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业务挑战
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业务挑战
缺乏统一数据管理平台
业务数据无法留存，无法发挥数据价值，且各业务系统之间孤岛现象严重，无法实现数据共享
数据指标管理未成体系
缺乏对指标命名、逻辑、生命周期及分层分域的管理，导致废弃指标仍在报表中，严重影响计算效率及数据分析准确性
业务系统定位不清晰
业务系统只生产业务数据，但因为定位不清晰，存在业务系统同时也对数据进行加工计算的现象出现，导致查询效率低下，影响使用体验
数据权限设置困难
无法对数据进行权限设置，导致需要人工统计好数据之后，再对数据进行分发，人工参与过多影响效率且错误率提升
方案特色
契合国企数字化改革
多租户、多项目方式更适合国企多层级、多公司数字化改革，能让更多部门及子公司参与到数字化改革中来
开箱即用 复用度高
沉淀了一整套大宗贸易合同订单类数据标准以及整体数仓模型，复用度高，开箱即用
风控管理决策支持
多维度分析数据为决策提供更全面的分析依据，可及时发现钢铁、纸张、农厂等多个行业板块风险点，促进决策更加科学、及时
全新大数据架构体系
抛弃传统数仓架构，采用袋鼠云最新大数据平台架构，可支撑国企未来5年数字化发展，保持技术领先性
架构图
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方案价值
建设全方位客商管理
做好客商主数据管理，利用大数据筛选优质合作伙伴，挖掘潜在优质客商，规避信用不良客商，帮助企业构建在生态圈中的竞争力
降低交易风险
及时预警可能的风险点，全方位监控逾期情况，预警交易风险客商，通过大数据平台保障大宗商品安全可控运营
建设全域数据管理
建设全域数据管理平台，打破数据孤岛，实现业务系统之间的数据共享，并建立全方位数据标准体系，搭建数据应用平台，真正实现用大数据赋能大宗贸易行业
优化内部管理标准化
在内部业务流程中，将所有业务过程数据化，真正实现降本增效，完善考核机制，提高业务运营和管理效率，同时为复杂决策提供数据支持
数字化应用场景
客商逾期分析
对合作客商进行打标签及画像管理，为企业寻找优质客商及规避风险客商，对客户逾期未付款、供应商付款未到货、供应商已签约未到货情况进行分析，为后续合作提供数据决策
各类型监控预警
对交易过程中保证金进行监控，对存在保证金不足的情况及时预警加收保证金避免风险；建设库存看板，对不同库点存储货物类型、数量等进行分析，并对即将超限额的库点进行预警
授信额度跟踪
以授信组和单客户授信两个维度对客户赊销额度、供应商预付款额度使用情况进行监控跟踪，及时优化授信额度的分配
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