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亳州市(利辛县、涡阳县、谯城区、蒙城县)
黄南藏族自治州(尖扎县、河南蒙古族自治县、同仁市、泽库县)
沧州市(南皮县、海兴县、青县、泊头市、盐山县、任丘市、献县、肃宁县、沧县、孟村回族自治县、新华区、吴桥县、运河区、河间市、黄骅市、东光县) 文山壮族苗族自治州(马关县、丘北县、广南县、西畴县、砚山县、富宁县、文山市、麻栗坡县)
双鸭山市(饶河县、友谊县、宝山区、岭东区、尖山区、四方台区、集贤县、宝清县)
忻州市(五寨县、神池县、忻府区、河曲县、保德县、五台县、岢岚县、偏关县、定襄县、繁峙县、原平市、代县、宁武县、静乐县)
攀枝花市(西区、米易县、东区、盐边县、仁和区)
铜川市(王益区、宜君县、印台区、耀州区) 湘潭市(韶山市、湘乡市、湘潭县、岳塘区、雨湖区)
内江市(隆昌市、市中区、资中县、威远县、东兴区)
宁波市(象山县、海曙区、余姚市、江北区、北仑区、慈溪市、奉化区、宁海县、镇海区、鄞州区)
蚌埠市(龙子湖区、固镇县、蚌山区、五河县、怀远县、禹会区、淮上区)
六盘水市(六枝特区、钟山区、水城区、盘州市)
黄石市(铁山区、阳新县、黄石港区、下陆区、西塞山区、大冶市)
德阳市(广汉市、什邡市、罗江区、旌阳区、中江县、绵竹市)
拉萨市(尼木县、堆龙德庆区、当雄县、达孜区、曲水县、林周县、城关区、墨竹工卡县)
咸宁市(崇阳县、赤壁市、咸安区、通山县、嘉鱼县、通城县)
三明市(三元区、清流县、将乐县、沙县区、宁化县、泰宁县、建宁县、永安市、明溪县、尤溪县、大田县)
淮南市(潘集区、谢家集区、寿县、凤台县、大通区、田家庵区、八公山区)
福州市(晋安区、闽侯县、长乐区、闽清县、福清市、罗源县、马尾区、永泰县、平潭县、鼓楼区、仓山区、连江县、台江区)
石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)
天津市(西青区、河北区、滨海新区、宁河区、武清区、东丽区、宝坻区、河西区、静海区、北辰区、河东区、津南区、蓟州区、南开区、和平区、红桥区)
呼和浩特市(回民区、和林格尔县、托克托县、新城区、武川县、清水河县、玉泉区、赛罕区、土默特左旗)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)
阳泉市(矿区、盂县、郊区、城区、平定县)
焦作市(解放区、修武县、武陟县、孟州市、山阳区、沁阳市、温县、马村区、博爱县、中站区)
金华市(义乌市、磐安县、浦江县、东阳市、婺城区、永康市、金东区、武义县、兰溪市)
贵港市(平南县、覃塘区、港北区、桂平市、港南区)
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塔城地区(沙湾市、裕民县、乌苏市、额敏县、托里县、塔城市、和布克赛尔蒙古自治县)
临沂市(莒南县、兰陵县、费县、蒙阴县、临沭县、沂水县、兰山区、河东区、罗庄区、郯城县、沂南县、平邑县)
济源市
汉中市(略阳县、西乡县、勉县、镇巴县、宁强县、佛坪县、洋县、城固县、汉台区、留坝县、南郑区) 辽源市(东丰县、东辽县、西安区、龙山区)
南平市(建瓯市、政和县、浦城县、松溪县、邵武市、延平区、光泽县、武夷山市、顺昌县、建阳区)
锡林郭勒盟(阿巴嘎旗、太仆寺旗、多伦县、苏尼特左旗、二连浩特市、西乌珠穆沁旗、正镶白旗、苏尼特右旗、东乌珠穆沁旗、正蓝旗、镶黄旗、锡林浩特市)
茂名市(信宜市、茂南区、高州市、电白区、化州市)石河子市(铁门关市、北屯市、可克达拉市、阿拉尔市、新星市、图木舒克市、胡杨河市、五家渠市、昆玉市、双河市、白杨市)
潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县) 汕尾市(陆河县、海丰县、陆丰市、城区)
巴彦淖尔市(乌拉特后旗、磴口县、杭锦后旗、乌拉特前旗、临河区、乌拉特中旗、五原县)
内蒙古自治区
常州市(金坛区、天宁区、溧阳市、武进区、钟楼区、新北区)池州市(东至县、青阳县、贵池区、石台县)
怀化市(鹤城区、通道侗族自治县、沅陵县、辰溪县、麻阳苗族自治县、芷江侗族自治县、新晃侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、溆浦县、中方县、洪江市、会同县)
三沙市(南沙区、西沙区)
