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能源、矿产 & 公用事业公司

大规模掌握数据

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澳彩帮助世界上最大的能源公司掌握大规模的数据, 改善监管业务, 降低他们的风险,提高客户体验

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解决能源、采矿领域最棘手的数据挑战 & 公用事业公司

  • 在优化

    增加支出的可见性, 简化品类战略发展, 发现最佳供应商,降低PPV, 发现导致不必要成本的尾部支出.

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    供应链管理

    通过掌握来自ERP系统的跨业务单元的供应商数据来简化操作, 工厂和地理位置, 对零件和材料进行分类, 并在供应链变革中保持领先地位.

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    富国掌握

    澳彩使公司能够整合来自工程的井数据, 地球科学, 和钻井, 清理和分类数据, 并提供运营方面的见解, 节约成本,增加井的储量.

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    遗留系统整合

    整合跨业务单元和地理位置的不同系统(例如.g.如ERP系统、crm、数据湖等),以降低间接成本和简化操作.

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    失败事件掌握

    通过掌握事件数据集,关闭现场故障事件和故障原因之间的循环,以推动供应商质量的改进, 设计健壮性和制造流程.

  • QHSE事件掌握

    协调现场和跨事件管理系统的QHSE事件,以提高报告能力, 简化预防性保养, 推动更多可持续的质量举措.

提供唯一的数据掌握解决方案 原生云、内部部署和混合部署

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节省了3亿美元的成本 通过零件和供应商的掌握
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准确分类的75% 在30小时内花费120亿欧元
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资讯科技减少70% 支持数据掌握所需的资源
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加强世界最大组织的数据运营
  • 加速数据掌握项目 从几年到几周甚至几个月都在使用人工引导的机器学习

  • 更低的拥有成本 通过减少手工工作流程

  • 授权数据团队 专注于高价值的工作,并通过策划、掌握的企业数据交付业务成果

  • 无缝集成 通过开放的架构和健壮的api提供数据管道和分析解决方案
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转型分析从掌握的数据开始

澳彩采用专有的机器学习(ML)算法来精确地掌握各种数据集上的实体. ML引擎是由人的反应引导的,使用是和否的反应. 输出是一个策划的, 版本化的数据集,可以用来支持大量的下游分析, 包括数据可视化工具,如Qlik和Tableau, 或者直接向数据分析师和工程师提供商业智能和其他数据程序.

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