金融运维一体化,资产数据可视化

2024-08-30 10:48

本文主要是介绍金融运维一体化,资产数据可视化,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

前言

现阶段随着各大企业分公司数量的不断扩增,管理体系也逐渐变得多层次化、多元化,这意味着对其金融资产的集中管理和统一调度难度增加。

采用 Hightopo 的产品 HT for Web (以下简称 HT )实现金融资产数据可视化看板大屏,除了拥有丰富的数据可视化组件,还能利用 2D、3D 结合的优势,多维度呈现金融资产数据。为企业管理者提供及时、简洁、直观、高科技感的资产运行数据,让管理者在企业资产管理省时省力、高效管控。

效果展示

资产全景视图是采用 Hightopo 的球体模型配合地理环球贴图来实现的三维立体全景展示。可通过接入每个分公司的经纬度信息自动生成坐标点位置,直观展示出各地分公司分布情况。虽然 HT 也支持 WebGIS 相关功能,但在该场景下可以选用更便捷的三角函数进行球体坐标运算达到定位目的。相比于 WebGIS 这个方法更加轻量易用,只需 HT 基本图形元素即可实现,无需专门的地图服务支撑,更加的轻量化同时也降低了投入成本和周期。

界面采用 HT 特有的设计,沿用 HT 响应式布局进行划分排版,可以兼顾各种比例大小下的屏幕,当无限放大和缩小图片也依然能保持一致的精准度,完美实现跨平台操作。

首页两侧面板内容以企业资产概况为主体,展示企业关键性指标,如总体归集率、资金金额、账户结构、入网率、资产金融走势等多重资产监测。

系统分析

金融资产管理可视化

基于可视化视角的金融资产管理,目的是把产、供、销和人、物、财等信息进行高度集中。屏幕中展示企业各分公司的分布地、资金总额、运营金额、可用备付金、企业数量等,并选择以世界地图与中国地图的形式为主体,宏观展示企业在各国的业务开展情况,全面展示企业在中国及世界范围内的前瞻布控。

支付监控可视化

在过去的几十年里,资金管理系统侧重点为可控性,是通过一系列繁琐的流程和审批来进行支付类目管理。支付类目管理可视化以资金流为主线,通过地图上的信息标识,统计出各公司所支付金额和总量,将企业现有业务项目像(施工进度节点、融资计划、职工薪资等)、大额资金流变动、支付量统计进行一体化呈现。

由垂直归总转向扁平式归总,对存在资金缺口的分公司进行预警提示。既方便问题原因追溯查询,又能提高管理者的可预见性,降低企业的支付风险。

资产预算可视化

利用 HT 散点图、柱状图、饼状图等多种可视化效果呈现企业各分公司的资金预算执行情况以及收支金额的统计情况。

通过数据可视化去督促各部门进行计划资金支付,提高企业精细化管理水平,加大对支付风险的分析和预测,高效决策资金输出的合理性,从根本上打破信息壁垒,杜绝资产无效流失。

电子账户管理可视化

运用 HT 丰富的图表和动画效果对电子账户数据进行不同维度的数据解释,理性整合各银行的电子账户总数统计、入网率、分公司开销等情况。精简的数据更方便财务人员查询管理公司账户。

存款业务全景视图

可从日余额、年均资产、月日均、贴现、自营贷款、委托贷款六个维度合并分析企业存款的规模走势,点击信息的对应交互位置,弹出对应明细指标。并配合展示资金投入、收益、回款等流入流出的各项指标,根据投资存款做出精准的评估与排名,提升企业资金回报率。

信贷资产可视化

信贷管理是一项综合性、系列化的工作,HT 可视化监控可根据自贷金额、委贷金额、贴现统计来生成企业业务结构趋势图,每月累计、当月发生、本月日均、本年日均数据信息一目了然。

在保证企业对分公司的重大投资、信贷担保项目、用途实行审议制的同时,也能防止盲目投资或担保失误而导致的损失。

风险指标

针对风险环节,可视化系统可根据标准值及设定的阈值进行集中预警告警监控,对企业不良资产率、担保比率、流动性比率等多重关键性指标进行识别,对于异常信息及违规操作及时提供资产风险报告。强化风险预判和防控能力,切实帮助企业早发现、早处理、早控制资金风险点。

