内置150+特效组件，快速打造酷炫灵动的可视化大屏，支持在线编码，拓展视觉体验至极致

　　搭载自然语言分析引擎，引入AI大模型技术，通过简单的对话问答实现快速数据分析

　　涵盖回归分析、分类分析、聚类分析及时间序列预测等高级功能，深入探掘数据的内在价值

　　全程“零”编码，高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理，为企业主数据管理落地提供有效支撑，实现各业务系统间的主数据共享，保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。

　　内置多类主数据模版，可视化实现多视角模型定义，满足复杂规则的编码自动控制

　　多种数据接入方式，支持不同场景的审批管控，数据版本可回溯，满足主数据的全生命周期管理

　　超30+主流数据库、国产库、大数据库、文件、消息队列等接口之间极速交换结构化、非结构化数据

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　　覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体，一站式解决数据开发所有的问题。

　　具备高并发、高吞吐量、低延迟的一体化任务编排能力，可视化设计、分布式运行

　　纯web设计器，零编码完成基本表、变长表、中国式复杂报表、套打表、问卷调查表等制作；支持年报、月报、日报，以及自定义报表期等多种数据采集报送频率

　　提供在线填报和离线填报两种应用模式，也支持跨数据源取数；填报数据自动缓存在WEB浏览器中，即使宕机也不会丢失

　　支持单表审核、全套审核、成批审核等多种层次的审核操作，通过醒目的背景颜色标识提示相关单元格

　　内置灵活轻便的工作流引擎，实现了用户业务过程的自动化；支持层层审批、上级审批、越级审批、自定义审批等多种审批方式

　　对于下级填报单位上报的数据，上级汇总单位可将其进行汇总；支持层层汇总、直接下级汇总、选择单位汇总、按条件汇总、按代码组汇总、按关键字汇总、自定义汇总等

　　提供数据锁定机制，防止报表数据被意外修改；支持数据留痕，辅助用户过程追溯；未及时上报的用户自动催报；所见即所得的打印输出等

　　提供多种类型的数据接口，可以导入EXCEL、DBF、二进制、文本等格式的数据，可以将报表数据批量输出为HTML、EXCEL、XML、TXT等格式

　　统一指标定义，实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果，为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。

　　智能指标预警和指标溯源，全面掌握指标来源及加工过程，随时掌控指标数据潜在风险

　　助力企业更好地查询、使用指标，提供共享、交换、订阅、分析、API接口等应用服务

　　零代码+AI，有“问”必答的数字助理，利用AI大模型和数字人技术，通过语音&文字输入问题，自动识别业务指令，深度理解用户意图的问题，洞察数据，人机交互，重新定义BI新体验。

　　不止于工具，更是随时待命的得力助手。一声指令，为您提供即时的数据分析和决策支持

　　主数据全生命周期管理，保障主数据一致性、权威性、共享性，提高企业运营效率

　　集数据采集补录、数据ETL建模、数据实时存储、数据分析展现等应用场景于一体

　　涵盖数据存储、数据集成、数据交换、数据共享等方面，为企业用户提供云原生仓湖一体解决方案

　　随着全球经济的不确定性和市场竞争的加剧，企业在2024年的数字化建设中将面临新的挑战和机遇。

　　根据Dell发布的《2024数字化建设重点与趋势调研》（文后留言，可索取链接），企业需要从多个维度进行业务战略规划，以实现降本增效和创新驱动。

　　这篇文章将深入探讨2024年数字化建设的重点与趋势，帮助企业在新的一年里更好地应对市场变化。

　　在2024年，企业将继续利用数字化和智能化手段优化运营，以实现降本增效。显示，优化运营、降本提质增效是企业业务战略的首要重点。

　　通过大数据分析、人工智能（AI）和机器学习等技术，企业可以对运营过程中的各项数据进行深入分析，识别潜在的问题和改进点。

　　此外，企业还需要具备创新能力，积极探索新业务模式，以抓住市场结构性调整中的增长机遇。

　　例如，基于物联网（IoT）技术，企业可以实现设备和系统的互联互通，从而提高生产线的灵活性和响应速度。通过智能化管理，企业不仅能够降低成本，还能提升产品质量和客户满意度。

