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数据产品智慧物业

数据管理，是支撑企业标准化管理，项目规模模化拓张，经营快速决策的有效支撑手段。大数据管路主要涵盖数据标准体系建设，数据治理体系建设，数据采集体系建设，数据流转体建设，数据预警体系建设以及数据分析体系建设等多个方面。而目前在园区运营方或管理方，在大数据管理层面，仍处于比较基础应用的阶段，主要是使用一些自定义报表工具或者BI智能分析工具对提现有业务数据进行初步的分析和使用。但是，由于前期在数据治理方面没有重视或数据标准基础比较薄弱，导致在进行数据分析时，往往会会遇到下面的痛点问题：

  • 数据统计大多数对项目级，对区域层和集团层的分析较少

  • 对异常数据的捕捉或场景提炼比较少未起到过程监控的作用

  • 数据主要来源一渠道，没有实现收入或成本的预测性分析

  • 数据展示的可视化程度不高，主要以表格或平面方式展示没有支持数据的层级穿透

数据产品

「 目前普遍存在痛点 」

  • 领导对数据分析的需求时而变化，无法快速给予响应

  • 各系数的数据质量参差不齐，治理难度较大

  • 领导对数据分析的需求时而变化，无法快速给予响应

  • 大部分都是属于事后的数据分析，缺乏事前和事中的控制

智慧物业

核心功能

CORE FUNCTIONS
大数据管理子系统，主要满足数据全生命周期的管理需要，已实现数据的资产管理为目标支持主数据管理应用，建立统一的数据标准，支持数据治理操作实现数据统一归集管理。提供多维度的数据结果分析和过程管控分析
涵盖的业务场景主要有：
数据调用管理
借助可视化工具，打通数据渠道通过的可视化展示方式，将“人”、“物”、“场”、“事”有效结合起来，形成直观的数据展示效果。
数据机器学习
借助AI数据分析工具，基于上述的数据预警模型结合业务提炼出来的经验方法，逐步培养机器学习的能力，朱立宇数据分析模型的自我修正。
数据预警管理
根据不同的业务应用场景，设置对应的数据预警的模型，逐步形成场景化的数据分析，实现业务的事前、事中和事后的3位一体的数据管控体系。
数据分析模型
满足不同维度，不同范围、不同层级的数据分析，提供分析的指标的自行定义，逐步建立统一的数据指标，形成规范的业务分析指标库。
数据治理管理
满足历史数据和业务系统数据的智能匹配，提供数据清洗过程的统一管理，并且建立数据动态管理统一的交互机制。
数据仓库管理
可根据企业实际系统应用的范围，建立多个数据仓库，打通相关的业务系统，并且支持外部数据接入或数据批量导入形成统一的数据管理。
数据调用管理
在数据标准的基础上，形成主数据调用的统一接口规范，赋能于其他业务系统之间的数据调用需要，以确保主数据的统一性。
数据标准管理
可根据企业实际系统应用的范围，制定统一的数据标准借鉴主数据管理的思路，形成标准化的基础数据源头，作为后续数据治理和数据分析的基础条件。

产品亮点

PRODUCT HIGHLIGHTS

  • 提供可视化数据展示提供可视化数据展示
    提供可视化数据展示
    满足展厅数据立体呈现
  • 提供场景化业务预警提供场景化业务预警
    提供场景化业务预警
    满足不同层级数据触达
  • 严谨的数据调用机制严谨的数据调用机制
    严谨的数据调用机制
    形成规范数据对接规则
  • 强大的数据仓库管理强大的数据仓库管理
    强大的数据仓库管理
    满足各种数据治理场景
  • 规范的数据标准管理规范的数据标准管理
    规范的数据标准管理
    形成统一的主数据应用