数聚股份

在制造领域，某科工研究院集成DeepSeek与决策系统，实现研发投入、资产利用率与项目效益的跨系统联动分析，年节省运营成本超2000万元。随着大模型技术迭代，Chat BI将向三重维度演进：分析智能化：通过深度学习实现更精准的趋势预测，如结合物联网数据预判设备故障。在金融、制造、零售等行业的实践案例中，Chat BI已验证了其在提升效率、降低成本、加速创新方面的显著价值。Chat BI在这样的环境下才得以诞生，作为AI与BI的融合产物，以自然语言为核心，重构企业内部数据的消费模式。云服务商：基础设施赋能。

随着企业的不断发展壮大，随之带来大量的各类数据也水涨船高。企业如何合理的利用这些数据是当今企业所面临的重大挑战。作为目前使用范围最大的商业智能（BI）数据分析系统就是其中的代表工具之一，下面数聚股份就从多年的项目实践当中为企业分享BI数据分析系统的具体情况以及给企业带来的影响。

作为如今不可或缺的数据管理工具，商务智能（Business Intelligence，简称BI）正在成为企业决策的重要依据。当然，随着企业数据的不断增大，有效进行可视化的数据分析，可以帮助企业进行趋势洞察、优化业务结构、提供决策的数据支撑。下面就从小编的多年从业经验来分享目前市面上比较成熟的BI公司。

数据作为企业的核心的资产已经越发的受到企业管理层的关注，数据不仅作为企业日常经营做出决策的重要依据，同时更是推动企业进行变革的核心，那么更好的利用数据以及解读各类数据报表就是最为核心的，所以也就带来了数据可视化的产品应用而生。数据可视化不仅带来对于数据的深度解答，同时也方便管理层可以快速决策，避免错失市场良机。那么如何选择适合企业的数据可视化大屏工具就成了重中之重，下面数聚股份就从多年的从业经验来详细的分析注意事项以及工具选择。

数聚易问（E-Que）是基于数聚股份自研的AI语言模型和自然语言处理（NLP）、数据可视化等技术，整合企业现有的离散数据，深度学习用户语言习惯，理解数据分析诉求，以问答交互方式，精准、直观、快速地为管理决策者呈现所需的指标数据、业务报表，支持多维度组合、拆解、问题归因，无需掌握专业技能，提升用户经营洞察效率，降低IT取数和报表开发压力以及技术门槛，构建数字化驱动的敏捷型企业竞争优势。

在当今数据驱动的时代，企业和组织面临着海量信息的挑战与机遇。数据门户的搭建，不仅能够为数据的有效管理和利用提供便利，还能提升决策的效率，进而推动业务的发展。数聚将为所需企业深入探讨数据门户的概念、重要性、搭建步骤及实现过程中可能遇到的挑战与解决方案，帮助企业从零开始，成功搭建出属于企业自身的数据门户。

在当今数据驱动的时代，企业面对着海量的信息与数据。随着业务的复杂性加剧，如何有效地解读和利用这些数据，成为了企业决策的重要环节。而BI（商业智能）数据可视化看板，便是解决这一难题的关键工具。数聚将深入探讨BI数据可视化看板的意义、组成部分、应用场景以及未来发展趋势，帮助企业更全面理解这一工具。

在当今这个数据驱动的时代，商业智能（BI）系统已成为企业不可或缺的工具。BI系统不仅提高了数据处理和分析的效率，更重要的是，它能够帮助企业做出更加明智和精准的决策。在数聚多年的从业经验来看，BI系统的重要性主要体现在以下几个方面

数据中台是一套可持续“让企业数据用起来”的机制，是一套解决方案，不仅是一个平台。让数据更加灵活地支撑前端业务，通过持续沉淀企业数据复用能力形成数据从采集、治理、开发到数据服务的一整套数据使用的机制。

数聚协助德清县审计局完成对试点乡镇的GEP领导干部审计工作，参与编制了《GEP乡镇领导干部历任审计操作指南》并完成了自动化的审计模块。同时，我们基于上述工作发布了地方标准，为其他省市开展基于GEP的审计工作提供参考依据。

