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专家咨询 自动驾驶数据管理 自动驾驶数据管理 业务挑战 研采车分布广,数据多,入云时间久;量产车数据闭环慢 场景理解难度大,数据标注成本高,稀缺场景收集困难 业务环节多,过程数据多,管理难度大,海量数据存储成本高 解决方案 50+汽车专用数据接入点,PB级数据24小时入云;分布式车联网助力量产数据快速入云
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影响效率,增加了成本 数据易丢失或篡改,安全级别低 贸易背景难核实,只能依靠银行对交易双方的信任而运行;线下达成协议,违约问题难处理;线下数据不加密,易丢失或篡改 贸易背景难核实,只能依靠银行对交易双方的信任而运行;线下达成协议,违约问题难处理;线下数据不加密,易丢失或篡改 交易过程无法监控,监管难度大
分销商与总部缺乏数据连接,信息传递效率低 • 财务数据与业务数据割裂,导致数据不连贯、不准确 • 原有系统难以满足多语言、多币种等全球化新需求 • 品牌门店流量易流失难转化,客户忠诚度下降 • 门店导购服务能力参差不齐,营销政策落地难 • 传统门店营销难以系统量化,缺乏数据支撑 • 不
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流程数字化溯源 元数据驱动 基于iDME元数据的标准化SaaS应用优势,开发超过30个以上的标准化元数据驱动功能模块,快速扩展,安全稳定,与MBM其它同源数据直接进行数据交换,避免复杂接口开发 工软标准 以CAQ模型纬度定义在产品生命周期过程中的数据信息,数据及解析存储兼容Par
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门店管理统一标准化,为管理复制和管理输出奠定基础 方案价值 数字一体化提升整体效率 管理标准统一,实现降本增效 专家咨询 智能制造 智能制造 业务挑战 人力资源流程复杂,单个流程节多 薪酬数据依靠线下收集手工核算,效率低、成本高,且存在人为干预因素 通过线下数据报表分析数据,数据监管难度大,报表输出效率低
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