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关键价值

发布时间:2021-06-29 浏览次数:9

爱可生推出的新一代数据智能产品解决方案,通过构建企业级的数据中心,基于企业的设计、仿真、工艺、生产、试验等业务环节和已有的信息化建设成果,主要解决“烟囱式”核心业务系统的横向数据集中存储与管理问题,形成统一的数据归口单元,大幅度提升数据处理、应用、查询、分析的效能,及时解析故障、问题和查找缺陷的根源。形成“业务数据化”、“数据资产化”、“资产服务化”、“服务应用化”、“应用价值化”的数据闭环生态,实现“可见”、“可管”、“可用”、“可交换”、“可展现”的数据价值体系,最终服务于终端用户,真正的让数据横向融合、纵向贯通、全面利用。

 

爱可生数据智能产品落地为关键业务上产生的价值如下:


企业问题关键价值

企业传统烟囱式IT信息化系统建设,形成数据孤岛

 

建设统一的数据融合平台,打破数据孤岛问题. 建立数据湖、数据仓库,融合各业务系统,解决数据孤岛

  • 解决了数据调用关联多个系统,调用关系错综复杂

  • 解决了各业务系统数据库构建时,业务表述方式各异,库表字段不一致,梳理对齐数据成本高,数据转换开发难度大

  • 解决了部分业务系统数据库不开放,无法直接获取

建立大数据平台,解决数据统一存储,提高数据管理成效

  • 解决了分析数据的统一存储

  • 解决了业务流水数据的统一存储

  • 解决了业务状态数据的统一存储

  • 解决了业务视图数据的存储和缓存

  • 解决了缺少科学计算用的特种数据结构

面对数据的复杂多样化,采集、整编、处理的综合性能力不足:

  • 数据复杂性:数据来源、类型、结构化差异、数据量、数据处理要求的差异,暗藏巨大的梳理工作量

  • 原始数据采编能力

  • 数据处理技术落后,业务系统融合分析难

 

推进数据驱动,优化业务模型。解决了数据采编问题,提高“采算编传”能力

  • 复杂的数据采集源现状

  • 生产、试验、检测等设备数据采集

  • 利用IoT(物联网)数据采集手段

  • 解决业务系统中采集数据难题

  • 通过多模式并用的方式,解决跨企业采集数据问题

满足的采集端计算诉求,提高整编实时数据能力

  • 复杂的数据采集情况

  • 缺乏端侧函数计算能力

  • 端侧数据实时分析

加强数据整编能力

  • 关键指标统计计算

  • 跨业务系统流程数据统计及流程跟踪

加快建立工业科学计算应用的基础,实现实时分析和预测

数据治理与数据标准亟需优化

  • 数据多标准共存

  • 缺少有效数据治理工具,人工治理效率低、准确性不可控

  • 数据治理不充分,数据标准不够完善

 

建立数据治理标准的融合

  • 采用更先进的智能化、自动化融合技术,制定符合企业及企业上级单位数据治理体系和标准融合。足上游单位、本单位对于数据层面的多标准体系融合。

  • 建立企业级数据治理体系

  • 历史脏数据大量存在

  • 解决如命名不一致、表述范畴不统一、业务结构不相同、数据产生错漏、大量语义不明的操作代码、空字符串等问题,导致业务数据融合难,横向跨系统数据统计和分析难。

  • 事前设计模式难以周详

  • 解决企业型号研制产品快速升级,工艺复杂度高,业务离散程度高等问题,需引入更先进数据治理模式。

业务治理不充分,可管理性不够

  • 统一统筹业务治理制度,提高可管理性继而覆盖业务需求

建设对技术的自主和可控

业务应用开发成本高、周期长

  • 通过持续性硬编程方式处理业务集成需求

建立轻应用开发模式,提升开发效率。跨业务系统、大型应用的开发

  • 统一用户、权限管理

  • 统一数据审计

建立轻应用开发模式,提升轻应用的开发能力

  • 降低信息化人员和业务人员的沟通成本

  • 提升快速应用开发能力

  • 合理统筹安排信息化资源


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