大数据如何改变数字用户体验？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-03-19
挑战迁移到敏捷之外
我们的客户求助于创建一个统一的，可扩展的解决方案，他们的旧系统产生了高昂的基础架构成本，部署新环境平均需要3周的时间，开发和测试过程中缺乏敏捷性，以及缺乏持续的集成和部署，这减慢了其功能实现过程，复杂的依赖关系意味着每个功能发布平均需要6到8个月。
解决方案采用有效的敏捷解决方案
我们与客户一起建立了一支强大的DevOps团队，该团队支持多个转换程序，为了实现快速的项目周转，我们在6个月内完成了客户所需的基础架构设置，工具配置和环境创建，当前，大约有20个应用程序服务正在使用基于微服务的新基础结构，与以前的基础结构相比，所花费的成本不到25％。
影响部署和扩展面向未来的战略
该项目使我们的客户能够以较高的自动化水平实现上市速度，从而限制了手动操作的需求，他们的业务拥有一个发展平台，其他转型计划现在正在利用该平台，我们建立的自动扩展数字平台可应对使用高峰，并避免不必要的成本，当平台在客户电视广告系列发布期间成功扩展使用率200％的峰值时，我们看到了工作的结果。
发布后立即增加了100％的订单
迄今为止，在竞争异常激烈的情况下，在线处方药的销量增加了400％，将在线处方履行的交付时间从大约14天减少到7天，专业知识和资源，我们工具箱的预览，当合适的团队拥有所需的工具和行业知识时，就有可能实现伟大的成就。
利用实时数据优化操作
半导体公司如何改善其按订单生产流程，利用技术来提高运营绩效
一家半导体公司试图在交付时将产品与客户订单相匹配，他们一直在以较低的预测准确性和大量的返工进行挣扎。我们利用挖掘每个操作请求的实时数据，优化其流程并增加按时交付的数量。
克服了较低的预测准确性和大量的返工
当产品的真正形式匹配功能实际上并没有改变时，我们的客户正在为客户可能要求的产品后期后期差异选项的数量而苦苦挣扎。当尝试与交货时的客户订单匹配时，单个上的大量精加工选项导致较低的预测准确性和大量的返工。推入仓库的产品通常必须从货架上取下来，以进行低技术的返工，以满足特定的客户加工需求。由于需求不匹配而无法创建交货的一刻，所有这些都被检测到。
利用实时数据智能
我们的客户近已将其中央组件迁移到数据库系统，这使我们的团队能够实时挖掘新的数据源，以向现场提供正确的信号，该系统不是执行每周目标，而是对下一个星期的销售订单进行比较，对库存的库存及其完成属性进行实时评估，每当执行系统要求新的完成指令时，系统就会利用平台的速度再次运行分析，读取成千上万的订单行项目和成千上万的批次仅需几秒钟，并确保任何批次的说明均符合当周的订单。
显着减少返工并提高交货及时性
新的按订单生产流程和基于支持技术在投入使用后很快就收回了成本，需要返工的批次百分比降低了，并且我们改进了流程，从而减少了准时交货的失误。
返工减少了5倍
我们的客户求助于创建一个统一的，可扩展的解决方案，他们的旧系统产生了高昂的基础架构成本，部署新环境平均需要3周的时间，开发和测试过程中缺乏敏捷性，以及缺乏持续的集成和部署，这减慢了其功能实现过程，复杂的依赖关系意味着每个功能发布平均需要6到8个月。
解决方案采用有效的敏捷解决方案
我们与客户一起建立了一支强大的DevOps团队，该团队支持多个转换程序，为了实现快速的项目周转，我们在6个月内完成了客户所需的基础架构设置，工具配置和环境创建，当前，大约有20个应用程序服务正在使用基于微服务的新基础结构，与以前的基础结构相比，所花费的成本不到25％。
影响部署和扩展面向未来的战略
该项目使我们的客户能够以较高的自动化水平实现上市速度，从而限制了手动操作的需求，他们的业务拥有一个发展平台，其他转型计划现在正在利用该平台，我们建立的自动扩展数字平台可应对使用高峰，并避免不必要的成本，当平台在客户电视广告系列发布期间成功扩展使用率200％的峰值时，我们看到了工作的结果。
发布后立即增加了100％的订单
迄今为止，在竞争异常激烈的情况下，在线处方药的销量增加了400％，将在线处方履行的交付时间从大约14天减少到7天，专业知识和资源，我们工具箱的预览，当合适的团队拥有所需的工具和行业知识时，就有可能实现伟大的成就。
利用实时数据优化操作
半导体公司如何改善其按订单生产流程，利用技术来提高运营绩效
一家半导体公司试图在交付时将产品与客户订单相匹配，他们一直在以较低的预测准确性和大量的返工进行挣扎。我们利用挖掘每个操作请求的实时数据，优化其流程并增加按时交付的数量。
克服了较低的预测准确性和大量的返工
当产品的真正形式匹配功能实际上并没有改变时，我们的客户正在为客户可能要求的产品后期后期差异选项的数量而苦苦挣扎。当尝试与交货时的客户订单匹配时，单个上的大量精加工选项导致较低的预测准确性和大量的返工。推入仓库的产品通常必须从货架上取下来，以进行低技术的返工，以满足特定的客户加工需求。由于需求不匹配而无法创建交货的一刻，所有这些都被检测到。
利用实时数据智能
我们的客户近已将其中央组件迁移到数据库系统，这使我们的团队能够实时挖掘新的数据源，以向现场提供正确的信号，该系统不是执行每周目标，而是对下一个星期的销售订单进行比较，对库存的库存及其完成属性进行实时评估，每当执行系统要求新的完成指令时，系统就会利用平台的速度再次运行分析，读取成千上万的订单行项目和成千上万的批次仅需几秒钟，并确保任何批次的说明均符合当周的订单。
显着减少返工并提高交货及时性
新的按订单生产流程和基于支持技术在投入使用后很快就收回了成本，需要返工的批次百分比降低了，并且我们改进了流程，从而减少了准时交货的失误。
返工减少了5倍
增强的交付创建流程，交货及时性得到显着改善。
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