丹东市(元宝区、东港市、凤城市、宽甸满族自治县、振兴区、振安区)
衡水市(枣强县、饶阳县、桃城区、深州市、故城县、安平县、冀州区、阜城县、景县、武强县、武邑县)
北海市(合浦县、铁山港区、海城区、银海区)
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自贡市(富顺县、荣县、贡井区、沿滩区、自流井区、大安区)
吉安市(安福县、万安县、遂川县、峡江县、井冈山市、泰和县、吉安县、新干县、吉州区、永丰县、青原区、永新县、吉水县)
中山市
江门市(恩平市、江海区、鹤山市、开平市、台山市、新会区、蓬江区)
六安市(舒城县、金寨县、叶集区、金安区、霍邱县、霍山县、裕安区)
安阳市(安阳县、北关区、殷都区、汤阴县、龙安区、林州市、文峰区、内黄县、滑县)
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十堰市(竹溪县、郧阳区、丹江口市、竹山县、房县、张湾区、茅箭区、郧西县)
仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)
在数字化转型的进程中,企业常面临信息系统与软件应用不兼容、业务数据共享难、管理软件与企业实际管理模式不匹配等一系列挑战,“各自为政、条块分割、烟囱林立、数据孤岛”成为企业数字化转型路上的“老大难”问题。
作为AI引领的集团企业资源管理专家,远光软件深耕企业信息化、数智化领域,公司自创立之初就认识到软件仅仅是管理工具,不能本末倒置,让企业“削足适履”,并基于此率先提出、实现了“业务模式数据库”“管理逻辑组件”“程序独立性”等创新构想,让软件“随需而变”,充分适应企业管理模式的差别与变化。同时,通过中台化、微服务等架构,向前端应用输送共性、共享、共用的业务服务能力、数据服务能力和技术支撑能力,满足不同信息系统、软件间的灵活集成与交互,让企业价值创造更敏捷。
组件化应用构建
灵活定义按需装配
在软件工程领域,软件的复用是一种很好地解决软件成本和质量的方式,而组件化软件开发方法以其松耦合、模块化和高可复用性,显著地降低了软件开发过程中的复杂性。企业可通过搭积木的方式灵活地组合、复用现成的软件组件,从而快速构建出适用不同业务场景的软件应用,满足企业复杂多变的业务需求。
远光软件长期服务于大型集团企业,该类型企业的管理结构、产业形态、业务需求相对复杂,对产品的架构设计、性能稳定性和可靠性提出了更高的要求。针对该类型企业的特点,远光软件创新提出并实现了分布处理、集中管控、统分一体的全新架构,从管控层级、管控范围、管控强度等方面全方位满足企业“有分有合、统分结合”的管理要求。同时,基于中台化架构的理念,通过抽象和封装企业的核心业务逻辑、服务和数据,建立了丰富的业务组件库,快速响应市场变化和业务需求。
01
智能门户组件
智能门户组件融合了一系列先进的社会化与智能化组件,凭借其卓越的集成功能,实现了对各类应用信息、用户任务、核心业务数据以及实时通讯信息的全面整合,支撑用户多终端接入、社会化连接,为企业提供一个一站式、全方位的业务处理和信息交互环境。这些组件不仅促进了用户间的深度协作,提升了信息获取的便捷性,还通过智能数据分析、自动化流程优化等手段,显著提升了业务流程的效率和准确性。
02
数据融合组件
数据融合组件通过在多个业务场景和不同领域之间搭建联通的桥梁,实现数据信息跨场景、跨领域、跨组织的无缝对接与融合,全面打通企业信息流、数据流和业务流,构建完整的业务数据链和统一、连贯的数据环境,确保数据在不同业务流程中流通无阻。如管理业务多维数据组件支持多场景数据连接;单据转换组件、单据生成凭证组件用于打通业务与业务、业务与财务的数据连接;跨组织单据协同组件用于打通组织间的数据连接等。
03
数据特性组件
数据特性组件集成了多项关键特性,包括确保数据唯一性的唯一编码、反映业务逻辑的业务编码、记录时间变化的时戳、追踪数据变更的轨迹管理以及反映数据状态的实时监控等,旨在满足企业复杂的数据管理需求,灵活适应各种数据类型与应用场景,覆盖从数据录入、处理到变更、输出以及查询、分析的数据管理全流程,满足基础数据、交易数据、分析数据的建模、管理和应用,极大地简化了数据操作流程,提升数据处理能力与效率。
