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中臺系統
采集
采用異構數據源統一擺渡平臺整合構建
存儲
大數據切分拓展多數據源分布式存儲數據
計算
自定義各類計算模型于云端高效邏輯運算
治理
根據各類協議進行數據清洗與數據整合
全域數據采集
(1)全域數據不僅是傳統的PC互聯網加移動互聯網數據的簡單相加,它還包括IOT、線下數據、智能交通等領域。形成做一個企業級的大數據處理平臺

(2)面向異構數據源,構建數據擺渡,并通過多線程源源不斷的獲取數據

(3)自定義相關協議與規則,形成數據清洗與整合,并基于云端的邏輯運算

(4)快速響應用戶需求的同時減少企業溝通的成本,提升業務協作效率,完成企業數字化轉型

(5)打通并順滑鏈接前臺需求與后臺資源,幫助企業不斷提升用戶響應。

數據規范管理
(1)對過程數據和結果數據進行質量校驗,幫助企業及時發現數據質量問題,并構建數據類目體系,使企業數據標準化、模型化,幫助企業實現數據管理規范化。

(2)通過整合匯集打通企業業務數據和用戶數據,沉淀業務通用組件以及技術能力,提供支持外部前沿技術快速嫁接和轉化的能力,為企業整體數字化系統建設提供基礎技術支持和服務的能力,在創新驅動快速變化的前臺和穩定可靠驅動變化周期相對較慢的后臺質檢的找到一個相對好的平衡點

(3)形成 大中臺,小前臺的組織和業務機制,實現場景可組合,組織可重構,管理可復用,數據可共享,促使企業能快速降低成本的同時進行業務持續性的創新

實時人機互動
(1)一站式建模及ETL,滿足離線和實時數據開發,運用大量可視化技術,讓傳統的數據整合黑盒子過程變得透明可見。

(2)企業要以業務為導向結合規范化的企業架構為出發點,推進整合IT架構,實現組織一體化,業務一體化,實現數字化應用和數據一體化,實現平臺一體化,做到服務重用,服務進化,數據累積,快速響應,降低成本,效能提升,互聯互通,規范應用系統的交互方式,打通企業的業務流程以及統一異構數據,最終實現技術和業務上的整合,更快實現數字化轉型

數據服務平臺
(1)數據資產自動生成數據查詢、數據下載、數據API等多種服務方式,并能提供圖形化設計器、自定義sql的方式供業務人員進行數據和服務編排,快速滿足人員和系統的數據要求。

(2)通過以用戶中心為基礎,已科技為引領,在統一愿景下建立實時戰略的機制和敏捷生態的組織,在把握企業短期利益和長期利益的博弈與廝殺中做到先發制人,搶占先機,促進企業在數字化轉型的道路上良性的發展。

(3)資源整合,業務沉淀,打通前臺需求與后臺資源的連接,提供數據能力和產品技術能力,為前臺業務開展提供底層的技術,數據資源和技術能力支撐,快速響應用戶需求,發揮數據應用的創新

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