数据中台行业解决方案
大数据和人工智能已经不是互联网独角兽的独门武器，它已经成了银行业不可小觑的发展浪潮。是否能迅速地理解、适应和驾驭数据，决定了企业能否赢得市场。当下，各企业积极拥抱大数据，在客户营销等领域都取得了局部进展，但在提升行业核心竞争力、 有效整合线上线下信息、构建完整客户知识图谱实现精准营销等方面始终面临数据共享的瓶颈。构建企业数据中台的数据资产化体系和资产服务化体系，解决企业存、通、治、用的问题，提升企业数据治理及应用效率，赋能企业数字基础建设，让数据用起来。
- 泛金融数字化
- 智慧教育
- 光伏电站数字化运营
- 政务数据建设
数据支撑业务面临的挑战
应用孤岛及系统边界问题
繁杂的业务系统造就了数据在各业务系统间相互独立,未形成标准的全域数据中心。
数据实时处理能力不足
众多繁杂的系统种类降低了实时数据处理能力的建设。
数据规范性相对薄弱
第三方业务系统较多,系统开发的过程中数据定义不一致,致使数据结构较为凌乱。
业务精细化运营程度低,运营成本高
缺乏基于数据驱动的精细化运营,难以全流程、全链路整体优化,获客成本高,客户留存难,存量客户多次价值挖掘不够精准。
解决方案
数据规范化、数据治理落地、基于服务模式重构数据智能。
打通应用孤岛,建设一个数据标准
打通跨业务系统、线上、线下的数据通道，建设一个数据标准。
建设数据资产化的能力,提升数据服务效率
建设数据资产,衍生数据资产规模,基于服务模型提升数据应用效能。
提升人工智能业务场景应用范围
提升人工智能参与业务的决策范畴,逐渐训练业务模型,让人工智能全面参与业务运营。
方案价值
打通应用协同
打通应用间的屏障,建设统一的数据标准,共享数据流提升数据决策效率。
数据治理落地
建设数据标准和数据使用规范,完善数据基础,提升数据资产质量,形成数据追溯机制。
促进金融数字化能力
提升银行在数字金融时代的核心竞争力,数据支撑互联金融向数字金融过渡。
数字化转型面临的挑战
仍然以烟囱式的信息化建设为主
教育管理和校园管理仍然以烟囱式的信息架构为主,面临诸多数据难以共享的鸿沟。
存在诸多数据治理的问题
数据难以满足高校在决策、管理、服务、流程优化、业务创新等多方面的要求。
数据应用对接成本高
数据需求依赖数据交换系统的各个接口视图,需求变化导致修改或者增加新视图，对接成本高,效率低。
数据质量查错成本高
数据推送内容出现错误时,多数据源情况下交换平台无法识别内容错误,数据源头查错等运维成本高。
解决方案
采用全新中台数据架构建设“四库三中心”，对数据进行全域治理。 统一数据标准和数据使用规范,完善数据基础,提升数据资产质量,形成数据追溯和纠错机制。
以数据管理为核心的四库建设
包括基础数据仓库、统计指标库、主题库（应用支持库）、专题库（数据分析库)的建设。
以数据应用为核心的三中心建设
构建完成个人数据中心、部门资源中心和校级决策中心的建设。
实现学校数据应用的“四统一”和“四保障”
四种统一数据的开放方式，包括API接口、ETL数据推送、数据库直连和离线文件共享; 保障数据内容充实、数据标准落地、数据质量闭环、数据应用长效机制。
方案价值
打通数据孤岛
通过数据中台打通应用间的屏障,建设统一的数据标准,共享数据流提升数据决策效率。
建设学校数据治理体系
规范数据全生命周期的活动,掌握数据使用情况，对数据进行分类分级，形成数据溯源图谱,支撑各种智慧校园应用。
统一的数据赋能出口
突破原有的固定局限,通过“四库三中心”数据体系的建设,形成统一的校园数据赋能口。
数字化程度低,运营成本高、效率低
风险难以理清，融资定价难度大
整体缺乏运营数据的量化,在资本市场缺乏信任基础,对融资造成很大的空扰。
问题难以及时发现
电站运营过程中缺乏智能化运维技术的支撑,不能及时发现问题,造成重复投入建设和运营成本巨大。
无法量化整体收益
无法优化运营成本和提升运营效率,脱离交易市场价格波动体系,量化收益不明显。
解决方案
通过建立运维数据化、监控智能化、业务运营量化
通过运营数据可视化,提升企业市场信任度
通过数据实时采集、处理、存储和分析。使电站发电情况公开透明，发电数据可视化, 帮助市场了解电站运营情况,消除信息不对称,有助于电站资产的证券化。
通过全数字化的运维，提升规模化的运维效率
通过对标来发现电站运营数据偏差,对偏差进行分析,及时定位问题,快速故障修复,建立闭环管理模式,提升电站运营效率。
实现大数据分析,提升电站调度管理能力
大数据可以及时提供电站的损耗分析,帮助电站掌握设备的损耗情况,从而提高电站的能效管理水平。
方案价值
通过数字化能力降本增效
全链路的数据采集和分析,通过数字化运维降低整体运维成本。
提升企业市场信任度
公开透明化的运行数据,提升企业的市场信任度,增加金融市场的可信度。
综合调度能力提升,提高收益
实时数据分析,及时掌握损耗,通过数字化调度提升效能。
数据治理滞后,缺少场景支撑
数据孤岛现象普遍存在
虽然部分部门已经建立了数据交换机制,但是数据还是相对独立存放的,没有业务关联性。
数据治理相对比较滞后
数据集中、交换过程中,缺少数据质量检验环节,数据可用性有提升空间。
数据赋能应用场景有进一步提升空间
目前应用场景的支撑,大多属于冷数据状态。
解决方案
建立数据治理标准,赋能具体场景应用。
建设数据标准化,数据治理落地
建设数据治理策略和数据质量管理规范,使各业务场景数据标准化。
重构数据交换策略和数据输出模型
根据数据治理情况,重构数据交换策略,基于API重建数据输出标准。
提升数据赋能内外部应用场景的空间
大量非结构化数据的处理,借助算力提升数据应用效能,赋能内外部应用场景。
方案价值
数据治理标准落地
基于国家数据治理新标准,严控数据质量,落地完整的数据治理体系。
提升政务数字化能力
全新的数据结合内外部应用场景,提升政务数字化能力。
构建数据交换新标准
严控数据质量,重构数据交换标准。