP 系统、ERP 系统得到了进一步完善,但内部信息系统之间缺乏统一的平台对数据进行关联、整合及联通,导致产销存等各环节无法协同工作,难以充分释放数据的真正价值。
企业虽然已经积累了大量的历史数据,但由于前期缺乏数据管理机制的规划,导致数据质量参差不齐、出现了基础数据分散、不统一、数据不一致的问题,难以为上层的数据统计分析应用提供支撑。
传统的数据集成工具,多采用集中式架构体系,一定程度上限制了产品本身的可扩展性, 无法针对业务的发展情况,有针对性的调整资源配置,资源的利用率相对较弱。
对接来自不同业务信息系统和渠道的数据,实现多源异构数据源融合,打通不同工业系统间的数据屏障。
流式与静态一体化的敏捷数据质量平台,及时发现数据质量问题。
产品可扩展性方面比较灵活,可以根据资源的性能消耗情况,灵活地增量水平节点,满足高性能和高扩展要求。
DataPipeline 数据融合平台大大降低了数据应用构建门槛,大量的流程性工作将由工具承担,促进了技术部门和业务部门的协同,释放了数据价值。
推动大数据在制造业企业内部的应用,帮助企业提升数据的准确性和及时性,提升企业的商业决策水平,提高企业进一步挖掘发现细分市场的可能性。
借助智能的数据处理工具,在提升效率、准确度的基础上节省了人手,大幅降低人力成本。