1. 用报表工具对老系统的已有报表重新开发；2. 根据新系统的特色和业务需求开发新的报表；3. 开发新的报表生成系统，将既有报表按条件导出成pdf或Excel文件到新的文件存储并供系统使用；4. 对报表的差错与生成进行页面管理。

随着大数据时代的到来，数据分析在各个行业中扮演着越来越重要的角色。而BI数据分析软件作为数据处理和可视化的核心工具，既能帮助企业更好地理解和利用数据，又能提升决策的准确性和效率。在市面上，有许多优秀的BI数据分析软件可以供我们选择，那么接下来，数聚带企业了解一下其中的佼佼者吧。

数据治理在现代企业管理中起着至关重要的作用。它确保数据的准确性、一致性和完整性，使企业能够做出明智的决策，并确保合规性。但要实现有效的数据治理，必须制定一系列标准来规范数据管理的方方面面。数聚将介绍数据治理的标准，让企业了解数据治理的重要性以及制定标准的必要性。

面临当下快速变化的市场，或是准备进行战略调整的时候，企业无法有效地运用大量历史数据，一些数据也不能直接使用。繁杂的数据让管理变得分散，领导层的监管能力下降，部门间矛盾的数据也给执行人员产生困扰。这极大的制约了企业面对数字化上感知、规划、传达、协同、决策和执行的需要，也影响了企业应变力和创新力。

在数聚看来，从数据治理到数据应用需要时间和耐心。它是一个持续不断的过程，需要组织和团队的共同努力和承诺。然而，一旦数据治理程序得到有效实施和管理，组织将能够更好地利用数据来支持业务和创造价值。

数据中台，作为现代企业的重要战略之一，正日益受到企业界的广泛重视。在信息时代，数据被认为是企业最重要的资产之一，而数据中台则是将企业内部外部的各种数据集中管理、整合和应用的平台。数聚将从几个关键角度，来阐述为什么要用数据中台。

随着数字化时代的到来，数据已经成为企业的核心资产之一。而数据中台作为数据管理和利用的核心平台，对于企业的发展起着至关重要的作用。然而，面对市场上琳琅满目的数据中台解决方案，企业应该如何选择合适的方案呢？下面数聚全方位解析

数据分析是在当今信息时代中非常重要的技能，无论是企业管理决策还是个人职业发展，都离不开对数据的深入分析。然而，在数聚看来对于许多初学者而言，数据分析可能会是一个令人望而生畏的领域。数聚就详细介绍数据分析的方法和技巧，帮助你轻松掌握这门技能。

在如今大数据时代，企业或组织往往面临一个重要问题，即如何有效地治理数据孤岛。数据孤岛是指数据在企业内部或不同部门之间形成一种隔离状态，导致数据无法流通、共享和利用。在数聚看来，要解决这一问题需要经过一系列有序的步骤和措施。

现代企业离不开数据，而数据的分析与应用更是成为企业走向成功的关键之一。然而，随着数据量的不断增长，传统的数据分析方法已经无法满足企业的需求。这时，智能数据分析系统应运而生，成为企业决策的得力助手。那么，智能数据分析系统究竟是如何帮助企业实现突破性增长的呢？下面就随数聚一起揭开这个引人注目的秘密。

在当今数字化时代，数据已经成为了企业决策的重要依据，而数据挖掘与数据分析作为数据处理的重要工具，都在帮助企业从数据中发现价值，从而提升业务效益。然而，许多人对于数据挖掘与数据分析的区别并不清晰。数聚将从不同角度深度剖析数据挖掘与数据分析的区别，并探讨它们在实际应用中的差异和优势。

随着互联网时代的到来，数据已经成为企业决策的重要基础。数据的高效处理和分析对于企业发展至关重要。那么，数据分析系统有哪些呢？下面数聚就从多角度一一解析，为企业提供详细的解决方案，助企业构建起一套完善的数据分析体系。

数据治理是指一套规范和流程，用于确保数据质量、合规性和安全性。它的目的是提供可信赖的数据，从而支持决策和业务创新。那么为什么我们需要数据治理呢？就随数聚来看一些重要原因：