截至目前,远光软件已构建各类业务组件超过100个,广泛应用于财务、供应链、工程项目、人资等多个管理领域。通过高度抽象、灵活、模块化的设计理念,使得同一组件适用于多种业务场景;支持单独开发、测试和部署,可根据具体需求灵活调整、配置组件行为;支持常见的数据接口和协议,易于集成;在一些项目中,引入这些组件后,系统开发周期缩短30%,系统运行效率提升20%,显著提高了开发效率。
可视化业务规则
统一规范执行管理
业务规则是指在特定业务环境下,用于指导行为、支持业务决策和管理业务流程的明确指令或原则,它帮助企业将抽象的业务逻辑转化为可执行的程序,从而落实管理要求、优化业务流程、提升决策效率和响应速度。在长期的数字化转型实践中,远光软件沉淀了四大类业务规则:
01
数据校验类:通过校验业务数据的完整性、格式和逻辑关系,确保数据准确性。例如:单据提交前的数据校验、财务入账前的规则验证。
02
数据转换类:按照预设逻辑将业务数据转换为目标格式或结构,实现业务与财务数据的标准化转换。例如:业务单据转换为财务凭证的规则。
03
预警监控类:基于阈值或模式识别,对异常或风险事件进行实时预警,实现风险识别与及时干预。例如:预算超支预警、异常交易监控。
04
内控合规类:依据法律法规或公司管理办法,强制执行业务流程的合规性。例如:审批权限控制、职责分离等。
针对集团企业普遍存在的业务规则不通用、不统一、不透明等问题,远光软件以微服务技术为依托,将业务处理控制节点中的业务规则梳理出来形成规则体系,通过规则中心的可视化规则编辑器,转化为系统可执行运行的逻辑规则,进而沉淀到各业务系统中,实现业务规则的可视透明、共享复用,制度落实由人控转变为机控,确保所有业务流程遵循一致的规则,减少人为决策偏差和错误。
01
规则管理统一化:业务规则分层分级管理,适应集团企业多行业、多业务和层级多、地域广的特点,解决集团企业统一规范、分级管理难度大的问题。
02
规则共享复用化:提供共性规则管理功能,实现具有相同业务管理要求的场景复用共性的规则,以保证业务逻辑控制的一致性,减少重复开发,降低运维成本。
03
管理规则透明化:在线管理规则全生命周期信息,实现业务规则知识的可视化管理需求,让系统运行逻辑更透明,帮助企业更好地管理和优化规则。
04
规则性能提升化:扩展业务规则所需业务数据的来源方式,增加规则执行的活力;重构规则执行技术框架,提升规则执行效率。
共享化数据赋能
洞察业务驱动决策
随着企业数智化转型的深入推进,数据作为新型生产要素,成为企业不可或缺的核心资产,加强数据治理、提升数据质量、强化数据洞察,充分挖掘、释放数据价值,成为数字时代企业发展的必然要求。
针对集团企业数据资产管理需求,远光DAP内嵌公共数据服务中心,承载企业公共数据(含主数据)的统一定义、设计、维护和治理等管理职能,为前端应用、其他业务中台和外部系统等,提供标准、稳定、高效,面向业务场景的数据访问服务,实现数据的同源共享;提供数据治理工具,保证数据质量;并基于统一编码方式,保证业务间衔接顺畅。
同时,在企业数据管理方面,远光DAP基于指标中心应用,通过系统化的分类体系对指标进行精细化管理,统一规范指标的定义、属性、口径和计算逻辑,并提供丰富灵活的指标分析与全面的API和组件支持,可无缝对接前台应用,满足门户展示、多维分析、报表生成、预警监控、绩效考核、预测分析、数据填报等多种场景的指标计算、分析需求,提升用户构建和查询指标的效率。
01
指标定义民主化
指标中心把底层的数据模型转换为业务用户看得懂的业务语言,业务用户可以定义指标和取数逻辑,实现指标的按需、自助式定义。
02
指标计算自动化
指标中心支持指标计算的自动化调度,支持定时和实时的指标计算,让指标值的产生不再成为难题。
03
指标填报在线化
对于没有明确数据来源的指标,指标中心支持在线手工填报、文件导入、API写入等方式采集指标值。
04
指标展示卡片化
指标中心研发了指标卡片,业务用户可以新增和配置卡片展示哪些指标以及卡片的展示样式,支持把卡片贴到门户以及应用业务。
05
指标能力服务化
指标中心提供了丰富的API服务,应用开发人员可以通过调用指标服务API随时实地获取指标和指标值。
目前,依托可靠的数据治理、全面的数据应用支持,以及灵活智能的规则管理、指标管理、多维的图表展示等能力,远光DAP已为多家大型集团企业提供全面的数据管理解决方案,实现数据驱动决策、提升价值创造,获得客户一致认可。
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