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04Data Foundation

数据底座

把底层打通。数字口径统一、经验沉淀下来、每个岗位有自己的助手——前面三个板块能不能用得住,取决于这一层打得牢不牢。

服务对象集团IT与数据团队 · 财务 · 人力 · 各业务部门 解决的痛点数据口径乱 · 经验随人走 · 规则更新跟不上 · 数据质量无人盯
01 / SCOPE

这个板块包含哪些业务内容

五项基础能力,决定了上层所有看板与建议的可靠性。

1Data Governance

全链路数据治理

把来自 DMS、CRM、财务、人力、投流等系统的数据,整成一套能对得上、能追溯的数据。

  • 统一多门店、多系统之间的统计口径,消除同一指标多个答案
  • 数据清洗、去重与校验,主键(VIN、客户ID)唯一性检查
  • 关键报表之间的勾稽关系核对,差异自动标出
  • 形成企业数据标准手册,新人接手也能照着做
2Knowledge Base

企业专属知识库

把散在文件、邮件和老员工脑子里的东西,沉淀成企业自己的知识资产。

  • 主机厂政策与商务规则入库,自动更新,随时可查
  • 行业规则、财务与税务口径、内部流程规范集中管理
  • 历史经营案例与优秀打法归档,好的做法可以复用
  • 权限分级:不同岗位看到不同范围的内容
3Fine-tuning

垂直大模型微调与推理

用汽车经销行业的真实数据、规则与案例,把通用大模型调成"懂行"的模型。

  • 导入行业全场景数据与规则,让模型理解返利、库龄、渗透率等专业概念
  • 显著降低答非所问与编造数据的情况,输出更稳
  • 私有化部署方案,数据不出企业
  • 推理结果附数据来源,方便复核
4Role Agents

岗位定制化 Agent

不同岗位关心的东西不一样,所以每个岗位配一个自己的助手。

  • 董事长 / 投资人:经营大盘、投资回报与风险速览
  • 财务:资金、损益、返利应收与费用异常
  • 市场:投放效果、线索成本与竞品动态
  • 销售 / 人力:个人与团队绩效、人效与流失预警
5Iteration

持续迭代优化

系统交付不是结束。业务在变、政策在变,底座也要跟着变。

  • 基于实际使用数据与业务反馈,持续优化模型与算法
  • 随政策与主机厂规则变化,更新知识库与核算逻辑
  • 按季度评估看板使用情况,调整指标与维度
  • 年度升级服务:新增场景、优化口径、扩展岗位
02 / BEFORE & AFTER

用起来之后,工作方式的变化

左边是现在的做法,右边是接入安途 ATDTS 后的做法。

各店 Excel 各做各的,口径对不上 一套标准口径,谁看都是同一个数
关键岗位一走,做事方法就断了 经验与规则沉淀进知识库,不随人走
政策与规则靠人记、靠人传 规则自动更新,随时可查可追溯
报表靠人手工整理,还容易错 数据自动归集,报表自动生成
新员工上手要跟几个月 岗位助手随时问,流程与口径即刻可查
数据质量没人盯,出错才发现 填报及时率与数据健康分自动监控
03 / INTERFACE

界面展示

数据底座的输出形态:数据质量健康分、客户数据分层、以及赋能前后的效率变化。演示数据

数据健康分:源报表填报及时率与完整性,低于健康线的门店自动标红 赋能前后对照:报表、返利核算、政策解读等关键环节的耗时变化
04 / DELIVERABLES

交付物清单

Standard
企业数据标准手册

指标定义、口径说明与填报规范,全集团统一执行。

Knowledge
行业知识库

政策规则、内部流程与历史案例,持续更新。

Model
微调垂直大模型

用企业数据微调,输出更稳定、更懂业务。

Agents
岗位专属智能体

按岗位定制的助手,随问随答,权限可控。

Monitor
数据质量监控台

填报及时率、缺失率与健康分自动监控。

Annual
年度迭代服务

模型、知识库、看板维度的持续升级。

先帮你把数据口径理一遍

免费诊断阶段即可输出一份数据现状盘点:哪些口径有冲突、哪些报表质量偏低、优先从哪里改。