܄

帆软生态建设:如何破解企业数据孤岛

【数据猿导读】 对于互联网企业来说,数据常常贯穿了整个企业的运营过程,支撑着企业的正常运转,但大多数企业的数据资产依然长年累月的堆积在服务器里,并不产生什么价值,如同被埋进地下的金子

帆软生态建设:如何破解企业数据孤岛

来源:数据猿   记者:白昆

对现代企业来说,数据的意义不亚于第一次工业革命后的煤炭、钢铁,或是现代工业的电力、石油甚至自动化技术。事实上,对于数据的深度挖掘和应用正是工业4.0的核心。在具体应用中,广告自动化购买、用户画像这些基于大数据的企业级应用都已经获得了广泛的认同。

对于互联网企业来说,数据常常贯穿了整个企业的运营过程,支撑着企业的正常运转,但大多数企业的数据资产依然长年累月的堆积在服务器里,并不产生什么价值,如同被埋进地下的金子。也有很多企业虽然也逐渐注意到了这些数据的价值,但各部门积攒下的数据却无法有效进行连接并创造价值,产生了数据孤岛。

从企业的自身原因分析,前期的信息化建设大多缺乏长远与统筹规划,不同阶段只考虑各种局部需求,造成了各种不同应用系统的盲目引进,如其中有上级部门下发推广的,也有自行开发或合作开发引进的等渠道。由于大多数应用系统之间没有统一的技术和数据标准,数据不能自动传递,缺乏有效的关联和共享,从而形成一个个彼此隔离的信息孤岛。

信息孤岛的存在所带来的弊端是显而易见的。首先是导致信息的多口采集、重复输入以及多头使用和维护,信息更新的同步性差,从而影响了数据的一致性和正确性,并使企业的信息资源拆乱分散和大量冗余,信息使用和管理效率低下,且失去了统一的、准确的依据。其次是由于缺乏业务功能交互与信息共享,致使企业的物流、资金流和信息流的脱节,结果造成账账不符、账物不符,不仅难以进行准确的财务核算,而且难以对业务过程及业务标准实施有效监控,导致不能及时发现经营管理过程中的问题,造成计划失控、库存过量、采购与销售环节的暗箱操作等现象,给企业带来无效劳动、资源浪费和效益流失等严重后果。再次是孤立的信息系统无法有效地提供跨部门、跨系统的综合性信息,各类数据不能形成有价值的信息,局部的信息不能提升为管理知识,以致对企业的决策支持只能流于空谈。同时由于企业信息孤岛的存在,还将影响信息化的集团化、行业化应用。

帆软开发的FineReport是很多企业尝试打破内部数据孤岛的报表工具。帆软是一家专业的大数据BI和分析平台提供商,专注商业智能和数据分析11年,专业水准高、组织规模大、服务范围广、企业客户多。帆软旗下品牌FineReport、FineBI等在各自领域内均有众多客户和成功案例。

除此之外,帆软还在尝试营造围绕帆软的生态。其中“帆软+”计划是帆软面向符合条件的广大IT厂商所制定的合作伙伴互惠共赢计划。帆软将向加入计划的合作伙伴开放自己的营销能力,为合作伙伴输出帆软在市场营销方面十多年所积累的各类资源,方法论资产等,帮助合作伙伴加强和巩固品牌竞争力,延伸双方的市场开拓路径。

“帆软+”计划包含了免费资源置换、市场活动等。资源置换包括核心广告位开发和置换、定制推广计划、融合场景联合推广等,市场活动则包含了线上线下各类定期不定期开展的、常 规市场推广活动和定制活动等。

FineReport是帆软公司的拳头产品,经过十多年的改进和发展,功能已经十分强大,但仍旧有很多个性化的需求无法满足,这是一个难题。2015年5月25日,帆软正式发布FineReport 8.0,进入插件开发模式。

插件模式,是指任何第三方软件公司、个人爱好者都可以开发出它所需求的功能插件,并从中获益,类似与chrome浏览器里面的插件。帆软由此组建了开发者联盟,以构建一个共赢的产品生态,快捷高效地响应主题开发、模版开发、插件开发等需求。

对于帆软客户,企业的个性化需求可以得到快速响应,没有动则数月的开发周期,也没有高昂的开发费用,更不需要为了某个功能去升级FineReport。

对于开发者,可在工作闲暇之余学到更多的知识,交到志趣相投的朋友,赚得丰厚的收入,让生活更加殷实;可组建工作室把帆软当做创业平台。(文/白昆)


来源:数据猿

声明:数据猿尊重媒体行业规范,相关内容都会注明来源与作者;转载我们原创内容时,也请务必注明“来源:数据猿”与作者名称,否则将会受到数据猿追责。

刷新相关文章

浙江交通事故大数据
浙江交通事故大数据
用大数据裁判案件在未来是否可行?
用大数据裁判案件在未来是否可行?
做“天衣无缝”的计划偷手机,碰到大数据立马“现原形”
做“天衣无缝”的计划偷手机,碰到大数据立马“现原形”

我要评论

精品栏目

[2017/12/19]

大数据24小时

More>

[2017/12/18-22]

大数据周周看

More>

[2017/12/18-22]

大数据投融资

More>

[2017/12/18-22]

大咖周语录

More>

[2017/12/13-20]

大数据周聘汇

More>

[2017/12/12-19]

每周一本书

More>

返回顶部