BI:Neo - цифровая трансформация
РЕШЕНИЕ КОМПЛЕКСНЫХ ЗАДАЧ В ОБЛАСТИ АНАЛИТИКИ, АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ И УПРАВЛЕНИЯ ИНФРАСТРУКТУРОЙ.
В современном мире цифровизация является необходимым условием для сохранения конкурентных преимуществ. Она необходима всем: от малого бизнеса (использование электронного документооборота, продажа товаров через собственные интернет-магазины и сторонние маркетплейсы) до крупных предприятий (автоматизация производства, выстраивание оптимальных логистических цепочек и т.п.).
Основные задачи:
- Организация единой информационно-справочной среды предприятия
- Нормализация, очистка, приведение в порядок и обогащение ключевой справочной информации предприятия
-
Комплексный анализ деятельности предприятия:
- расчет себестоимости сложных изделий;
- оценка цепочек поставки и производства;
- оптимизация логистики и хранения остатков;
- анализ рисков в закупках и кадровых процессах;
- расчет и мониторинг показателей эффективности.
- Создания электронных архивов данных различного типа – документы, конструкторская документация, фото и видео материалы и т.д.
- Оцифровка активов предприятия - инвентаризация, аудит инфраструктуры, цифровые двойники объектов и помещений
- Автоматизация бизнес-процессов предприятия
1
УНИВЕРСАЛЬНАЯ
Для любого типа данных
Создание конвергентной объектно-ориентированной информационной среды для работы (хранение, классификация, обогащение, очистка и т.д.) с данными любого типа и сложности:
События – сделки, перемещения материальных ценностей, инциденты, жалобы и т.д.
Объекты и их свойства – компании, люди, инфраструктура, оборудование, товары и т.д.
Контент – изображения, видео материалы, схемы и чертежи, документы и т.д.
Метрики и показатели – временные ряды, значения, комплексные расчетные показатели.
2
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ
Готовые решения на базе AI
Инфраструктура для быстрой интеграции решений на базе искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI). Готовые решения на базе AI для очистки данных и классификации.
Широкий спектр инструментов поиска (умный/«морфологический», по изображению), анализа и визуализации данных, включая персональные «дашборды» и отчеты.
3
ПРОИЗВОДИТЕЛЬНАЯ
Обработка сверхбольших объёмов
Высокая производительность и эффективность: сотни миллионов объектов;
создание тысяч «тяжелых» объектов в секунду на стандартном оборудовании; горизонтальное масштабирование ключевых подсистем для обработки сверхбольших данных.
Базы
знаний
эталонные справочники, классификаторы и каталоги произвольной сложности и размера (MDM); структурированная и обогащенная информация о продуктах и услугах (PIM); корпоративные порталы и внутренние информационно-поисковые системы.
Аналитика
и учет
очистка, классификация и обогащение больших массивов слабо структурированных и очищенных данных; реализация комплексных математических моделей для расчета и прогнозирования ключевых показателей; агрегация в режиме реального времени большого количества объектов; отслеживание взаимодействия физических и юридических лиц, риск-менеджмент; отслеживание товарных потоков и остатков на складах; формирование персонализированных дашбордов для оперативного принятия управленческих решений; определение подобия и классификация;
Управление
инфраструктурой
системы мониторинга и управления крупной инфраструктурой, ситуационные центры; ГИС (географическая информационная система) системы, анализаторы сообщений, инцидентов и событий.
КАК ЗАПУСТИТЬ
Типовой проект внедрения – от 2 до 6 месяцев.
2–4 недели
Подключиться- обследование,
- сбор и формализация требований,
- разработка модели взаимодействия объектов,
- подготовка описания бизнес-процессов.
1–2 недели
Подключиться- установка и настройка ПО,
- обучение пользователей,
- разработка модели объектов,
- настройка бизнес-процессов.
2-4 месяца
Подключиться- настройка поисково-аналитических инструментов,
- корректировка модели объектов,
- корректировка процессов,
- подключение источников данных и интеграция с системами предприятия.