制造业数字化经营分析解决方案

1、数字化环境下，制造经营分析的演进数字化的演进数字化1.090年代，“烟囱林立” 的企业数字化软件工具代替单个岗位的手工操 作价值链分割，仅满足本部门业务计算机技术单机应用计算机作为日常工作的辅助工具；一般的性能；数据文件数字化2.000年代，“关停并转” 的企业数字化整合企业内部信息孤岛流程整合，资源整合，以ERP为 代表网络技术C/S结构、PC界面网络的天下，计算机是节点网络技术开始高速发展 集中式大型数据库的发展数字化3.010年代-当前，大数据的 企业数字化移动互联网将触点进一步延申各类小型移动化、自动化应用为代表 数据量、效率大幅提升互联网技术B/S结构、移动化浏览器的天下大数据库计算

2、的发展自动化、智能化为代表的物联网 的全面发展数据全面的收集大数据的生产和消费数字化4.0未来20年代，智能化的 企业数字化物联网技术智能化、 AR、识别技术LOT、传感器的天下分布式数据的存储和处理数字化， 向广度、 深度、 精度三 个方向 快速向 前！数字化过程中的数据演进数字化1.0数字化2.0数字化3.0数字化4.090年代，“烟囱林立” 的企业数字化00年代，“关停并转” 的企业数字化10-当前年代，大数据的企 业数字化未来20年代，智能化的 企业数字化少量的内部数据大量的内部数据海量的数据天量的数据软件工具代替手工操作信息基本全部Key in信息零散整合企业内部信息孤岛，以ERP为

3、代表信息大部分手工Key in， 部分信息半自动化数据结构越来越关键互联网数据为代表数据量、效率大幅提升各类小型移动化、自动化 应用延申触点，补全业务 链条收集更多数据Click In物联网数据为代表数据量几何级增长先数据后需求Scan In手工Excel报表基于内部数据的BI系 统敏捷的、能处理大量数据的、 丰富展现形式的BI工具更好的性能、更智能的数 据、智能化的图形展现、 更加便捷的操作少量自制的报表大量的IT定制报表大量自助灵活的报表自助的、智能化的报表数据 生产数据 量数据 分析工具数据分析的趋势：专业化分工更加 清晰。回归本源， 让业务用户来制 作数据分析，IT部 门搭建平台更快处

4、理更多的 数据更好、更灵活的 展现数据数据报表Hint-Sight数据统计报表洞察发现Fore-Sight画像、预测、优化关联分析In-Sight时间（同环比）、组织（分布）、产品等维度 的交叉分析数据分析方式的演进精选客户医药与生命科学航空与物流高科技与制造业金融服务其他行业汽车制造快消零售我们的技术框架智能制造供应链优化财务绩效预测性维护 良品率提升 优化工艺销售与库存预测 备品备件优化 智能配送消费者洞察 购买路径 客户体验销售活动优化 奖金与返利 价格优化盈利分析 预算管理 CFO驾驶舱分布式计算与分布式存储数据消费数据准备Enterprise-gradeHybrid designPe

5、ople-focused主数据管理与元数据管理SQL服务机器学习与深度学习数据分析ImpalaKylin关于我们至今2005200720112002数据 集市十余年，我们与数俱进数据仓库 绩效管理高级分析 数据可视化 看板管理 商务智能2.0大数据技术 大数据应用 分析预测 数据挖掘 数据即服务专注于企业级数据分析服务的大数据公司数据处理平台进化应用方式数据分析方式的演进方向数据应用的演进方向更自由：维度的自由、数据的自由更自主：自主制作，工具的简化更全面：从小范围的决策分析，到全员的 数字素养更敏捷：工具的不断简化，有效降低使用门槛，提高 应用效率更深入：foresight数据应用从IT专业

6、工具，转向用户日常工具，参考office工具的演进举例：全员BI（例图）全球制造供应链分析全球制造供应链分析12Fore sight的一些应用17数据处理的演进方向更多存储：GB、TB、PB更多来源：各类数据源；结构化、半结构化、非结构化更多算力：CPU、GPU更灵活的配置：水平扩展更快的查询：越来越快的查询能力更多的场景：批、实时存储能力，算力，维护能力从小数据到大数据举例康众：大量交易数据的存储和分析传统数仓迁移到大数据平台 数据环境变化数据量从原来的TB级上到PB级计算量从百万级到亿级数据增量越来越快数据类型从结构化数据转向非结构 化数据计算方式从批到实时流数据数据存储HDFS/Hive

7、/HbaseKudu/Impala数据固化获取数据数据收集数据处理与存储数据处理生成 计算脚本原始存储结果存储多维报表高并发/低延迟交互查询复杂查询/低并发批量数据Flume收集获取数据Kafka传输缓存数据固化Spark Streaming 实时计算内部/外部数据前端BI工具VS.大数据架构数据仓库传统数据仓库难以适应PB级存储不能存储非结构化数据Scale up，依赖单台服务器性能查询计算速度有瓶颈，查询计算 能力上限在百万级，计算时间在 分钟级，甚至小时级软件license贵，可选择少，灵活 性少轻松应对PB级存储支持全类型数据存储Scale out，分布式、无限 扩展存储、计算性能查询

8、计算能力基本无上限， 计算时间在秒级、分钟级开源生态环境平台的演进更集中的软硬件环境：ETL调度、数据仓库、数据科学 管理工具、可视化工具、分发工具更简洁的架构：每个工具，都需要有一个服务器，到 只需要一个或少量更灵活的配置：水平扩展更简便的维护：稳定性、简化架构、工具门槛洞察推动行动的开展，实现业务转型观数台通过一个平台实现端 到端的全面支持：多数据源链接、ETL、数 据仓库、可视化工具、 门户管理、报表分发、 大屏技术有效简化平台的部署和 管理优秀的体验和高效的开 发更快、更全面、更简单、更集中的数据分析平台简单简单、智能的分析制作，简洁精炼的设置 赋能业务用户，释放IT资源全面全面的数据连接，天然的数据关联，全方位阅读数据迅速快速展现，无需等待。内存计算的特性，在同等数据量下，性能优异敏捷强大的数据处理能力，具备小型数仓的一切功能，快速完成数据准备工作平台平台化部署，支持全方位的数据获取、阅读One More Thing好的工具还要有好的用法方面分析流程目标如何做一个决策如何实现一个流程方式应用数据生产数据关注点全局的考量局部的细致特点需求