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未来已来: AI+时代的业务可视化
Chuanyi.lin
咨询顾问
Oracle MBV: Today
现状与挑战
Oracle MBV Solution
面向业务管理Mobile DV
面向IT管理OMC
DEMO 演示
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Data.Insights.Sharing
数据丰富 信息贫乏 为什么数据是如此丰富、有用的信息却如此贫乏呢?
为什么信息系统还是那么难于有效地支持业务的发展?
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管理人员和业务人员 管理人员需要一目了然的了解单位、公司业务的情况,以便快速做出决策
管理人员往往有一种“没有被告知的感觉”
现有报表太复杂,不直观
前线业务人员需要实时获取相关的数据来作出最好的行动,但又常常面对复杂而不相关的数据
和报告
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实时性无法保证 管理人员需要随时随地的了解单位、公司业务的情况,以便快速做出决策
报表只能看到历史数据
报表生成工程中耗时太长
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IT人员 IT人员运维多个业务系统,工作量大,事情繁琐
传统IT运维很难实现多层系统关联分析
以监控为主,无法及时发现问题的规律及趋势
不能从业务角度入手直接洞察IT存在的问题
传统数据分析及展现的实现、运维、变更成本高,不够灵活
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怎么能使人们简单、快速随时随地获取直观信息
Oracle MBV: Today
现状与挑战
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面向业务管理Mobile DV
面向IT管理OMC
DEMO 演示
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Mobile DV最佳用户体验: 简单 直观 移动化
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Mobile Data Visualization移动数据展现愿景• 在移动设备展现数据,以便管理层及业务人员能随时随地、方便安全的获取最新的
业务数据
• 帮助客户从已有的同构/异构的系统环境中获取数据,数据源覆盖各个已有的业务系
统,使用预置的模板,快速集成各类数据源,并使用最佳的报表视图形式展现在各
类移动设备上。
• 项目实施周期短,见效快,帮助政府通过最小的投资、最短的时间将业务数据呈现
在管理层及业务人员多种移动设备中
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StartDEMO
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中粮集团有限公司(COFCO)是世界500强企业,也是中国领先的农产品、食品领域多元化产品和服务供应商,致力于打造从田间到餐桌的全产业链粮油食品企业,建设全服务链的城市综合体。目前中粮采用SAP ERP作为全集团的粮油销售管理系统. 中粮在SAP粮油销售系统之上使用Microsoft的BI建设了全集团的粮油营销BI系统。采用Oracle平台实现了BI的移动化拓展,支持手机、Pad、大屏及微信集成展现。
Oracle Mobile DV成功案例
挑战
• 营销管理人员需要以非常直观的方式及时了解各区销售指标完成情况并作出指示
• 原有基于微软的粮油营销BI系统无有力移动化支撑手段
• BI开发商缺乏移动化系统的建设经验
方案
基于Oracle JET丰富的图形化框架快速开发前端报表,实现了总体指标看板,销售情况气泡图,毛利收入费用折线图,库存订单柱状图等六十余种报表。用户范围包括集团领导,各省区、城市及品类负责人。
价值
• 管理人员及时通过移动设备获得关键KPI的信息.
• 业务外勤人员可以及时获取各种报表数据
• 通过移动应用运营分析平台可以了解系统使用情况以便于提高用户体验
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人物介绍姓名: 周老板
职业: 集团领导
职责: 集团各品类粮油销售
企业介绍
主营业务:主营各品类粮油
销售渠道:主要通过各渠道系统(大
型超市)进行粮油销售
经常在外出差,需要随时随地查看集团销售报表
故事背景
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故事历程 查阅报表 发现问题 分析问题 采取措施
总体指标
在外出差的周先生,
通过手机随时随地查
阅销售报表
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故事历程 查阅报表 发现问题 分析问题 采取措施
总体指标
周先生发现本年度
粮油的销量、总体
收入及毛利率都在
下跌
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故事历程 查阅报表 发现问题 分析问题 采取措施
总体指标
下钻
区域销售情况
下钻
华中大区各品类销售情况
下钻
各渠道稻米油销售情况
发现华中地区人人
乐、易初莲花、欧尚
及物美系统的稻米油
销售业绩远低于预期
查看各区域
销售情况
发现华中地区销售
低于预期、下钻到
华中地区各品类销
售情况
发现华中地区稻米油销
售低于预期、下钻到华
中地区稻米油各渠道销
售情况
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故事历程 查阅报表 发现问题 分析问题 采取措施
总体指标
下钻
华中大区各品类销售情况
下钻
各渠道稻米油销售情况
区域销售情况
下钻
采取措施
周先生联系负责该渠道
的渠道经理,进一步了
解渠道客户情况,研究
解决问题的方法
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随时、随地安全获取商业数据,帮助快速决策
适应移动趋势,安全洞察业务数据,提高生产效率
用较小的投资、快速构建敏捷迭代的移动创新平台
管理层
IT部门
业务部门
Mobile DV移动数据展现对客户的业务价值
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面向IT管理: 如何让机器数据说话
持续洞察机器学习大数据处理
客户操作产生的数据
机器自动产生的数据异常检测
实时洞察
全面监控
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如何让机器数据说话
StartDEMO
① 背景介绍② 应用性能监控③ 日志分析
业务数据 机器数据
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如何让机器数据说话 业务数据 机器数据
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业务数据 机器数据
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通过告警信息可以查看哪些页面出现异常
整体页面并未出现错误和异常,可进一步检查Ajax
Checkout出现56个错误信息,可以进一步钻取查看原因
Checkout Ajax Call可查看其请求响应时统计、按区域分配和服务端的情况
Checkout Ajax Call后端调用Servlet出现56次异常,开发者通常难以监测到这部分内容,继续下钻,看看发生什么
可以看到Servlet后端服务执行了很多条SQL操作,树形图展示了SQL执行关系与访问情况,但依然无法判断是
哪出错
黄色:代表应用服务器蓝色:数据库橙色:外部系统
树形图中箭头的粗细、节点大小可代表请求次数、错误次数、平均响应时间等用于定位发现
问题原因
加粗的黄色箭头代表了出错的程序执行路径
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通过定位发现OrderService.submit执行出现问题,调用154次,出错56次
通过查看调用的历史实例进行分析,可以查看具体出错时间与原因
通过定位精确发现OrderService.submit错误问题所在,并可以直接查看相关日志信息
通过前面应用性能分析可定位问题,基于日志分析云服务,借助后端大数据平台可对海量日志产生错误信息进行过滤、分组分析,以减少日志量进行精确定位
日志分析云提供了对日志从不同维度进行过滤、聚合等操作,从海量日志中分析找到我们关注的信息
点击聚类之后,自动的进行问题的诊断
通过对问题的梳理,发现存在数据库BUG,建议安装数据库补丁 Patch 5655419,或进行版本升级
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Oracle MBV 未来已来
数据展现 机器学习 业务洞察 IT专家
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