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

全方位数据采编

• 提供全自动化工具

现实中数据的来源/类型/格式异常复杂，我们提供全自动的工具解析、及特征值自动获取，替代人工/硬编码等传统数据处理方式

• 高效、批量解析与整编文件，支持每秒上百个文件

• 前瞻性，适度超前

结合自身情况，复合应用成熟的前沿技术和框架

全自动数据治理

• 可视化梳理、边用边治

• 无需专家、成本低、成效快

• 相比传统数据交互模式，数据管理更安全，节省了传统载体资源、提高数据互通效率

拖拉拽数据可视化分析

• 内置数据预处理，统计，机器学习，深度学习等几十种数据分析库

• 借助可视化分析软件，快速完成业务数据展现

• 非IT人员亦可完成数据的选取、组合、应用

全自动做领域知识库

• 快速搭建轻应用平台

• 数据转换为知识，逐步增容

无代码实现数据智能应用

• 不要求具备人工智能等专业知识，轻松实现和应用最有价值的科学计算