顶网软件与服务频道消息: 随着计算机技术的发展普及,随着财务、金融等以数据作为操作基准行业的发展演化,多个行业的很多企业都在开始运用数据对业务发展状况进行监控,并指导管理工作的开展。
帆软软件(以下简称“帆软”)成立于2006年,是中国专业的大数据BI和分析平台提供商,专注商业智能和数据分析领域,致力于为全球企业提供一站式商业智能解决方案,连续两年获得IDC认证中国BI市场占有率第一。“数据生产力”大赛是帆软举办的数据化管理应用奖项评选的赛事。
大赛本着让企业数据成为真正生产力的愿景,以持续发掘先进,推动数据化实践落地为使命,旨在鼓励和奖赏积极利用数据生产资料在企业内部勇敢做出尝试,做出成绩,让数据转化为效率和财富的企业及信息化人士。希望优秀的数据应用实践在分享和交流中给予更多人启发!
本届“数据生产力”大赛由一个全场大奖和四个奖项单元构成,奖项的评选立足于数据价值,从应用程度到场景价值,从案例内容到企业数据潜力,全方位多维度对案例进行综合评估。
数据生产力大赛共征集到来自88家企业的90份数据应用案例,经过投票环节和专家评审,共选出优胜奖以上45份优秀案例。案例来自多个行业,分享了多职能、多主题的数据分析应用场景,用具有实效的数据分析充分展现了标杆的力量!
获奖案例数据分析场景展示
长江证券——用户地图精准营销,销售总金额提升30%
长江证券用户地图体系包括用户洞察、用户分群、用户画像、业务线情况、用户生命周期等11个栏目。
通过用户地图,运营人员可以快速筛选出push用户,线上push更加精准,优惠券转化率平均提高100%,用户购买转化率平均提高50%。
同时,营销人员人均的服务用户从200左右下降至50左右,用户转化率提升20%,产品销售总金额提升了30%。
步步高商业连锁——生鲜精细化运营提升坪效9%
通过门店客流预测,商品销售预测,商品库存预警,品类销售报表监控实现生鲜商品的精细化,大大降低了生鲜商品的损耗,提升了生鲜商品的毛利率。
实现全店销售额及毛利可比双增长,坪效提升9%,劳效提升27%,周转控制在30天以内;
生鲜部门月总用工时减少40%、劳效提升99%;
生鲜折价损失额下降20%,蔬菜品类渗透率有效提升;建立选品及汰换分析模型,精准管控库存、精简33%非生鲜 SKU。
福州京东方光电——OEE数据分析提升效益3600万
福州京东方通过FineReport的大屏展示与报表开发出一整套完善的OEE指标透明化展示体系,打通了MES和EAS的设备状态变更数据。每一个设备OEE指标的异常,都可以在系统上直接钻取查询得到是哪一个细分指标异常,可以通过一个报表直接定位到设备运营问题点。
OEE数据透明化分析消除了手工刷数和统计的工时和误差,每日节省各分厂人工工时62H/Day,瓶颈工序OEE提升至89%,指导产能提升超过10K,此项目合计收益超过3600万。
中建西部建设新疆——资产管理系统提升资产利用率12%
中建西部建设新疆有限公司是一家商品混凝土公司,公司共有资产5000余项,主要通过各单位每月上报资产台账来了解公司资产情况,数据零散不可控。
使用FineReport的数据填报和图形图表展示搭建开发一套资产管理系统,对公司每个资产全生命周期进行跟踪,盘活公司资产,资产利用率提高12%,为公司节约成本约270万元。
获奖榜单揭晓
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两家公司在OverdriveAI峰会上分享了AI应用经验。Verizon拥有超过1000个AI模型,用于预测客户呼叫原因和提供个性化服务,将AI推向边缘计算。Collectors则利用AI识别收藏品真伪,将每张卡片的鉴定时间从7分钟缩短至7秒,估值从8.5亿美元增长至43亿美元。
阿布扎比科技创新研究院团队首次发现大语言模型生成的JavaScript代码具有独特"指纹"特征,开发出能够准确识别代码AI来源的系统。研究创建了包含25万代码样本的大规模数据集,涵盖20个不同AI模型,识别准确率在5类任务中达到95.8%,即使代码经过混淆处理仍保持85%以上准确率,为网络安全、教育评估和软件取证提供重要技术支持。
Hammerspace发布v5.2数据平台软件,通过更快的元数据读取、更好的数据放置和扩展性优化提升AI数据访问性能。新版本IO500总分提升33.7%,总带宽翻倍,IOR-Hard-Read测试提升超800%。增加了Tier 0亲和性功能,支持GPU服务器本地存储访问,减少集群内网络流量。新增Oracle云支持、Kerberos认证和标签化NFS,提供更细粒度的访问控制。该软件将于12月正式发布。
斯坦福大学研究团队首次系统比较了人类与AI在文本理解任务中的表现。通过HUME评估框架测试16个任务发现:人类平均77.6%,最佳AI为80.1%,排名第4。人类在非英语文化理解任务中显著优于AI,而AI在信息处理任务中更出色。研究揭示了当前AI评估体系的缺陷,指出AI的高分往往出现在任务标准模糊的情况下。