以主数据和元数据双驱动，帮助企业提升数据质量，规范数据标准，为数据价值变现提供良好基础；融入管理思想，以指标体系为核心的数聚智能管理平台DIMP，则致力于打造企业的数字神经网络，深入挖掘和溯源指标所反映的业务根源，结合行动方案跟踪执行，AI算法动态监控指标异常，让组织更智慧，决策更高效。

在数聚股份看来，对于企业而言，数据治理和数据分析的必要性几乎无法被忽视。首先，数据治理可以提高数据的质量和可信度，从而为企业决策提供可靠的依据。良好的数据治理可以帮助企业避免因数据错误和不一致性而带来的损失和误判。其次，数据分析可以帮助企业发现新的商机和市场趋势，从而为企业的发展战略提供指导和支持。通过数据分析，企业可以了解客户需求，优化产品和服务，并制定更加精准的销售和营销策略。此外，数据分析还可以帮助企业预测未来趋势，规避风险和优化资源配置。

数据分析是当下企业必不可少的工具之一，数据资产是企业的重中之重，如何在各类数据当中提取重要信息，从而辅助企业做出智慧决策是企业的核心。下面，数聚就从常见的工具当中为企业做出介绍，方便企业寻找到适合自己的工具。

在数聚看来，这当中有很大一部分是因为企业为自己设置了一个不符合现阶段情况和发展需求的目标，缺乏方法来指导数据分析体系建设引起的。每个企业都有自己特有的“企情”，别的企业所做的事情和使用的方法不见得适用于现阶段的本企业。试想一个稍微夸张的例子，一个100人的小型企业，如果就要搞大而全的数据仓库、搞数据平台，显然是有些超出阶段性能力和需求的。从100人规模到10000人规模，可能中间有多个中间状态需要一步步走过去，比如个人级的数据分析方案、小组/部门级的数据分析方案、数据分析团队的成立和完善、数据分析师团队的引

它能够帮助企业整合和标准化数据，提供全面的数据支持和服务，提升企业的运营效率和管理能力，推动企业的数字化转型和创新发展。通过数据中台，企业可以实现数据的一次采集、多次利用，避免了重复采集和处理数据的工作，节省了企业的时间和资源成本。同时，数据中台还可以为企业提供实时的数据监控和预警功能，帮助企业及时发现异常情况和问题，并及时采取措施进行调整和优化。而数据中台作为一个集中管理和处理数据的平台，可以将来自不同来源的数据统一整合，通过数据标准化，消除数据冗余和不一致性的问题，从而提高数据的质量和准确性。

当前主流的敏捷BI报表软件，宣称“敏捷”的最大优势，是其内置的各类图表、灵活高效的函数、简单便捷的元素拖拽方式。区别于传统BI开发偏代码的环境，敏捷BI的前端报表开发，已经变得极具可视化，其使用的难度和逻辑与Excel相仿，哪怕对于没有技术基础的业务人员，也不影响其使用或做简单的修改和开发。从某种意义上，各类敏捷BI工具是对Excel等传统表格工具和代码环境优势的中和，而这个粘合剂，就是可视化交互元素，在保留后台代码搭建环境的基础上，敏捷BI工具将很多繁琐操作进行整合形成新的功能，使得数据在软件内的交互感

杭锅集团作为一家上市公司，在企业发展的同时，适逢中国证券市场对上市公司合规性要求更加严格，披露内容和管理要求对信息披露的频率和质量要求更高，提高财务报表合并的及时性与准确性从而符合财务管理需求，成为日趋紧迫的事宜。数聚公司凭借合并报表领域专业的实施团队和成熟的解决方案，最终，赢得杭锅集团上下领导的一致认可，成功牵手杭锅集团，为杭锅集团实施Hyperion合并报表项目。

总结下来，数据治理在企业运营当中显得十分重要，不仅可以帮助企业快速做出决策，提升运营效率，同时还可以满足合规要求与创新，是企业发展的重要屏障。只有很好的理解并重视企业的数据治理，才可以更好的把握企业发展方向，让企业进一步发展壮大。

