行业痛点

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  缺乏数据统一标准

  数据登记盘点流程缺乏统一的数据标准，无法有效避免数据混乱冲突、一数多源、多样多类问题。

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  数据周期规划混乱

  对部分企业来说，其内部数据的采集、传输、存储、应用、开放共享等全生命周期流程的各个环节的规划存在不合理现象。

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  难以统筹业务管理

  数据的增删、修改、使用等权限管理混乱，难以建立全面、准确、完整地反映企业运营状况的单一数据视图。

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  数据质量参差不齐

  数据冗余、数据缺值、数据冲突等数据质量问题不能被及时发现和有效解决。

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  安全监管势在必行

  缺乏有效的数据安全管理机制，对敏感信息、隐私信息、保密信息的访问缺乏有效控制使其脱敏脱密合规，甚至对企业形成潜在的声誉和法律风险等。

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  数据价值难以评估

  数据评价体系以及数据资产化目前处于初级阶段，数据增值保值以及数据估值衡量问题亟待解决，数据资产变现任重道远。

业务目标

建设数据生态智慧型企业，实现数据合纵连横、开放共享、内外服务；赋能一线运营和一线生产；监控工业产品生产流程，可追溯工业元器件生产节点，实现工业生产经验可视化管理。

方案架构

方案特色

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  多渠道数据接入

  制造业数据源分散、复杂，包括实时生产数据、历史数据等，结合实践经验，打通IT和OT类数据，满足多渠道数据无缝接入。

• 02

  混合场景应用

  对单一来源数据分析，往往价值度低，有权限的人员可以整合多渠道数据，生产、设备、产品，应用于不同场景，发挥数据的价值。

• 03

  敏捷开发

  数据可视化智能推导引擎，用户无需编写繁琐代码，简单拖拽轻松创建数据模型制作图表，灵活多维分析，便捷分享分析结果。微服务框架支持持续集成，保障快速迭代。

客户价值

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  数据标准化和管理能力

  通过数据汇聚采集，统一数据资源，形成标准的数据资源池。开展数据标准化治理、数据加工处理的活动，形成高可用的数据资产，建立数据质量、数据安全管理管控机制有效保障数据资产的质量和数据安全。同时，构建数据管理体系，实现数据的体系化管理和运营能力。

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  数据共享能力

  通过统一的数据资产门户，实现数据资产的查询、浏览、获取及分发，在符合数据质量要求和数据安全管理机制的前提下，实现数据资产跨部门、跨业务、跨领域的共享交换能力。

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  数据服务能力

  将数据资产以数据服务的形式，无缝对接能源业务系统应用，满足业务系统应用对数据资产的使用需求，构建业务沉降数据，数据反哺业务的闭环模式，实现数据资产服务化，持续赋能前台业务应用。