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银行如何借助数据分析提升业务运营效率

数字化经营模式正是针对“长尾”客群数量多、量级小的特征,以数字化技术为依托,解决“长尾”客群经营中边际获客成本高和信息不对称这两个根本问题。因此以数据驱动业务发展成为银行业务升级发展的“第一动力”。通过加强数据化思维和数字化运营,以打破边界、赋能业务创新,最终实现精细管理、优化客户体验。

  • 2022-05-09
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商业银行如何做好数据治理?

近年来,银行业在快速发展过程中已积累起海量的客户数据、交易数据、外部数据等,数据已成为银行业的重要资产和核心竞争力。这些数据除了支持银行前台业务流程运转以外,越来越多地被用于决策支持领域,比如风险控制、产品定价、绩效考核等。

  • 2022-05-11
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企业应该怎么建数据标准?

随着市场竞争的日益激烈及政府规范要求的日趋严格,越来越多企业已经逐渐意识到数据标准的重要性,但是苦于没有成熟解决方案、完善的标准体系制度以及相关经验,不知数据标准的建设该从何下手。根据以往的数据标准项目经验,小亿总结了一些数据标准建设流程和关键点,供大家参考。

  • 2022-05-09
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一文读懂数据治理如何让数据产生价值

数据管理是操作和实施层面的概念,是通过一系列实际落地的办法去实现“治理”目标的具体过程。数据管理对应的是一个以“数据管理部”级别的职能部门+各个相关职能部门的矩阵化组织。通过内建组织机构和工作机制,有牵头、有配合、有主责、有落实,在各自的职能领域去完成数据管理的具体任务,包括企业级层面的数据标准化、数据资产管理,业务领域层面的数据规范化、数据质量改进等等。

  • 2022-05-09
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企业如何做好大数据项目的选型

数字化主要是从数据的角度驱动,即从业务数据化再反过来实现数据业务化,通过数据来驱动整个企业的信息化转型目标。那么落地数字化转型目标上,数字化转型的范围数字化转型的范围可大可小,小到一个项目,大到生态链和供应链。聚焦当下,企业数字化的重点任务主要为项目精细化管理:要素和活动数字化、生产要素管理一体化。和企业管理集约:管理和协作在线化、项目和企业一体化。

  • 2022-05-09
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数据可视化大屏的应用与落地实践

当面对复杂的数据、信息,怎么找到数据之间的逻辑关系,就需要制作人具备一定的数据分析能力,也就是对大量复杂的数据具备数据敏感性,快速找到多维度、多变量的数据之间的逻辑关系,确定哪些数据之间有直接关系,哪些数据之间具有间接关系,需要重点展现哪些数据之间的关系,这些都需要制作人或者数据分析师及时做出准确判断。

  • 2022-05-09
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数据要素基础理论与制度体系总体设计探究

收入分配制度改革是我国改革开放的核心主题之一。我国按照按劳分配与按要素分配并存的收入改革思路,结合不同发展阶段特点,逐步将土地、资本、技术、管理、知识和数据纳入按要素分配序列之中。从推动我国从数据大国迈向数据强国的时代背景出发,分析指出当前数据要素市场化配置改革应当坚持国情视角、问题导向、综合改革和创新驱动等四个原则,并系统论述了推动数据要素市场化配置改革中的产权制度、供给制度、流通制度、分配制度和跨境制度等五个方面的基础制度设计。

  • 2022-02-21
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电信行业大数据业务发展建议

世界每天都有几十亿人使用计算机、平板电脑、手机和其它数字设备,因此产生海量数据,这些数据或“大数据”被誉为新的“金矿”,已经成为企业很重要的一份信息资产,如何利用这些大数据将成为企业赢得竞争的关键。在所有行业中,电信运营商拥有明显的优势,电信运营商拥有多年的数据积累,其数据资源的广度和深度是互联网企业难以比肩的。

  • 2022-02-19
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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