数字化管理驾驶舱的框架

数字化管理驾驶舱，是企业数字化建设的内容之一，是数据分析的主要表现形式。数字化管理驾驶舱可以为企业提供以下场景的数据分析服务：

图1：数字化管理驾驶舱的应用场景

统计分析：

针对特定KPI或业务对象进行统计分析。比如，平均值、总计、中位数，等等，也可通过回归模型做简单的业务推测。

知识发现：

从业务数据中寻找规律，把数据转化为知识，把知识转化为洞察和业务Know-How。

业务可视化：

帮助企业和用户了解业务当前的现状，对异常情况进行报警，支持对业务异常的原因分析和解决措施的制定。

风险预警：

通过相关数据之间的匹配和比对，找到数据中的异常，然后再将之应用到相关的业务风险模型中，就是实现风险预警，并提示企业尽快进行风险的预防。

专题研究：

针对特定的问题进行分析，识别其中的因果逻辑。比如，产品质量成本分析，以优化产品的质量成本结构。

业务预测：

针对某些业务对象及其未来的表现进行预测。比如，设备失效预测以支持预测性设备维护，质量缺陷预测以支持预测性质量检验，产品销售预测，等等。

决策支持：

针对给定的业务目标和边界条件，通过业务模型对目标的可行性进行仿真和模拟，识别可能的短板或风险。

小结

数字化管理驾驶舱的应用方式是借助各种算法或模型，对企业的交易数据进行加工和分析，再应用到相关的业务场景。换句话说，数据、算法或模型、场景，是数字化管理驾驶舱的主要要素

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