61、构建按需企业的财务分析模型

构建按需企业的财务分析模型

在当今数字化时代,企业在进行技术转型时,财务分析是至关重要的一环。对于计划向基于服务器的计算(SBC)环境迁移的企业来说,如何准确评估成本和收益,是决策的关键。本文将介绍一种构建按需企业财务分析模型的方法,帮助企业做出更明智的决策。

1. 财务分析模型概述

每个组织的财务分析都有其独特的变量和计算方法,但可以使用这里介绍的模型作为创建自己 SBC 财务评估的框架。该模型定义了一种方法,用于识别向企业基于服务器的计算迁移时涉及的常见成本和节省。

Citrix ACE 成本分析器(www.acecostanalyzer.com)是一个很好的工具,可以快速提供对部署 SBC 预期节省类型的高级分析。而这里介绍的模型则更深入地分析特定预期产品成本和收益,以便向关键财务决策者展示令人信服的投资回报率(ROI)。

2. 构建电子表格模型

建议创建一个电子表格,计算未来三到五年内基于服务器的计算预期成本和节省。节省来自于减少以客户端为中心的计算环境中的成本,包括现有费用和预期未来费用。例如,如果 SBC 使企业无需在定期更新周期中升级 PC,那么购买和安装 PC 的成本就成为基于服务器计算下的年度平均节省。

在为企业 SBC 项目进行财务论证时,无需过于创新。仅硬量化节省就应足以支付项目成本并提供良好的投资回报。建议量化软节省,如减少用户停机时间,并将这些节省与投资回报率计算分开列出。虽然实施 SBC 的某些好处的价值可能超过总节省,但仍建议将好处单独列出。这种保守方法向管理层表明了项目的巨大价值,也有助于可行性委员会捍卫其评估,防止有人对财务分析提出质疑。

一个有效的财务模型应使用

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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  | 博主筛选后可见
 
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