行业痛点

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  无法识别数据价值

  来自表计、生产设备、工业机器人的数据部分进入生产信息系统或制造执行系统，但多用于初级查看阶段，无法进行海量数据分析。

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  全链路数据无法贯通

  制造业各个信息系统，如MES、CRM、供应链等，存在大量被割裂的生产经营数据，原生数据孤岛现象非常严重。

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  缺乏数据管理手段

  制造业拥有众多系统和设备，关注点在硬件，忽视了就生产数据的管理软件投入，不能有效为生产经营提供有效的数据指引。

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  数据质量安全缺乏保障

  在数据全生命周期过程中，没有对每个环节的数据进行识别、度量、分析、改进等一系列管理活动，保障数据的可用性和安全性。

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  数据全局视图未建立

  未对企业数据资产进行全面盘点和监控，大量企业数据散布在各业务和系统中，无法一点看全和及时掌握企业数据有什么、在哪里、发生了什么变化。

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  数据利用效率低

  企业数据底账不清，不知道自己有哪些数据、分布在哪里，大部分制造业数据处于睡眠状态，需要数据挖掘。

业务目标

通过精准配置大数据资源，支持管理层快速决策分析数据，提高生产效率，并通过算法模型精准预测供需；基于智能化设计的数据模型，实现生产、管理、决策的智能化转型。

方案架构

客户价值

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  构建全链路一站式数据中台

  构建全链路、全可视化、分布式、高可用、水平可扩展的一站式数据中台，覆盖数据处理的全生命周期，完成各业务体系分散数据的统一集成汇聚，统一调度监控体系，支撑大规模高效协同开发，完成全线业务数据智能化建设。

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  构建企业统一标准的全域数据资产

  构建企业统一标准的全域数据资产，实现数据统一管控、标准化、分类分级满足业务的高度复用。

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  构建闭环生态体系

  结合应用场景构建统一服务体系，满足业务场景智能应用建设，持续构建数据驱动业务的闭环生态体系。