戴森选择fone以‘供应链分析’拉动数字管理价值

戴森中国与fone合作开展供应链分析项目,旨在提高管理效率、优化预测体系,通过统一数据标准、搭建业务模型和输出管理报表,实现供应链精细化管理,增强企业竞争力。

日前,戴森中国供应链部门与fone合作开展了供应链分析项目,以提高管理效率、优化预测体系为目标,进行了一系列供应链业务体系梳理及分析系统建设工作。

 

作为一家英国创新科技公司,戴森以设计与研发简化生活的产品对消费者形成吸引力,在中国已经形成了一套涵盖产品进口、入库、分销、直营、售后等业务环节的管理体系,线上销售渠道除了品牌官网外,也涵盖了天猫、京东和苏宁等主流电商平台,从2015年到2018年,戴森在中国市场的规模增长了十倍。

 

随之而来的问题是,现行的业务管理模式及数据沉淀情况均不能满足业务的高速发展,最迫切需要改变的就是供应链管理,因此戴森启动供应链分析项目,以提升供应链的管理效率、优化供应链的计划预测体系,丰富管理层经营决策手段,用精细化管理增强企业综合竞争力。

 

统一数据标准

戴森部门间的协同难度高的原因,主要来自于主数据未能统一,各部门做数据统计时口径不一致。fone将通过梳理主数据,建立主数据模板、以接口连接明晰数据来源,确认主数据流程。这能有效保证在目前戴森数据量持续增长的情况下,保证基础数据的准确性。

 

搭建业务模型

在数据口径统一、数据来源清晰的情况下,建立标准化的业务指标体系,也能够明确数据及业务流程,将指标责任下发到具体部门,以合理的业务模型解决管理分散等问题。

 

输出管理报表

最终根据需求形成进口、库存、销售等日常业务报表及各类分析报表,及时了解进口情况、库存状态,随时调取所需信息。

通过供应链分析系统的建立,fone将协助戴森建立标准、搭设平台;下一阶段,借由统一的数据仓库与分析平台,纳入财务、销售等更多业务体系,形成核心数据智能化,实现助决策、防风险、提效益的数据赋能作用,稳步推进“初期建基础,中期实现高效运营,长期作为利润保障”的目标。

fone将以持续稳定的运维服务、持续优化的应用能力,陪伴戴森在中国业务的持续增长。

人们在日常生活中经常会遇到这样的情况:超市的经营者希望将经常被同时购买的商品放在一起,以增加销售;保险公司想知道购买保险的客户一般具有哪些特征;医学研究人员希望从已有的成千上万份病历中找出患某种疾病的病人的共同特征,从而为治愈这种疾病提供一些帮助……对于以上问题,现有信息管理系统中的数据分析工具无法给出答案。因为无论是查询、统计还是报表,其处理方式都是对指定的数据进行简单的数字处理,而不能对这些数据所包含的内在信息进行提取。随着信息管理系统的广泛应用和数据量激增,人们希望能够提供更高层次的数据分析功能。为此,数据仓库应运而生。   数据仓库的概念及特点   数据仓库概念始于本世纪80年代中期,首次出现是在号称“数据仓库之父”William H.Inmon的《建立数据仓库》一书中。随着人们对大型数据系统研究、管理、维护等方面的深刻识认和不断完善,在总结、丰富、集中多行企业信息的经验之后,为数据仓库给出了更为精确的定义,即“数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合”。   数据仓库并没有严格的数学理论基础,也没有成熟的基本模式,且更偏向于工程,具有强烈的工程性。因此,在技术上人们习惯于从工作过程等方面来分析,并按其关键技术部份分为数据的抽取、存储与管理以及数据的表现等三个基本方面。   ⑴数据的抽取:数据的抽取是数据进入仓库的入口。由于数据仓库是一个独立的数据环境,它需要通过抽取过程将数据从联机事务处理系统、外部数据源、脱机的数据存储介质中导入到数据仓库。数据抽取在技术上主要涉及互连、复制、增量、转换、调度和监控等方面。数据仓库中的数据并不要求与联机事务处理系统保持实时同步,因此数据抽取可以定时进行,但多个抽取操作执行的时间、相互的顺序、成败对数据仓库中信息的有效性则至关重要。   ⑵存储和管理:数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库,同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心,则需要从数据仓库的技术特点着手分析。   ⑶数据的表现:数据表现实际上相当于数据仓库的门面,其性能主要集中在多维分析、数理统计和数据挖掘方面。而多维分析又是数据仓库的重要表现形式,近几年来由于互联网的发展,使得多维分析领域的工具和产品更加注重提供基于Web前端联机分析界面,而不仅仅是在网上发布数据。   提到数据仓库,人们难免会想到仅有一字之差的数据库,那么,数据仓库和我们经常提到的数据库有哪些区别呢?为什么要使用数据仓库呢?
【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值