數據品質不佳,浪費了你多少錢? 💸💸💸
Gartner 研究統計出,企業因為數據品質不佳 (poor data) 而造成的財務損失,每年平均高達 1,500 萬美元。
在 #bigdata 與 #AI 的世界裡,企業首要頭痛的已經不是沒有 data 了,而是有太多的資料量與資料來源,卻不知怎麼聰明使用?
面對瞬息萬變的市場與顧客消費行為,#CDP 幫助企業優化數據的質量(optimize data quality),從資料收集開始,系統性地整合多源資料,協助企業達成數據分析應用,進一步讓企業有效做出 #數據驅動 的行銷決策。
而 #iKalaCDP 更是與 #GoogleAnalytics 整合,讓企業與品牌主可以將日常就已經習慣使用的數據監測與分析方式,有效與自家會員資料整合、歸納與統一管理。
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數據驅動datadriven 在 COMPOTECHAsia電子與電腦 - 陸克文化 Facebook 的最讚貼文
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【工業 4.1,多了哪一點?】
以機器取代人力/獸力、電力化與資訊化,分別是前三波工業革命的重點,而工業 4.0 的重頭戲則是人工智慧 (AI)。所謂「智慧製造」是借助大數據或 AI 改變生產方式,其目的不外乎:增加效率、降低成本或創造新事業體,而「數位轉型」是必經過程,實務上最大難點在於改變原本舊有慣性。
不過,有學者主張:工業 4.0 只著重生產力提升,品管仍使用一般統計製程控制 (SPC) 處理,這是遠遠不夠的!因為從市場面來說,顧客只會在意產品是否有瑕疵,而感覺不到工廠中的排程、機台狀況如何;在追求高產能的同時,絕不能忽視產品品質。回顧當年三星 Note7 手機電池爆炸事故只佔總產量極小比例,就足以讓四、五百萬支的手機品牌聲譽一夕墜入谷底。
因此,智慧製造必須進化到「零缺陷」(Zero Defects) 才是王道,亦是製造科學的最高境界,惟有仰賴經濟實惠的「線上即時全檢」方能達成,且這種方法應要普遍適用於各行各業。智慧製造系統架構將擴及「E 化製造、AI、ICT 技術與 3D 列印」四大部分,業界迫切需要包括整廠應用、系統框架和核心技術在內的 Total Solution;工業 4.0 再加上全自動虛擬量測 (AVM)、智慧型預測保養 (IPM)、智慧型良率管理 (IYM) 和先進製造物聯雲 (AMCoT),就能進階到「工業 4.1」。
延伸閱讀:
《AI 是工業 4.0 重頭戲,但「智慧製造」另有深意!》
http://compotechasia.com/a/feature/2019/0910/42747.html
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