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1、数据集成过程遇到的问题 在现在以数据为流量的时代，让企业数据发挥最大作用为各位数据人的核心工作，那么企业在需要基于自己的业务系统进行分析时，需要将系统数据进行实时数据同步汇聚、数据进一步处理的时候，
由于物流运输环节众多，涉及人（司机、搬运工）、车辆、场、环境、制度等多方面的影响，影响物流时效的因素也很多，因此在衡量物流时效中因选取重要指标，针对重要KPI指标进行监控，并持续对其改善。
BI作为辅助决策者管理的数据平台，通过对交通大数据的分析、挖掘、展示，充分发挥数据潜在价值，促进交通企业数字化转型。
然而，目前各企业移动端应用普遍存在以下痛点： 成本高：各系统间存在数据壁垒，无法实现自动化取数和制表，需要耗费大量的人力成本。效率低：数据应用效率低，历史数据难追溯和分析，数据权限管控难。
因此对于工业互联网的应用场景，企业更多地聚焦于内部生产的环节优化，包括生产效率监控和设备预警监控等等。
而预警就是问题可预警，要通过业务上下协同的预警机制，对未发生的与正发生的做提前告警监控，预警异常。 （二）大客户服务，协同可视，差异化服务提升服务质量 1.
2、场景要回归数据价值 数字经济下，数据是数字化的基础，数字化转型的第一步往往都是将数据进行收集与连接，在业务数据互联互通的基础上做到数据的展示与分析应用，并最终落实到业务场景的优化。
搭建不同业务主题分析看板，通过监控生产、质量、设备、人力等多个业务条线的整体数据，由各部门负责人定期填报结果分析与下步决策，可以实现信息透明，高层随时可控。
租中阶段：风险监控体系不完备，业务关联风险弱 相关客户/项目风险数据分散、粗放式管理。
对于新美星这样的非标制造业来说，往往客户的需求大于当前企业的产能，那么如何做好计划和排产会直接影响项目是否能够按时交付，通过计划看板，可以查看生产下料提醒、计划未下达、项目齐套情况、计划产能与实际产能，从而监控到整个项目交付的完成情况
二、建立企业统一数据管理平台和数据分析后台 因此，数据部门开始对企业的生产数据系统进行大刀阔斧的改革。
数据预警监控看板通过基于系统运行看板构建信息部门预警体系，可以提前发现工程和数据异常，从而提升企业数据分析、报表应用和信息化建设的效率。预警功能支持管理员在预警管理中心进行统一的任务管理，并且能够通过拉
对不良贷款余额进行数据预警监控，每月1日对上月的累计数据进行检测，若不良余额大于某数值时则给责任人发送通知，同时调整下月的贷款组合和风险管理策略。2.5 模块中心除如上的应用外，管理者还需要关注更多的
指标，并可将指标置于首页便于日常关注。7）底部导航：应用封装可将几张属于一个业务模块/分析主题下的模板通过导航结构组合起来，便于日常查看。3.2 KPI管理KPI 管理平台可以对核心业务指标进行预警监控
、工单平均完工周期等综合指标。通过10分钟响应、4小时到达、24小时解决等过程指标定位服务过程薄弱环节；分析人均工单数量，排查人员工作量饱和程度。工单超时预警监控，关注服务过程异常工单数量，点击可跳转
数据监控预警
数据预警
数据预警的预警表格信息如何获取
自由设定数据预警任务接收者
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