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在竞争日益激烈的快消市场中#xff0c;企业面临前所未有的挑战与压力。在这种高压环境下#xff0c;数字化转型不再仅仅是选择#xff0c;而是企业探索新的业务增长点、保持竞争优势的关键战略。然而#xff0c;随着企业数字化进程的加…要做好最基础也最繁复的数据管理。
在竞争日益激烈的快消市场中企业面临前所未有的挑战与压力。在这种高压环境下数字化转型不再仅仅是选择而是企业探索新的业务增长点、保持竞争优势的关键战略。然而随着企业数字化进程的加速推进业务系统持续生成的多样化与复杂化数据使得传统数据分析手段难以应对。因各系统间业财口径的不一致和数据维度的差异企业在数据整合与分析过程中经常遭遇瓶颈难以获得准确且具有前瞻性的洞察。
在此背景下一个统一标准、高效智能的主数据管理平台成为破局之钥。 四大挑战来袭
业务增长陷入困境 时效低质量差各类主数据难以关联更新时效低数据质量差无法为决策提供正确有效的数据支持。
不统一无标准数据孤岛林立标准不一缺乏长期有效的数据管理和运营机制责任归属不清可持续性差。
对接难主数据管理系统架构各异下游消费端对接难实施成本高数据管理成本高数据资产利用率低。
维护难缺乏智能化数据质量监测机制重度依赖IT维护效率低管理门槛高系统维护升级困难。 快消行业企业在主数据管理方面面临着时效性低、质量差、标准不统一、无规范系统对接困难以及维护难度大等挑战这些因素使得企业在寻求业务增长时遭遇重重阻碍。 炼取“核心数据”
迅速发掘新的生意增长点 赛博威MDM主数据管理平台整合企业内部众多业务系统中最为关键且需要共享的数据依托于科学的主数据治理理论框架建立统一的数据标准和数据全生命周期管理体系确保数据的一致性、唯一性和合规性为企业炼取出及时、完整、有效、准确的“核心数据”资产实现核心数据统一视图管理和数据共享助力企业洞察数据价值迅速发掘新的生意增长点。 “车同轨、书同文、统一度量衡”
实现数据标准化与规范化
坚持“车同轨”原则确保主数据传递同轨同源在各应用系统中使用保持一致。倡导“书同文”实现主数据标准化/规范化提升维护效率。践行“统一度量衡”拉通分析层次需求通过治理和清洗挖掘数据深层价值。 领先的产品架构
打破信息孤岛
基于Spring Boot框架采用高内聚、低耦合的模块化架构易与第三方集成扩展性强。打通数据仓库、ERP、TPM、SFA、DMS、财务系统、OMS、OA、HRMS、绩效管理等多业务系统通过各系统报表模板实现数据的整合与统一。维护客户、物料、会计科目、组织架构、人员等数据。 全生命周期管理
加强数据管控
支持多种方式管理主数据支持主数据的创建/采集、申请、审批、发布、冻结/解冻、下发流程实现对企业全域主数据的全生命周期管理总体上对数据治理的各个环节和过程进行管控。 融合AI技术
赋能主数据管理
随着AI浪潮席卷而来赛博威携手国内知名高等学府中山大学数学学院共同成立人工智能算法产学研合作基地旨在推动人工智能技术在快消品行业数字化转型的创新与应用。 赛博威将人工智能算法与企业主数据管理深度融合通过机器学习与自然语言处理技术实现数据的智能分类、识别与校验大幅提升数据准确性与处理效率为企业决策及时提供精准数据。 赛博威MDM主数据管理平台为企业各类主数据标准、数据建模、数据全生命周期管理、数据质量校验、数据清洗、数据服务、流程审核、数据集成等提供一体化平台化支撑保证企业主数据及时、完整、有效、准确。通过建立严格的数据标准和质量管理体系显著提升数据质量。不仅有效整合企业数据资产降低管理成本并提供全方位的客户服务体系还为企业决策层提供了及时、准确的数据洞察支持。 通过更清晰、可靠的数据企业决策者能够准确预测市场趋势快速发现新的生意增长点从而做出精准决策捕捉业务机会助力企业在激烈的市场竞争中保持领先地位。
