传统BI与BI大数据的区别
传统BI
- 结构化数据
- 数据规模一般为TB规模
- 集中式，为了分析进行大量数据移动，数据向计算靠近
- 批处理为主
大数据BI
- 结构化/非结构化混合分析的能力
- 数据规模从数十TB级别到PB级别，甚至更高
- 分布式，计算向数据靠近
- 支持流式分析
NTT DATA BI大数据能力
-
大数据
解决方案大数据平台
以不同格式处理大量数据的引擎，包括海量结构化和非结构化数据，如Hadoop和内存数据库。分析软件
配备高级数据分析功能和数据挖掘包的库。分析软件
最佳实践的框架和设计，为每个操作挑战提供解决方案。 -
敏捷的
交付模式将需求和变动分在多个阶段进行，解决方案也分为多个阶段推进，最终加快上线时间。 -
系统化
服务体系NTT DATA建立了大数据参考体系结构（BDRA）的系统化，专注于Hadoop大数据挑战。在过去的10年里，已经实施了100多个生产案例，集群超过1000个节点，由此已成功交付不同规模的Hadoop项目（从数十台服务器到数千台服务器），并建立了自己的最佳实践库。 -
全方位强实力
专家团队3000+
BI分析专家130+
数据科学家8个
全球交付中心
NTT DATA BI大数据行业经验
01 
零售业 从数字门店设备，定位系统，体感、AR等，到应用，导购管理和分析，NTT DATA服务了超过2500个客户 |
02  快消业 为服务业，零售业等提供基于BI大数据的商品、订购、仓库管理，会员管理数据分析服务。 |
03  制造业 为制造业客户提供包括大数据规划，方法、框架、设计案例、算法、技术平台，分析平台一站式服务，并有多个业务场景为客户提供综合服务。 |
04 
传媒业 为NHK电台，朝日新闻等媒体企业提供数据分析服务，配合多种渠道的节目来做观众和受众的互动。 |
05  服务业 结合大数据的实时分析能力，服务于物联网等场景。 |
商业案例
案例
某知名汽车厂商
需求
构建全渠道数字营销
解决方案
NTT DATA在8个月内，为客户打造5个线上核心系统，30+个迷你网站，运用大数据+大数据分析深度分析消费者偏好、实现个人互动体验，设定汽车行业360消费者洞察数据模型和策略
实现效果
- 2018年客户某新车上市当天的14个小时之内，线上销售达到17627辆。
- 实现通过微信、小程序、电子商务等方式减低客户获取成本。
- 成功打造数字资产，促进销售转化和数字沉淀。
- 目前NTT DATA中国已经与客户成为战略数字合作伙伴。
案例
某呼吸治疗器材的科技公司
需求
构建全渠道数字营销
解决方案
利用SAP S/4HANASAP-SD/PP/MM/QM/PM/FI/CO，进行移动端的物料管理和品质管理，将台湾统一发票与中国金税进行整合，同时与已有系统无缝对接。
实现效果
- 集中式的数据管理，将所有公司的物料信息、客户信息、供应商信息，BOM、以及制作流程信息整合为一，统一平台制定流程和管理方式。
- 实现快速收集信息，做出准确的生产决策。
- 最终客户缩短成本月结时间从2周+到只需5天。
案例
全球领先的保险及金融服务提供商
需求
构建全渠道数字营销
解决方案
NTT DATA中国为客户提供咨询服务，并依照客户需求生成各种类型分析报表，为进一步进行优化提供指导和支持。
实现效果
- 2018年客户某新车上市当天的14个小时之内，线上销售达到17627辆。
- 实现通过微信、小程序、电子商务等方式减低客户获取成本。
- 成功打造数字资产，促进销售转化和数字沉淀。
- 目前NTT DATA中国已经与客户成为战略数字合作伙伴。
全球合作伙伴和联盟