资产归集可视化

对于各子公司的未归集资金、归集资金、可用备付金、运营资金等情况进行统一管控,结合实时所得数据,迅速计算出日、月归集率,点击报表对应位置,可弹出对应专题看板。资产归集可视化具备集中调配的优势,将资金有效归集,降低集团资金沉淀,平衡集团资金需求。

企业金融资产大屏目的是将企业现有大量财务数据进行深加工,通过一系列的数据分析,获取事态发展的趋势走向。更全面、更规范、更智能的帮助管理者在短时间内了解到核心数据。

总结

可视化作为传递信息的有效手段,HT 支持 2D 、3D 融合贯通展示各类数据,除了支持基础的三维图形展示,也可以展示模型、BIM 文件内容,也能结合 WebGIS 带来更加具象化的数据呈现。

图扑软件多年来在各行各业积累了大量可视化项目实施经验,在智慧能源、智慧机房、智慧水务、智慧电网、智慧城市等行业具体业务中不断积累完善产品,竭力打造自主可控的 Web 可视化引擎工具。

您可以至图扑软件官网查看更多案例及效果:https://www.hightopo.com/demos/index.html

这篇关于金融运维一体化,资产数据可视化的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1120607

相关文章

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践

一、为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题。 二、现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据,统一放到一张M

关于数据埋点,你需要了解这些基本知识

产品汪每天都在和数据打交道,你知道数据来自哪里吗? 移动app端内的用户行为数据大多来自埋点,了解一些埋点知识,能和数据分析师、技术侃大山,参与到前期的数据采集,更重要是让最终的埋点数据能为我所用,否则可怜巴巴等上几个月是常有的事。   埋点类型 根据埋点方式,可以区分为: 手动埋点半自动埋点全自动埋点 秉承“任何事物都有两面性”的道理:自动程度高的,能解决通用统计,便于统一化管理,但个性化定

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

异构存储(冷热数据分离)

异构存储主要解决不同的数据,存储在不同类型的硬盘中,达到最佳性能的问题。 异构存储Shell操作 (1)查看当前有哪些存储策略可以用 [lytfly@hadoop102 hadoop-3.1.4]$ hdfs storagepolicies -listPolicies (2)为指定路径(数据存储目录)设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePo

Hadoop集群数据均衡之磁盘间数据均衡

生产环境,由于硬盘空间不足,往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时,可以执行磁盘数据均衡命令。(Hadoop3.x新特性) plan后面带的节点的名字必须是已经存在的,并且是需要均衡的节点。 如果节点不存在,会报如下错误: 如果节点只有一个硬盘的话,不会创建均衡计划: (1)生成均衡计划 hdfs diskbalancer -plan hadoop102 (2)执行均衡计划 hd

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi

烟火目标检测数据集 7800张 烟火检测 带标注 voc yolo

一个包含7800张带标注图像的数据集,专门用于烟火目标检测,是一个非常有价值的资源,尤其对于那些致力于公共安全、事件管理和烟花表演监控等领域的人士而言。下面是对此数据集的一个详细介绍: 数据集名称:烟火目标检测数据集 数据集规模: 图片数量:7800张类别:主要包含烟火类目标,可能还包括其他相关类别,如烟火发射装置、背景等。格式:图像文件通常为JPEG或PNG格式;标注文件可能为X

pandas数据过滤

Pandas 数据过滤方法 Pandas 提供了多种方法来过滤数据,可以根据不同的条件进行筛选。以下是一些常见的 Pandas 数据过滤方法,结合实例进行讲解,希望能帮你快速理解。 1. 基于条件筛选行 可以使用布尔索引来根据条件过滤行。 import pandas as pd# 创建示例数据data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dav

SWAP作物生长模型安装教程、数据制备、敏感性分析、气候变化影响、R模型敏感性分析与贝叶斯优化、Fortran源代码分析、气候数据降尺度与变化影响分析

查看原文>>>全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用 SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型,它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用;是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程,使其能够精确的模拟土壤中水分的运动,而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。 本文让更多的科研人员和农业工作者