帆軟產品幾乎覆蓋了國家統計局列出的所有行業,這裡只列舉出部分行業及其客戶方案。包括:交通運輸業、物流業、農林牧副漁、稅務業、電信行業。由於篇幅原因,未能展示所有行業案例,未列出行業或細分行業的案例請您與我們聯絡!

物流業數據應用實例


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,對於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並不能實時、方便傳遞。如第三方貨代莊家、物流公司之間,各自建立自己的資料庫,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,無法提供行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。

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、郵件聯繫和查詢,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,可以將線上詢價訂艙、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、郵件追蹤、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。

農林牧副漁以及延伸行業數據應用實例


2014年QuentinHardy在《紐約時報》上發表的文章《在土地和數據中工作(WorkingtheLandandtheData)》中指出,今天如果想要在農業中取得成功,就不要只想著把時間花在田間地頭,相反,應該花在電腦屏幕上。農林牧副漁行業以及它們的延伸行業在數據運營的路上已經走了很長一段路,陸續建立了信息採集、監測預警、倉儲管理、自動化作業、進出口、氣候檢測等系統,積累了非常多的數據資料。而這些資料需要進行橫向並聯,打破原來的數據孤島狀況,將數據資料整合到一起進行統計、分析、預測和展示,FineReport在這一方面有著出色的表現和成熟的解決方案。

稅務行業數據應用實例


這幾年稅收E化取得了長足發展,成績卓著,很多城市都上了"稅收征管應用系統"。但是,但隨著稅務數據的日益龐大,改革政策的下發,管理的相關因素顯得更加錯綜複雜。原有的IT系統針對性較強,容易造成數據資料的條狀分布,給IT系統帶來了新的挑戰,因此,急需一個新平台系統建設來梳理數據資料,提高綜合管理和數據應用決策能力。

帆軟稅務行業解決方案可連接各種數據源,將各種數據通過ETL和數據清洗後放入數據倉庫,各業務可在一個平台內分主題呈現,決策者基於此可以了解關於企業業務的全面的視圖,輕鬆地進行即時商業智慧分析。

整合數據孤島,發揮數據的最大價值 滿足業務人員高效做報表,需求得到快速響應 支持自助分析,支持事件預警 及時響應新的業務需求,縮短項目周期 大數據量及時響應,展示更豐富 重大指標精確監控,科學預測

利用帆軟FineReport搭建的會員價值數據系統可以完美解決上述問題。整合會員數據,形成會員數據的全局視圖;靈活輸出報表,視覺化多維分析,戰情平台;基於角色的權限控制,豐富的權限控制粒度。

電信行業數據應用實例


電信市場的數據量巨大,產生的數據基本在TB,PB級別,如何從數以萬計的數據中挖取可靠資訊指導決策成為重點也是難點。另一方面,有限的市場及客戶資源導致了愈演愈烈的市場競爭,原來的價格戰、行業壟斷優勢、促銷策略等已無法適應新形勢的需要。各運營商已經從業務為中心向以服務為中心轉變,為了保住客戶資源,運營商需要一套業務分析支持系統(reporting and BI),以從自身市場數據中獲得能夠真正反映企業運營狀況的有效資訊,從而更好的服務虜獲客戶,這是客戶挽留營銷和收入增長的重要舉措。

在部署FineReport的過程中我們發現,基於企業級數據倉庫的商業智慧系統在面對業務部的需求,管理及分析客戶業務數據上,無論是用於企業管理還是用於精準營銷,其重點主要為兩個方面:

1、數據驅動:所有的分析、決策,甚至執行流程的各個細微環節都應盡量落到數據層面,包括簡單的數據統計,BI數據挖掘技術的預測性結果,典型的就是各種用戶數據標籤或內容標籤。

2、用戶導向:客戶資源的保留和開發是重中之重,從用戶的角度出發思考問題,包括用戶需求的洞察,如何基於用戶需求及場景的變化去開展外部的營銷推廣工作,內部的運營管理工作。

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