入选2020爱分析银行和零售数字化转型代表厂商，永洪科技有哪些经典案例可以借鉴？
近日，《2020爱分析·银行数字化厂商全景报告》、《2020爱分析·消费品与零售数字化厂商全景报告》先后发布，永洪科技入选银行、零售行业数字化转型的代表厂商，聚焦自助式报表分析、自助式AI建模场景，获得报告的推荐。
以下摘选《2020爱分析·银行数字化厂商全景报告》：
银行数字化全场景地图
爱分析基于对国内商业银行和数字化厂商的调研，准确定义了16个银行业数字化场景，涵盖零售、小微、对公、资产与财富管理等各条业务线，以及内控与合规、财务、信息安全、信息科技等诸多内部管理环节，同时遴选出在这些数字化场景中具备成熟解决方案和落地能力的厂商。
2.8.1 自助式报表分析
➤终端用户：
银行信息科技部门、各业务部门。
➤核心需求：
·传统BI往往依托于传统的数据仓库，需要进行较重的数据建模，过程由IT人员主导，数据模型和主题在定义后难以修改，但业务需求不断变化，当需求与BI定义的数据主题不一致时，IT人员就需要不断参与报表支持，大量沟通和实现过程影响了业务分析和决策效率，业务人员迫切需要自助式的、更加敏捷的BI工具；
· 传统BI以静态式的报表展现界面为主，随着银行业务人员和管理层对自助图表与智能交互的需求日益增加，业务人员和管理层希望BI工具具备动态交互功能。
➤厂商能力要求：
能够提供自助式报表工具，基于各类列存储、分布式并行计算数据库，如MPP数据库，实现自助数据集，帮助银行业务人员进行自助式数据探索，为银行决策者提供具备动态界面交互能力的管理驾驶舱，帮助其摆脱对IT部门的依赖，从而提升数据分析和业务决策效率，强化银行利用数据进行决策的意识。
以下摘选《2020爱分析·消费品与零售数字化厂商全景报告》：
消费品与零售数字化全场景地图
爱分析基于对消费品与零售行业品牌商、零售商和数字化厂商的调研，基于对品牌商和零售商业务流程的梳理，定义了14个数字化场景，涵盖生产制造、采购供应链、物流仓储、市场营销、营运管理等业务场景，以及IT、人力资源管理等企业内部管理、IT支持场景。报告中探讨的品牌商指快消品、鞋服、美妆、3C电子、家居、家电、珠宝首饰等消费品品类，零售商指连锁商超、便利店等，不包括餐饮企业和购物中心。根据调研，爱分析遴选出在这些数字化场景中具备成熟解决方案和落地能力的厂商。
2.7.1 自助式报表生成
➤终端用户：
品牌商及零售商的决策层、IT部门、营运管理部门、销售部门、商品部门、采购部门、财务部门等。
➤核心需求：
· 传统BI往往依托于传统的数据仓库，需要进行较重的数据建模，过程由IT人员主导，数据模型和主题在定义后难以修改，但业务需求不断变化，当需求与BI定义的数据主题不一致时，IT人员就需要不断参与报表支持，大量沟通和实现过程影响了业务分析和决策效率，业务人员迫切需要自助式的、更加敏捷的BI工具；
· 传统BI以静态式的报表展现界面为主，随着业务人员和决策层对自助图表与智能交互的需求日益增加，业务人员和管理层希望BI工具具备动态交互功能。
➤厂商能力要求：
能够提供自助式报表工具，基于各类列存储、分布式并行计算数据库，实现自助数据集，能够与企业的各种业务系统进行对接，对海量数据进行快速响应，帮助业务人员进行自助式数据探索，为决策者提供具备动态界面交互能力的管理驾驶舱，提升数据分析和业务决策效率。
2.7.2 自助式AI建模
➤终端用户：
品牌商及零售商的IT部门、营运管理部门、销售部门、商品部门、采购部门等。
➤核心需求：
· 业务部门在精准营销、销量预测等场景中对预测性分析的需求大量出现，对IT部门的AI建模能力提出了极高的要求；
· AI建模语言和工具学习门槛高，但消费品与零售企业往往不具备完善的数据团队，需要能低门槛使用的数据科学平台，实现自助式AI建模。
➤厂商能力要求：
能够提供自助式AI建模平台，基于自动机器学习技术，实现机器学习的特征工程、模型选择、参数调优、模型部署、模型优化等过程的自动化或半自动化，降低企业AI模型开发门槛。
专注于一站式大数据分析平台，永洪科技以创新的技术和服务，为企业提供既高效可靠，又简单易用的数据分析解决方案。拥有完全自主知识产权的大数据分析平台Yonghong Z-Suite，通过集成自服务数据准备、敏捷BI、MPP数据集市、AI深度分析等内核，为客户带来完整的数据分析体验，在更敏捷、更快速、更强大的道路上持续进阶。
金融、零售行业是永洪科技一直关注的重点行业，结合场景需求，永洪科技推出了一系列解决方案。永洪科技先后为中国银行、中信银行、兴业银行等众多金融代表企业，以及家乐福、永辉超市、统一企业、海天味业等众多零售标杆企业提供数字化转型服务。
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