爱分析：2021爱分析･数据智能平台实践报告_58页_6mb

数据智能平台建设实践总结

核心内容

在数据智能时代，企业数据平台正面临多重挑战，包括数据规模膨胀、应用场景扩展、对敏捷性、易用性、实时性和智能化能力的需求提升，以及日益严格的合规与安全要求。为此，企业需构建新一代数据智能平台，以满足数据资产管理、数据应用、数据服务等多方面需求。

主要观点

1. 数据智能平台的定义
   数据智能平台是企业数字化运营深入阶段的统一数据能力平台，具备云原生、AI增强、敏捷开发与应用、实时数据处理与分析四大核心能力，同时具备完善的数据安全机制。

2. 数据智能平台的核心能力

   • 云原生：实现快速开发、测试、迭代，支持资源统一管理、存算分离、弹性伸缩。
   • AI增强：在数据清洗、分析、可视化和机器学习环节实现自动化，提升效率与准确性。
   • 敏捷开发与应用：支持工具集成、数据开发和数据分析的敏捷性，降低使用门槛。
   • 实时数据处理与分析：实现数据接入、计算、分发和流批一体处理能力，满足实时业务需求。

3. 数据智能平台的建设方法论

   • 从全局进行规划和建设，持续迭代优化。
   • 包括顶层战略规划、应用场景规划、基础架构设计、数据规范与架构设计、组织与人员规划等关键环节。

4. 行业典型实践案例
   不同行业在构建数据智能平台时，结合自身业务特点与需求，采取不同的技术路径与建设策略，以实现数据治理、分析与应用的优化。

关键信息

金融行业

• 案例：建设银行知识图谱平台

  • 面临问题：数据孤岛、数据标准不统一、数据挖掘深度不足。
  • 解决方案：引入知识图谱平台，统一数据模型，构建统一的图数仓，实现多维数据关联分析。
  • 效果：提升风险识别精度，优化数据使用效率，实现可视化和自动化分析。

• 案例：山东省城商行联盟实时数据平台

  • 面临问题：实时数据处理能力不足，数据整合与共享困难。
  • 解决方案：采用九章云极 DataCanvas 构建实时数据平台，实现流批一体处理、实时计算与分发。
  • 效果：提升数据响应速度，优化财务报表处理流程，实现 T+0 报表生成。

政府与公共服务

• 案例：广东省应急管理厅数据治理平台
  • 面临问题：数据孤岛、缺乏统一标准、非结构化数据处理难度大。
  • 解决方案：通过百分点构建统一的数据治理平台，实现数据汇聚、标准化管理与智能化应用。
  • 效果：提升数据治理能力，实现多部门数据协同，支持智慧应急体系建设。

消费品与零售

• 案例：百丽国际数据中台
  • 面临问题：数据分散、口径不统一、数据响应慢。
  • 解决方案：通过滴普科技构建数据中台，实现统一数据治理、指标体系构建与数据服务优化。
  • 效果：提升数据使用效率，实现业务端快速响应，降低人力成本。

工业与能源

• 案例：明日控股数据中台

  • 面临问题：数据不统一、实时性差、响应慢。
  • 解决方案：与奇点云合作，构建数据中台，实现统一数据规范、实时数据处理与流批一体架构。
  • 效果：提升数据准确性、实时性与响应速度，实现业务场景全覆盖。

• 案例：晶盛机电文档管理体系

  • 面临问题：文档管理分散、缺乏统一标准、文档安全与协作效率低。
  • 解决方案：采用爱数非结构化数据中台，构建统一文档管理平台，实现权限管理、安全管控与内容协作。
  • 效果：提升文档安全性、查找效率和共享协作能力，推动数字化转型。

总结

数据智能平台的建设是企业数字化转型的重要支撑，其核心在于构建统一的数据能力体系，满足数据资产管理、数据分析与应用的多维需求。通过云原生、AI增强、敏捷开发和实时处理等能力，平台能够有效应对数据规模膨胀、业务场景扩展、安全合规等挑战。同时，各行业在建设过程中，结合自身业务需求与技术特点，形成不同的建设路径与落地经验，为其他企业提供了有价值的参考。