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“智慧决策”,提升企业竞争力 专家咨询 数据治理 企业数据治理 业务挑战 企业缺乏数据治理组织、管理流程、治理标准,数据孤岛效应严重 数据不能及时共享流通,数据获取链路周期长、成本高,影响企业业务转型 解决方案 组建数据治理组织,设立数据治理管理流程,形成数据治理标准,按照数据治理方法论统一实施
数据分析/AI使能工具引入慢,从业务诉求、需求转换、技术验证、数据提取、开发建设、业务验证等多个环节,开发周期长,应用上线慢 数据未打通,不能及时共享 集团数据未全面打通,未能实现治理管理,各部门间的数据和知识资产没有实现共享 集团数据未全面打通,未能实现治理管理,各部门间的数据和知识资产没有实现共享
深耕行业,从容应对复杂业务场景 深耕行业,从容应对复杂业务场景 零售消费 金融机构 泛互联网 零售消费 零售消费 业务挑战 低效营销,洞察不足,顾客关键数据无法统计 全渠道经营缺少数据抓手,各渠道数据割裂 解决方案 帮助管理层消除前线业务盲区,扩大管理半径,提供关键决策的信息支撑 通过组织数据应用使用及分析培训,培养用户使用习惯
实体医疗机构与第三方机构合作申请互联网医院作为第二名称,应当包括“本机构名称+合作方识别名称+互联网医院” · 费用低,办理周期快 · 不需要在申办的当地注册新公司 · 合作灵活,线上线下独立部署 源康健在协助我们办理互联网医院资质的时候,确实设身处地地帮我们考虑了很多细节问题,让我们节约了不少
多地域/多云间的灵活应用和数据融合;新老系统并存和生态伙伴合作边界如何打通 数字化资产无法统一管控与共享 缺乏共性能力共享平台,没有统一的资产目录和清单资产,无法形成有效发挥数字化资产价值 缺乏共性能力共享平台,没有统一的资产目录和清单资产,无法形成有效发挥数字化资产价值 解决方案场景 总-分架构实现应用一张网
来源:由华为云构建 查看部署指南 架构说明: 架构说明: 访问通过CDN加速+WAF防护,然后经过ELB代理到CCE集群;CCE集群部署了业务的前后端以及注册中心,配置中心等 ECS部署了ELK集群、RocketMQ消息队列集群、Promethues集群,提供程序日志查询服务、消息传递服务 DC
一体化的平台拉通全业务价值链 业务挑战 异构系统多,传统式、烟囱式IT系统 从产品需求到交付,不同系统切换,流程部分线下,部分线上 数据孤岛,数据分散,数据不能有效融合 解决方案 一个账户、一个平台、一个数据库,提供模块化的权限管理,提供平台化、统一化的业务系统 从客户商机导入、合同、研发、制造、
设备各种风险,对抗黑灰产各种作弊工具 集成人机验证,阻断各业务场景中的机器攻击 集成风控系统,通过安全策略对不同业务场景,比如查询,订单,注册,营销活动等请求进行识别和控制 展开内容 收起内容 方案优势 实践场景丰富 已在超过4000家客户业务场景实践,覆盖24类行业,剖析92个场景
省/市/区教育大数据中心 省/市/区县智慧教育云平台 省/市/区县智慧教育云平台 业务挑战 系统分割,业务流互不相通 数据鸿沟,系统之间、区校之间不能共享 无统一门户,多网址、多账号、多口令 解决方案 建设区、校一体化平台,统一教育应用管理 统一数据标准,建立数据管理和共享交换机制 提供统一门户,统一帐号、统一登录
之间业务无法衔接、不同渠道业务(例如线下业务与线上第三方平台业务)之间无法互通且无法统一管理 传统的零售业务系统往往都是烟囱化建设,缺少协同,致使不同商业模式(例如B2B2C与O2O等)之间业务无法衔接、不同渠道业务(例如线下业务与线上第三方平台业务)之间无法互通且无法统一管理 缺乏全渠道数据运营体系
