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帆軟互聯網行業行業方案特點

【帆軟互聯網行業行業方案特點|帆軟軟件】

互聯網行業有其自身的特色，例如數據量級大、數據來源復雜、分析復雜度高等。所以帆軟互聯網行業解決方案的一大特色，是將整個數據分析系統分為四個層次。

1. 數據獲取：獲取不同渠道的數據，包括常規的業務系統、自營平臺，也包括網絡爬取的行業數據、日志數據、用戶行為數據等。

2. 數據存儲：由于數據量非常大，尤其是將行為數據、日志數據納入分析系統中之后，需要更多的數據存儲計算方案，原始的關系行數據庫到分布式架構的greenplum、kylin再到大數據架構hadoop、spark等，根據公司數據規模選擇合適的數據平臺方案。finebi對業務人員沒難度，對業務人員主要是個軟件使用的熟練度，類似excel、ppt熟練度。

3. 數據分析：以豐富的圖表、靈活的展現形式、強大的計算公式對數據進行分析展現。

4. 數據挖掘：精準營銷、拉新預測、付費預測、風險控制等需求都需要對大數據進行挖掘，挖掘與展現層關系密切。

帆軟保險業解決方案

【帆軟保險業解決方案|帆軟軟件】

通常，保險公司信息化程度很高，基本上都有業務處理系統（像集團業務處理系統、老業務處理系統、個人代理人系統等）、數據服務系統（通過ETL對各業務系統數據的集成）、數據分析查詢系統（比如銷售管理系統、業務查詢系統）。業務在發展，時間再推移，上述三大系統在配合應用方面就顯得非常吃力：數據量進入TB級、報表需求急劇增長、報表開發時效性問題、統計口徑不一致、數據權限等問題涌現，企業亟需挖掘現有數據價值，用活數據，將數據轉化為生產力，從而輔助領導進行決策，促進提高工作效率，提升公司效益。【帆軟電力能源業解決方案|帆軟軟件】國家電網公司開發計量生產運行系統，通過此平臺負責統一協調和安排檢定生產基地的智能庫房和檢定流水線設備，實現計量裝置檢定過程的自動化流水線式生產。

帆軟金融保險業可以幫助企業數據達到整體統一，所有的分析數據均來源于一處，而且有明確的符合業務的數據粒度，實現數據及時、準確、可靠。建立統一門戶管理報表，統一管理原有系統的報表，以及新開發的報表。不同的職位對應不同的報表查閱、打印、download權限。對于公共的報表，直接放在網站上，供所有人查詢瀏覽。無需用戶登錄。同時用戶可以在移動端查看報表。報表功能上方便，快捷，，展現方式豐富，可以輕松開發報表。對于業務部門而言，數據分析難度大，分析失誤率高，浪費時間成本。能實現定制式報表，用戶自定義分析報表，即不同人物角色進去看到的指標不同：有的關注總的，有的關注個人渠道的，且可以讓他們自己選擇關注的指標。

帆軟交通運輸業解決方案

【帆軟交通運輸業解決方案|帆軟軟件】

很多交通運輸公司，在信息化發展后，已建成了多個信息管理系統，涉及運營、管理、財務等方面。這些系統既相對獨立，又具有一定的聯系，彼此會互相調用其它系統的數據。但這些信息系統經過了近十年的使用與發展，其本身固有的限制已經越來越不適合當前企業的業務需求。他們一致尋求既能不影響現有系統的運行，又能對全公司數據進行集中分析處理的方法，商業智能正是一個優xiu的解決方案。【帆軟銀行行業解決方案|帆軟軟件】帆軟的銀行業信息化解決方案立足于領導、業務、科信三個部門，針對銀行的經營目標和管理情況，是集銀行多個業務系統、BI報表中心、分析中心、控制中心等數據于一體的完整商業智能和大數據分析平臺解決方案。

利用帆軟解決方案，各系統數據得以聯系，以往堆積的數據也都”活躍“起來。也正因為這樣一個網絡式搭建的系統，車輛的信息得到歸檔集中，管理人員能夠實時有效地查看車輛運營信息和車輛維修保養狀況，輔助進行決策。帆軟解決方案也給管理運行帶來如下益處

1提高了查詢分析性能。

2減少和控制運營風險。

3通過增加效率來減少運營成本。

4通過智能化分析，合理安排車輛保養。

5分析報表自動化處理，減少人力物力支出。

6集成數據形成企業級信息視圖，便于綜合分析。

7通過智能化分析和數據挖掘捕獲知識，輔助管理決策。

帆軟物流業解決方案

【帆軟物流業解決方案|帆軟軟件】

物流系統能夠直觀的展示物流公司各個物流環節的處理結果和進度，對于異常情況能夠及時呈現預警結果。但是，現有物流系統各物流環節之間狀態參數并不能實時、方便傳遞。如第三方貨代、物流公司之間，各自建立自己的數據庫，沒有進行很好的集成，同時物流行業艙位價格等實時變化過快，無法提供移動終端的方式以方便物流角色進行業務操作，及保證客戶所查看數據實時更新。面向查詢：前端報表可以先期嵌入到各個系統中，后期在進行逐步統一。

而且貨主、物流公司、第三方貨代、船東等角色之間仍然停留在依靠傳統紛繁的電話、郵件聯系和查詢，人力交流成本隨著接單數量增加而成倍增加。

帆軟物流行業解決方案，可以將在線詢價訂艙、訂單填寫、審核、補料單外發、訂單確認等主要環節統一集成，以打破傳統電話、郵件追zong、多層人工審核等繁瑣操作，提高物流效率，設計對接單明細、客戶利潤、分部利潤、收款明細等維度數據進行統計分析，提供物流公司高層決策支持。通過大數據分析挖掘數據價值，為企業精準化營銷、反xi錢等需求場景提供服務。