　　调研数据显示，企业将AI应用在研发、营销和运营管理等场景中，以提升现有应用的智能化水平和服务效率。

　　在研发方面，AI可以帮助企业加速新产品的开发过程，通过模拟和优化设计方案，减少实验和测试时间。

　　在营销方面，AI可以帮助企业更精准地分析客户需求，制定个性化的营销策略，提高营销效果。

　　通过生成式AI，企业可以在内容创作、产品设计等方面实现自动化，从而节省人力资源，提高工作效率。

　　大模型则可以帮助企业在海量数据中快速挖掘出有价值的信息，支持决策和业务发展。

　　通过对供应链各环节的数据进行实时分析，企业可以实现供应链的动态优化，提高供应链的透明度和响应速度。

　　例如，基于AI的预测模型可以帮助企业更准确地预测市场需求，优化库存管理，减少库存成本。

　　2024年，企业将重点建设灵活可扩展的IT架构，以满足跨云、本地和边缘的业务需求。

　　这种灵活性使得企业可以根据业务需求快速调整IT资源配置，提高资源利用率和业务响应速度。

　　通过虚拟化或私有云实现数据中心现代化升级，是提升IT资源利用率的关键措施。

　　企业可以通过虚拟化技术，将物理服务器资源进行整合，减少硬件设备的数量和维护成本。

　　私有云则可以提供高度可控和安全的IT环境，满足企业对数据隐私和安全的高要求。

　　为了应对AI工作负载的需求，企业还需要购买满足AI工作负载需求的存储设备。

　　随着AI应用的普及，企业需要处理的数据量和复杂度不断增加，对存储设备的性能和容量提出了更高的要求。

　　通过引入高性能存储设备，企业可以保障AI应用的高效运行，提升整体IT基础设施的竞争力。

　　在数据安全方面，企业需要提升IT安全能力，以满足行业数据安全需求，并构建混合云架构，实现灵活、安全的IT资源交付。

　　混合云架构可以结合公有云和私有云的优势，为企业提供更高的灵活性和安全性。

　　通过加强数据加密、访问控制和监控等安全措施，企业可以有效防范数据泄露和网络攻击，保护关键业务数据。

　　显示，聚焦优势业务线以确保利润，是企业业务战略的第三大重点。通过优化资源配置和业务布局，企业可以更好地适应市场变化，实现可持续发展。

　　在聚焦优势业务的过程中，企业需要通过数据分析和市场调研，识别出最具潜力和竞争力的业务领域。

　　例如，一些制造企业可能会将更多资源投入到高附加值产品的研发和生产中，以提升产品的竞争力和利润率。

　　与此同时，企业还需要对次要业务进行优化和调整，甚至是剥离不具备竞争优势的业务。

　　通过剥离非核心业务，企业可以集中资源和精力，提升核心业务的竞争力，实现业务的持续增长。

　　在剥离过程中，企业还可以通过出售非核心资产，获取资金支持核心业务的发展。

　　随着AI工作负载的增长，企业需要灵活、高效、安全的IT资源交付模式，以支持大型数据集的处理和高并行化算法的快速处理。

　　为了应对这些挑战，企业需要持续投资于IT基础设施建设，提升计算和存储能力，并加强技术团队的能力建设。

　　此外，选择一个“靠谱”的合作伙伴，具备丰富的行业方案经验和专业服务能力，也是企业成功的关键。

　　合作伙伴需要能够理解行业客户需求，提供针对性的解决方案，并在设计、部署、实施和运维等方面提供长期支持。

　　通过与优秀的合作伙伴合作，企业可以借助其专业知识和经验，加速数字化转型进程，提升业务竞争力。

　　在供应链管理方面，企业需要建立更加紧密的合作关系，实现供应链的协同优化。

　　通过与供应链上下游企业的合作，企业可以共享信息和资源，提高供应链的透明度和效率。

　　例如，通过共同制定需求预测和生产计划，企业可以减少库存积压和生产浪费，提升供应链的整体效率。

　　展望未来，数字化建设将继续深入发展，成为企业提升竞争力和实现可持续发展的重要途径。

　　数字化转型的全方位推进：企业将在研发、生产、营销、服务等各个环节全面推进数字化转型，实现全业务流程的数字化和智能化。

　　数据驱动决策：数据将成为企业最重要的资产之一，通过数据分析和数据驱动决策，企业可以更准确地把握市场机会，优化业务流程，提升经营绩效。

　　新技术的融合应用：物联网、区块链、5G等新技术将与AI、大数据等技术深度融合，推动企业实现更高水平的智能化和自动化。

　　绿色和可持续发展：在数字化建设过程中，企业将更加关注绿色和可持续发展，通过技术创新实现能源节约和环境保护，提升企业的社会责任感和品牌价值。

　　2024年的数字化建设将以优化运营、人工智能驱动和现代化IT基础设施为重点，通过聚焦优势业务和应对技术挑战，实现企业的降本增效和创新发展。

　　企业需要在数字化转型中不断探索新技术和新模式，以提高市场竞争力和实现可持续发展。通过选择合适的合作伙伴，企业可以更好地应对未来的挑战，抓住市场机遇，实现业务的快速增长。

　　数字化建设不仅仅是技术的变革，更是企业战略和业务模式的全面升级。只有积极拥抱数字化转型，企业才能在竞争激烈的市场中立于不败之地，实现长期的可持续发展。

　　未来，随着技术的不断进步和市场的不断变化，数字化建设将为企业带来更多的机遇和挑战。企业需要不断提升自身能力，保持敏锐的市场洞察力，才能在数字化浪潮中立于不败之地。