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大数据、智能化系统
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为企业提供易于使用的商业智能数据分析产品,利用OCR技术为企业实现从数字化到自动化、智能化的转型。
 

大数据需求痛点

目前的大数据产品普遍存在无法快速响应临时的业务数据分析和报表,海量信息无法进行数据分析和利用、数据表格分散繁多、该如何整合信息系统,保持数据在线等痛点。没有有效且及时在线的数据分析可能对一个公司的总体决策产生许多深远和负面影响。

 

我方产品优势:

 

数据管理:

灵活配置数据源接入:

 

支持多种事件定义方式:

 

分析模型:

灵活的自定义报表输出:

支持基于表格的自定义报表输出能力,可多次对数据源进行加工控制,从事件编辑,到报表设置,到最后的报表输出后 的多条件组合筛选查询,支持导出、分页,字段列筛选,零代码几分钟就可以创建你想要的分析报表,无需编程。

 

强大的可视化决策分析模型:

 

一键导入AI模型完成推荐/预测/目标分析:

 

提供强大的自定义表单数据填报能力:

 

Matrix Visual 数据可视化大屏:

支持为客户几种的标准的大屏模板可以使用,同时也可以为客户根据需求定制所需要的展现数据和不同展现形式的多端大屏。

 

支持创建和编辑二维和三维的数字孪生:

 

个性化报表门户与订阅:

支持企业个性化报表门户,支持对关注的报表进行置顶和固定到工作台卡片,“千人千面”优先展 示重点关注报表,管理者可以快速获取想要的数据。

 

十倍助手提供跨平台跨设备适配

 

安全与权限控制:

集成多种高安全性的功能:

 

搭配多种的权限控制功能:

通过组织管理,可按照企业内部组织 和部门,小组的安排进行划分用户所属体系,做系统隔离。

通过建立不同的项目,每一个项目都可以设置权限范围,每一个项目都有独立的应用,数据,图表和看板等资源管理。

不同的用户可以属于不同的项目,同 时项目也可以跨组织邀请用户参与到某一个项目中来。

不同角色具有不同的功能权限和资源权限,可以设置项目,应用,看板等不同资源,以及具体层级目录的控制力度。

TenBI支持事件维度和指标,按照角色来勾选哪些角色可以看到这个列的数据,达到灵活配置列数据权限的功能。

 

灵活的部署模式和动态扩展:

 

私有化落地能力:

 

多种第三方系统深度集成服务:

 

丰富的数据采集方式:

 

一站式数据规划服务能力

将行业解决方案与最佳实践产品化,预置推荐数据模板,降低数据规划门槛。只需选择业务目标,十倍数据自动为你生成贴合业务场景的数据

方案。缩短数据方案实施时间60以上,帮助业务人员快速启动增长引擎。

 

个性化预警与推送

 

国际化多语言等特性支持:

 

OCR识别技术

OCR(Optical Character Recognition),光学字符识别,传统的OCR是通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息,再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。
随着人工智能技术的发展,OCR技术已经转变为利用深度学习技术对印刷体、手写体等各类光学字符进行识别。 OCR帮助企业实现数字化到自动化、智能化的转型。

 

OCR能帮助企业解决什么问题:

  1. 简化客户录入操作
  2. 加速业务办理流程
  3. 提升客户体验

 

  1. 提升业务效率
  2. 辅助智能决策

 

  1. 降低录入人力投入
  2. 解放员工重复性劳动

 

  1. 丰富数据资产
  2. 提升数据质量
  3. 增加数据分析维度

 

OCR解决方案:

面向特定业务场景的模型应用,快速识别非结构化的影像件文档内容并输出结构化数据,辅助业务流程的自动化智能化以及业务效率的提升;

既支持通用的OCR场景应用,也可基于业务场景提供定制化的模型。

 

  1. 支持各类OCR应用开发、上线、运维、管理的平台产品;
  2. 针对本地化部署需求的客户提供更低TCO的软硬一体化产品;
  3. 支持Saas服务,帮助开发者快速搭建OCR应用;
  4. 服务:联合优质合作伙伴为客户提供端到端的服务,包括数据标注、模型开发、
服务
应用开发、应用上线、模型调优、运维升级等;
  5. 通过先进的产品及丰厚的技术沉淀帮助客户找到OCR应用建设的效率和效果的最佳平衡点;
  6. 开箱即用的模型应用:依托先进的算法和领先的技术,联想可面向各行业客户提供诸多通用的OCR模型应用;
  7. 面向各类定制化场景需求的端到端方案:票据识别、信息提取比对、合同/档案识别、复杂表格识别、多版式内容世界、指定区域签名识别; 
  8. 支持各类OCR模型应用管理:标注数据预览、服务预估结果与统计、可视化运维监控。

 

  1. 数据预处理/算法参数配置/资源配置;
  2. 业界领先得深度学习算法库,内置多种深度学习模型,来应对不同任务场景下得特殊需求;
  3. Resnet、Faster-rcnn、Densenet、CTPN;
  4. 支持预训练模型、更好更快训练模型;
  5.  支持多种模型开发方式,实现开发效率喝模型效果的最佳平衡;
  6. 面对不同需求的客户,提供多样得产品形态支撑。

 

  1. 基于通用能力快速开发上层应用;
  2. 段时间达到良好效果;
  3. 覆盖复杂多样的长尾需求;
  4. 软硬一体化方案降低客户TCO。
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