企业数据智能与 AI 应用落地服务商

让企业看懂业务
让 AI 稳定落地

帮助企业梳理业务流程、整合分散数据,
将 AI 能力真正落到经营和管理场景中。

业务建模
流程、角色、数据和决策逻辑梳理
数据整合
多系统、多表格、多数据源统一分析
AI 落地
问答、报告、检索和流程自动化
行业数据
企业内部数据与外部数据源结合

我们做什么

围绕企业数据智能、业务流程梳理与 AI 应用落地,建设可持续使用的经营管理能力。

数据平台

企业数据分析平台

整合企业内部多个系统和数据源,建设统一的数据分析平台和可视化看板, 让管理层能够实时查看关键经营指标。

  • 业务系统、数据库、Excel 和历史报表接入
  • 指标统一、数据清洗和可视化看板
  • 异常分析、趋势分析和自动报表生成
  • 经营数据从分散记录转为可决策资产
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企业数据平台汇聚业务系统、表格、文档并输出看板、问答和报告的示意图
AI 应用

AI 业务问答助手

让管理者和业务人员通过自然语言查询企业数据、获取分析结果, 将 AI 能力嵌入报表分析、业务问答和异常辅助判断。

  • 企业内部数据问答和经营指标查询
  • RAG 企业知识库问答与文档内容检索
  • 自动生成经营分析报告和摘要
  • 支持招投标、企业数据问答等 Agent 场景
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AI
AI 业务问答助手
自然语言查询 · 自动分析 · 文档检索
智能问答RAG 知识库Agent 流程

智能报表与经营分析

将传统人工报表转化为自动化、实时化、可追溯的数据报表体系。

业务流程梳理与优化

帮助企业拆解业务流程,发现重复劳动、流程瓶颈和适合自动化的环节。

AI 应用定制开发

围绕真实业务场景,开发文档生成、数据分析、知识检索和流程自动化等 AI 应用。

数据接入与系统集成

接入业务系统、数据库、Excel、文档、卫星遥感、公开数据和行业数据等多类数据源。

为什么要先把业务拆清楚?

AI 落地失败的根本原因,不是技术,而是对业务流程的理解不够清晰。

01

业务建模

深入梳理现有业务流程,识别数据节点与决策环节, 找出真正的效率瓶颈,而不是表面现象。

02

流程梳理

确认 AI 介入的具体节点,定义每个环节的输入输出, 设计可落地的解决方案,而非概念验证。

03

AI 落地

选型、集成、上线,在真实业务环境中持续迭代, 以可衡量的业务指标验证 AI 的实际价值。

核心能力

从业务建模、数据处理到 AI 应用集成,我们关注的是客户最终能不能用起来,能不能减少人工,能不能提升管理效率。

业务建模能力

先理解企业的业务流程、角色分工、数据来源和决策逻辑,再判断哪些数据重要、哪些流程低效、哪些环节适合引入 AI。

数据整合与分析能力

整合业务系统数据、数据库、Excel、历史报表、文档台账、行业数据和外部数据源,完成清洗、指标统一和可视化分析。

AI 应用落地能力

围绕企业内部数据问答、经营分析报告、文档检索总结、异常辅助判断、招投标文件辅助生成和业务流程自动化 Agent 落地。

技术交付能力

具备后端与系统能力、AI 与大模型能力、数据平台能力,支持长期稳定运行的企业级系统建设。

农业卫星数据分析与智能体应用

这个案例体现了我们在外部数据源处理、AI 分析和行业 Agent 智能体开发方面的综合能力。

行业案例

把卫星数据转化为农业管理结论

面向农业生产管理中人工巡田效率低、覆盖范围有限、异常发现不及时等问题, 我们基于卫星遥感数据和 AI 分析能力,辅助管理方了解作物长势、地块变化和潜在风险。

  • 获取并处理目标区域的卫星遥感数据
  • 基于 NDVI 等植被指数分析作物长势变化
  • 对不同时间段的遥感影像进行对比分析
  • 开发农业 Agent,支持自动分析、结果解释和报告生成
农业卫星遥感地块分析、植被指数和异常区域识别示意图

适合服务的企业

我们适合服务有数据积累、有系统建设基础、希望提升数据利用效率的企业。

制造业

生产、销售、库存、财务等经营数据需要统一管理和分析。

农业

需要结合地块、作物、遥感和经营数据形成持续监测能力。

能源电力

业务流程复杂、数据来源多,需要更稳定的指标和分析体系。

工程建设

项目、招投标、文档和流程数据需要更高效的管理与自动化支持。

供应链与物流

适合建设实时看板、异常识别和趋势分析能力。

中大型企业

已经有多个业务系统,但数据尚未打通,历史数据利用率不高。

关于次元跃动

江苏次元跃动科技有限公司是一家专注于企业数据智能、业务流程与数据整合、AI 应用落地的技术公司。 我们的定位是帮助企业完成从有数据到用好数据的转变,并成为企业在数字化和 AI 落地过程中的长期合作伙伴。

我们不是单纯的软件外包团队,而是先理解客户的业务逻辑、管理目标和数据现状, 再让数据和 AI 真正产生可持续的经营价值。

先理解业务
不会一上来就谈系统功能,而是先理解业务逻辑、管理目标和数据现状
复杂业务拆解
沉淀业务建模、流程梳理和系统落地经验,适配复杂流程和数据场景
数据与 AI 结合
不仅做数据整合和看板,也能结合 AI 实现智能问答、自动分析和流程自动化
注重实际落地
关注客户最终能不能用起来,能不能减少人工,能不能提升管理效率

业务与数据调研 · 小范围试点

先选一个高价值场景
让数据和 AI 看到实际效果

从业务与数据调研开始,明确问题、设计方案,再通过试点逐步扩展更多业务模块和 AI 应用能力。

联系我们

有数据整合、经营分析、AI 应用落地或流程自动化需求?留下联系方式,我们会尽快与您联系。

邮箱 service@dleap.cn
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