华为云计算 云知识 DATA ET大数据分析及可视化引擎-用户案例

DATA ET大数据分析及可视化引擎-用户案例

某制造行业智能管理驾驶舱项目
随着制造业自动化与信息化水平的不断提升,该企业逐步认识到‘看报表’的时代即将远去,数据时代已经到来。该公司有完善的ERP系统,全自动化的加工设备,但是大部分数据还是滞后的,老板不能在第一时间了解工厂的详情。  每天睁开眼需要知道我的工厂是盈利还是亏本了  哪些地方赚钱了,哪些地方亏钱了  哪些产品应该舍弃,哪些产品应该增产  车间人员都在做是什么,设备利用率如何  三个厂去运营状况如何,实时查看 综合该企业目前的状况,我们为企业定制了一套科学的数据分析和可视化方案 功能模块 1) 营收模块 实时展示企业产值、成本、利润情况,并将三个厂区数据进行了汇总展示,同时支持穿透查看任意厂区产值详情、成本详情、利润详情。 2) 设备模块 集成车间自动化设备的可视化看板,实现了车间透明化管理,设备运转情况、设备故障信息、车间位置等轮播展示。这一可视化应用解决了车间集中管控难得问题。 3) 管理驾驶舱 智能管理驾驶舱的建设满足了企业日常生产需要,同时企业也将之用于外宾公司介绍讲解使用,使用效果方便快捷,直观形象。 智能管理驾驶舱项目,得益于锐网科技科学的项目管理方式,从需求收集到方案制定耗时仅一周;通过使用锐网科技的可视化引擎,从原型设计到交付使用仅耗时一周。高效的项目交付能力,企业满意度十分。 企业运用可视化大屏使其管理能力得到进一步提升,领导不需要再深入车间一探究竟,站在屏幕前即可做到了如指掌。与此同时企业形象也有了大幅度提升,接待合作伙伴以及政府类人员时,通过可视化大屏直观震撼的视觉体验。 该企业可视化应用既达到了企业管理的目的,同时也提升了企业形象。
某能源集团“智慧能源”大数据可视化平台建设
应用场景 1、大屏展示 在数据应用层面,划分为领导决策指挥中心、职能部门管理看板、员工创新应用平台三部分。  管理者决策指挥中心 在综合看板选取集团管理者最关心且最能动态反映企业经营状况、健康发展的宏观经营指标,以及与行业特征、企业特征密切相关的其他关键业务指标,通过指标追溯到产业板块、下属单位指标的具体情况,辅助管理者了解集团及分子公司的经营情况,通过数据可视化引领智慧决策。  职能部门管理看板 根据各职能部门的实际业务,建立各自的管理看板,包括财务分析看板、人力分析看板、采购分析看板、生产分析看板、投资分析看板,以及其他职能部门看板,在项目实际建设过程中进行详细设计。  员工创新应用平台 针对基层业务执行人员,搭建创新应用平台,提供自助分析、多维分析、自定义报表工具等,可以快速实现各部门相关数据查询、数据提取,指标分析,形成自主创新的分析模板,让员工最大限度的发挥潜能,提升管理意识和业务主动性,实现数据分析应用创新。 2、PC门户 通过单点登录的方式,将大数据可视化平台与现有集团门户进行集成,由门户可以直接进入相应的可视化平台展示界面。 3、移动分析 支持在移动端适配的访问方式,便于企业各层级不同业务角色随时随地查看业务数据并呈现可视化分析结果,为管理决策提供及时有效的数据支持。 由于大数据应用的普及和企业数字化转型的趋势,企业对集成多部门、多系统数据并进行大数据可视化分析产生了更多需求。为了满足企业对数据管理的需求,锐网采用模块化产品,同时应用先进的大数据技术和方法,从实用性、开放性、扩展性、安全性及易用性等多个方面构建大数据可视化平台,实现了企业的信息化建设应用的进一步推进。
某数据中心“智慧大脑”建设项目
可视化项目旨在展示企业在数据、算力、算法的能力,展示企业基于大数据的数据服务、软件服务、咨询服务、智能网联服务的能力。对外凸显企业在所在产业的领导地位、提升企业品牌形象和信誉度,对内夯实企业级“智慧大脑”的基础。使用DATE ET,该企业各数据结果以融合数字创意的可视化的展示方式,借助大型拼接屏、交互终端呈现在综合管控中心,为企业智能判断和决策提供支撑,真正做到“深度洞察业务,推动精细决策”。 需求调研: 通过对各团队的了解及访谈,充分了解各部门工作内容及成果。前端展示的过程能够准确的展示各部门成果,结合这些已有的成果以及规划的版块,整体搭建体系框架。 数据整理、加工: 我们根据得到的信息,梳理体系框架,对相关的成果指标进行整理计算,对统一数据进行梳理整合,从而保证数据的完整性、准确性和及时性,保证展示效果。 报表实施: 该报表总计有6个模块,每个模块均有弹窗选项,每个弹窗内均有多个维度数据切换。各部门可以使用该大屏进行完整部门成果的展示。 价值: • 极大地提高了公司成果展示效果。以往展示的效果不直观,通过将数据以分布图、饼状图、柱状图等数据整理的方式,直观简明把成果数据进行了展示。 • 有效提升成果数据的输出效率。数据处理的过程满足各部门所需要的结果数据,实时计算输出,快速生产结果集。 • 发掘更多数据场景。在建设过程中,梳理了所有基础数据。以往未使用的数据。经过数据可视化的呈现,发掘了更多的使用场景。
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