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- 优化业务结构,变粗放型发展为集约化经营,实现向轻资产、轻资本的表外业务拓展 发展资产管理、投资企业、资产托管等市场化业务,从传统企业变身为数据分析者、撮合交易者和财富管理者 服务国家战略,服务实体经济 提供包括企业、证券、信托、保险等及非企业服务在内的、全方位、专业化、个性化、多元化的综合企业服务 PC端向移动端转化趋势明显,互联网企业向移动互联网企业转变,移动先行战略 呈现移动化、社交化、平台化、开放化、产业化的发展趋势,以泛在、跨界、聚合、智慧为发展方向,以用户体验和用户价值为中心,全面融入到企业价值链各个环节和个人衣食住行玩等生活场景中,企业服务无处不在 以移动支付、大数据应用为核心,向电商、O2O、P2P等拓展,围绕互联网生态体系,持续推进产品创新、客户体验创新和商业模式创新0 5浏览¥ 9.90
- 数据是企业非常重要的资源,但很难直接使用; 需要通过一系列的治理过程将数据资源转化为企业可使用的数据资产; 而只有将数据资产真正应用到业务中,才能产生效益,成为企业的资本; 企业进行数据治理管理的最大驱动力来自数据的应用价值; 数据治理管理是企业重要的战略组成部分; 数据治理管理需要企业投资来驱动; 组织、制度、规范、开发与工具是企业进行数据治理管理的核心要素。 数据治理管理是组织中涉及数据使用的一整套管理行为,是由数据管理部门发起并推行,为了将数据资源转化为数据资产并对外供数据服务以响应数据应用需求,而所采取的元数据管理、数据标准管理、数据开发与数据质量控制等一系列政策、技术与流程管理活动的总称。0 8浏览¥ 9.90
- 狭义上:数据治理是指对数据质量的管理、专注在数据本身。 广义上:数据治理是对数据的全生命周期进行管理,包含数据采集、清洗、转换等传统数据集成和存储环节的工作、同时还包含数据资产目录、数据标准、质量、安全、数据开发、数据服务与应用等,整个数据生命期而开展开的业务、技术和管理活动都属于数据治理范畴。 数据治理定义:数据治理专注于将数据作为企事业单位数据资产进行应用和管理的一套管理机制,能够消除数据的不一致性,建立规范的数据应用标准,提高数据质量,实现数据内外部共享,并能够将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中,发挥数据资产价值。 利用数据治理平台所覆盖的从标准、设计、采集、开发到使用,再到交付和运维的全数据治理流程,帮助组织实现一站式数据治理运营服务,可满足数据共享交换、数据开发、数据运营多种应用场景,并通过构建数据工厂,实现数据治理的标准化、流程化与组件化。0 14浏览¥ 9.90
- 数据来源:ODS层缓冲区、物联网设备、非结构化文件。 数据分类:按照业务主题分类,如设计主题、生产主题、物资主题。 数据采集方式:ODS层数据采用ETL工具、物联网设备采用IOT平台或服务接口、文件通过上传附件或服务接口接入。 数据处理规则:数据过滤、数据类型标准化、编码转换、量纲统一、数据去重、数据汇总等。 数据存储介质:关系型数据库、MPP数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统。 明细数据区和轻度汇总数据区。 按业务分主题进行设计。 明细数据区每个实体原则上都要加相应的时间戳。 轻度汇总数据区的模型设计依赖于分析需求。 数据仓库模型是符合3NF 的带有时间戳的关系模型。 建立编码映射表,用于进行有关编码转换。0 5浏览¥ 9.90
- 数据中台是一套可持续“让企业数据用起来”的机制,是一套解决方案,不仅是一个平台。让数据更加灵活地支撑前端业务,通过持续沉淀企业数据复用能力形成数据从采集、治理、开发到数据服务的一整套数据使用的机制。 “咨询+软件平台+实施”三位一体确保数据中台成功建设: 咨询服务:顶层设计,确定数据战略和数据规划,绘制蓝图,指导中台建设实施。 软件平台:中台战略的承接载体,实施工作的支撑工具。 实施服务:数据中台落地的关键保障。 数据中台规划的核心内容是确定企业的数据战略,以及为达成战略目标所需要的组织保障(组织、流程、制度)、数据保障(数据架构、数据安全、数据标准、数据仓库、数据质量、数据服务)和技术平台保障。0 9浏览¥ 9.90
- 互联网公司近年接连实施“大中台”战略,构建符合互联网大数据时代的,具有创新性、灵活性的“大中台、小前台”的 机制,即作为前台的一线业务会更敏捷、更快速的适用瞬息万变的市场,而中台将集合整个集团的运营数据能力,产品技术能 力,对各前台业务形成强有力的支撑。 数据中台的概念由阿里巴巴首次提出,它是一个承接技术、引领业务、 构建规范定义的、全域可连接萃取的、智慧的数据处理平台,建设目标 是为了高效满足前台数据分析和应用的需求。 全域数据采集与引入:以需求为驱动,以数据多样性的全域思想为指 导,采集与引入全业务、多终端、多形态的数据; 标准规范数据架构与研发:统一基础层、公共中间层、百花齐放应用 层的数据分层架构模式,通过数据指标结构化规范化的方式实现指标 口径统一; 连接与深度萃取数据价值:形成以业务核心对象为中心的连接和标签 体系,深度萃取数据价值; 统一数据资产管理:构建元数据中心,通过资产分析、应用、优化、 运营四方面对看清数据资产、降低数据管理成本、追踪数据价值。 统一主题式服务:通过构建服务元数据中心和数据服务查询引擎,面 向业务统一数据出口与数据查询逻辑,屏蔽多数据源与多物理表0 13浏览¥ 9.90
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- 城市智慧排水解决方案是指利用先进的技术和系统,对城市排水进行智能化管理和优化的综合方案,其主要目标是提高排水系统的运行效率和管理水平,保障城市排水安全,改善城市环境。 以下是一些常见的城市智慧排水解决方案的组成部分: 智能监测与预警系统:通过安装传感器和监测设备,实时监测城市排水管网的运行状态,包括水位、流量、水质等参数,并将数据传输到中央控制系统。基于数据分析和预测模型,系统可以提前预警可能的排水问题,如洪水、堵塞等,以便及时采取措施。 智能调度与控制系统:根据实时监测数据和预测结果,智能化的调度和控制系统可以对排水设备进行自动控制,优化排水过程,提高排水效率。同时,系统还可以对排水设备进行远程监控和故障诊断,确保设备正常运行。 数据管理与分析平台:城市智慧排水解决方案需要一个集成的数据管理与分析平台,用于存储、处理和分析大量的排水数据。这个平台可以帮助管理人员更好地了解排水系统的运行状况,发现潜在问题,并优化排水方案。 应急响应机制:在应对突发事件时,如暴雨、污水泄漏等,智慧排水解决方案需要具备快速的应急响应机制。这包括自动启动备用排水设备、调整排水路线、实时发布预警信息等,以0 26浏览¥ 69.90
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