行业介绍

数据资产不清

某汽车制造企业为了满足自身发展与盈利的需要，横跨多个产品线的情况越来越普遍，导致了其业务系统繁多、数据资源纵横交错，数据体量也越来越大，客户对自己数据资产的掌握情况也越来越差。“我们有什么数据?数据量有多少?如何便捷查找数据?”问题亦成为制约企业未来数字化转型战略的拦路虎。

数据时效性和可用性不足

一方面，制造企业的风控、营销、投研、运营等业务端对数据提出了更高的时效性要求;而另一方面，海量数据资源缺少深度萃取和加工的手段和媒介。两个方面的现状让数据的“可用”性显得差强人意。

项目背景

从汽车行业数据的产生和采集方面来看，一辆汽车从研发、生产、采购、销售到售后，其所涉及的数据信息量都是较为巨大的。其中，车企的内部自有数据包括如整车出厂合格产量数据、车辆基础信息、零部件信息、细分市场调研采样数据、4S店维修数据等;外部数据包括来源于线上的主流汽车媒体、网络搜索引擎、电商平台以及网络社交媒体上的用户数据等。

而围绕这些数据可以逐步构建起庞大的、多层级的汽车大数据生态。实现这个生态的一步则是构建相应的数据资产，并可以灵活的认知和查找到可以有效利用的相应资产。

项目需求及痛点

统一门户

实现统一的“人的集成、界面集成、流程集成、业务集成、消息集成、应用集成”，提供统一信息资源访问入口，并根据用户的角色不同，提供个性化的服务。使企业可以以更低的成本，获得更高的效率和更广的视野和空间。

分类维护

在整合和规范的数据基础上，为不同类型的数据资源及相关报表提供相对应的开发手段，采取统一的模板化定制、发布方案，简化维护环节，降低维护工作对于IT技术人员的依赖性。

自助分析

以良好的交互、快速的可视化为设计理念，结合我司十余年在数据分析领域的理解，充分发挥“短、平、快”的优势，解决企业对于数据分析过程周期长、成本高的核心痛点。

数据驱动

将企业平台化、数字化作为指导思想，以“大、全、细、时”的企业数据以简洁、轻便、易读的形式展现给企业自身，形成可以推动企业数字化的助力，成为企业不断优化、不断顺应时代发展的可靠工具。

项目解决方案

建立数据资产导航及报表平台

基础设施建设;

数据导航平台建设;

已有指标、数据服务的移植;

相关制度、规则、标准、规范的规划及制定。

内容体系化建设

企业所有DM/DW可自主分析;

企业相关全系统接入;

企业相关数据实时、统一、在线;

相关制度、规则、标准、规范的补充及完善。

持续迭代及进化

数据积累，不断积累及沉淀可视化的数据组合，发挥大数据应有的威力;

快速响应，更快的形成需要的可视化数据，快速应对数据需求;

效能提升，报表组建更快，维护更容易。