在数聚看来，数据可视化对于业务决策来说是至关重要的。它可以帮助我们发现数据之间的联系和趋势，提高信息传递的效率和准确性，发现异常和问题以及提高数据报告的效果和吸引力。只有通过合理运用数据可视化技术，我们才能够更好地利用数据为决策提供支持，取得更好的业务成果。

总之，低代码开发平台是现代软件开发的趋势，能够大大提高开发效率和降低开发成本。在选择低代码开发平台时，我们建议您根据实际需求和平台的功能进行综合评估，选择最适合自己的平台。相信通过低代码开发平台的帮助，您一定能够快速开发出优质的应用程序，实现业务的快速发展。

数据治理对于企业来说是至关重要的。随着信息技术的快速发展和普及，企业面临着前所未有的数据量和复杂性。在数聚看来合理、有效地管理和利用这些数据，不仅可以提高企业的运营效率和决策能力，还可以为企业带来更多的商机和竞争优势。

近日，国内知名数字化市场研究咨询机构爱分析发布《2023爱分析·商业智能最佳实践案例》，此评选活动面向落地商业智能的各行企业和商业智能厂商，以第三方专业视角深入调研，评选出具有参考价值的创新案例。永达汽车集团与数聚股份合作的数字化智能运营管理平台项目，凭借突出的实践领先性与案例创新性，作为商业智能典型案例实力入选本次报告。

低代码作为近些年来被热议的话题，一直备受争议。低代码的出现更多的是用来辅助那些没有太多技能的人士而使用，在某些方面依然需要强大的代码来解决生产革新。所以低代码也不是浑水猛兽，也需要根据实际情况加以利用。那么为什么低代码会收到如此的争议呢？数聚将从多个角度来为企业主做揭秘。

然而，要实现数字化转型的成功落地并不容易，需要企业有明确的目标和正确的方法。数聚将探讨一些关键的步骤和策略，帮助企业实现数字化转型的顺利落地，并在竞争激烈的市场中取得优势。只有有明确的目标才能制定出切实可行的转型计划。因此，在进行转型前，企业应对现有的业务流程进行评估，找出其中的痛点和不足之处。在数聚看来，企业数字化转型的成功落地需要明确的目标、评估现有业务流程、选择适当的技术工具、制定详细的实施计划以及提供培训和支持。因此，企业需要制定严格的数据安全政策，并投入足够的资源来保护客户和企业的数据。

聚宝以模型为驱动，融合数据集成/加工/调度、报表与可视化分析、自由页面搭建与流程管控的一站式数字化应用建设平台，以低代码、可视化的友善操作体验实现数字技术普惠与工具平民化，助力企业成功实现数字化管理与业务转型，让数据价值快速变现、数字化成果可见。低代码平台的优势在于快速开发和高效率。传统的软件开发通常需要大量的编码和测试工作，而低代码平台通过可视化的开发环境和丰富的组件库，使开发过程变得更加简单和快速。随着信息技术的快速发展和企业数字化转型的需求增加，低代码开发平台成为了当前互联网行业的热门话题。

数据集成是指将不同来源的数据整合到一个统一的平台或系统中，以便进行分析、管理和共享的过程。随着信息技术的发展和应用场景的不断扩大，数据集成在各个行业中发挥着重要的作用。数聚股份将详细介绍数据集成在不同行业中的应用，并探讨其在推动行业发展中的价值和影响。

企业应该重视数据治理，在确保数据质量和安全的同时，更好地挖掘和利用数据的潜力，提升竞争力和创新能力。通过建立健全的数据治理机制，企业可以获取高质量的数据，并结合先进的分析工具进行深入挖掘，从而提升决策的质量。数据治理可以帮助企业建立统一的数据规范和标准，确保数据的一致性和可信度。通过建立数据质量管理和数据生命周期管理机制，企业可以更好地利用数据，发现潜在商机，提升数据的价值。数据治理可以帮助企业降低数据泄露和非法使用的风险。数据治理是指对企业的数据进行规范化管理和监控，确保数据的准确性、完整性和一致性。