B Influx 接口(一个监控和警报工具)、应用运维管理 AOM(一个数据可视化和仪表板的工具)等 使用了下列组件:微服务引擎CSE作为注册中心、分布式缓存服务Redis®*版作为缓存解决方案、Nginx作为反向代理、分布式消息服务Kafka版作为消息队列、云数据库 RDS for
客户信息资料分散在业务员手上,无法查看客户的跟进进度和合作情况;无法随时维护客户信息和历史交易记录 客户信息资料分散在业务员手上,无法查看客户的跟进进度和合作情况;无法随时维护客户信息和历史交易记录 订单管理复杂 订单流程管理不透明,订单的跟单管理工作复杂,信息反馈共享越困难,无法实时查询订单状态
观远商业智能数据分析解决方案 观远商业智能数据分析解决方案 面对复杂场景,快速搭建数据分析体系;让分析更高效,让决策更智能 面对复杂场景 快速搭建数据分析体系 伙伴方案 公有云 购买 实践 专家咨询 专家咨询 实践 开启智能分析之旅,让业务用起来 借鉴数据之道实现数字化转型 一站式
提供模型编排、业务编排、流程编排、界面编排能力;对接微服务引擎,可以对微服务进行编排 全流程微服务 实现微服务应用的快速开发和高可用运维 提供高性能微服务框架和服务注册、服务治理、配置管理等全场景能力;帮助用户实现微服务应用的快速开发和高可用运维。支持多语言、多运行时;支持Spring Cloud、Ser
信息化一键审批并推送维修任务,提高设备维修效率 专家咨询 IoT融合 IoT融合 业务挑战 生产设备运行时长、运行状态无法实时感知 生产设备的内部生产参数不开放,无法有效收集 生产设备众多,遇到异常生产时无法精准定位 解决方案 运用联机技术,对生产设备状态的实时监控 针对生产设备的过程工艺参数进行实时监控
新知识的使用效率低,运用在实际业务中需要花费3~8周 • 知识库依赖人工配置,有限的知识让文本机器人无法准确理解语义,导致知识应答的准确率低 • 文本机器人问答知识的使用强依赖专业的培训师,知识的使用和运维成本很高 • 好的营销话术无法有效传递和传承,企业被动依赖金牌销售人员,难以沉淀方法论 • 大量的语音
业务挑战 门店数字化程度低 缺乏数据采集手段,无法对客户进行识别和消费行为的捕捉以实现更精准的消费者洞察 缺乏数据采集手段,无法对客户进行识别和消费行为的捕捉以实现更精准的消费者洞察 门店消费者互动手段少 缺乏贯穿消费者消费全旅程的互动手段,无法为用户提供个性化、有温度的服务 缺乏贯穿
孤岛严重,无法有效追溯,无法持续优化 • 品牌附加值低,利润低,议价权低 • 供应商的管理全靠链主“盯”,不可控且人手不足;发生质量问题后,链主埋单,无法有效追溯 • 供应商的质量数据、结果都线下产生,易篡改,真实性无法保障 • 没有客观的供应商质量能力评估平台,无法进行科学的管理
渠道管控难,代理商层级不明确,订货价格易混乱 • 库存压力大,无法精准预测商品是否需要持续采购和更换新品 • 客户订单的应收应付款,因没有专业的管理软件,无法核算精准的利润额 • 业务员分管区域客户信息掌握不及时,时间成本高 • 缺乏私域客户管理工具,资源无法沉淀,变现难 • 手工录入订单容易因人为错
ModelArts-盘古大模型 业界首创盘古graph学习架构,进一步提升大模型的精度、泛化性、迁移性和可解释性,解决传统AI做法故事开发模式下不能解决的AI规模化、产业化难题 -盘古Graph学习架构开创性将大模型分为功能区和协同区。功能区通过数据差异和模型差异训练实现大量基模型的全