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树根互联根云数据智能平台赋能工业企业建设数据治理体系,采集汇聚全业务链数据,建设大数据平台,形成高价值的优质数据资产
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平台介绍
打造IoT平台+数据中台一体化平台
以海量IT和OT数据为源,面向制造企业多元化、复杂化业务,提供数据技术与业务场景深化融合服务,形成以数据为驱动的“智能化数据管理中心”,提升数据的可用性、进行数据服务的个性化应用
行业痛点
深挖企业数字化转型痛点,提供针对性解决方案
数据资产化管理缺失
数据的分散存储,数据没有全量汇聚,不仅不利于资源的高效利用,而且已成为数据的统一管理和应用过程中的阻碍,制约了数据价值的有效发挥。
数据体系化治理缺乏
没有形成统一的数据管理流程、数据标准、质量标准。数据标准不一致、字段含义不同;针对核心数据没有形成质量标准和评价标准;没有建立数据负责制的管理机制,出了数据问题再补漏。
数据孤岛现象严重
信息化建设初期对数据整合考虑不足,导致不同供应商开发建设的客户管理、生产管理、订单仓储、财务人力、设备数采等众多业务系统,烟囱林立;IT和OT数据不能有效融合,企业数字化转型困难重重。
模型可复用性差
缺乏企业级的数据模型,仅通过单一业务系统的单一维度数据分析与运用,无法支撑企业全业务流程协同等业务场景,急需将营销、研发、 生产、仓储、物流、服务全链路数据打通。
数据价值未深度挖掘
数据应用大部分还停留在独立业务现状可视化阶段,缺乏企业经营管理层面的全局管控,基于大数据的告警、预测、AI等应用低。
解决方案
采集、融合和治理企业全域数据,形成基于业务的数据体系,助力业务发展
数据资产化管理
数据治理体系搭建
经营指标体系建设
平台部署搭建
数据入湖形成资产
数据仓库设计
数据应用赋能
01
数据资产化管理
基于业务现状,识别、定义,梳理企业现有资产分布,进行分级分类,形成企业数据资产地图。
业务体系划分
系统数据调研
资产目录设计
资产属性定义
02
数据治理体系搭建
明确组织、制度、流程,构建数据治理体系,进行数据标准、元数据、主数据、数据质量、数据安全、数据服务的数据全生命周期管理
组织与角色设计
流程与制度制定
数据标准编制
数据质量评价
安全框架设计
03
经营指标体系建设
针对企业组织架构,根据战略和运营体系将指标进行分解,形成各业务主题域的指标体系及指标标准
指标体系设计
指标标准设计
04
平台部署搭建
技术工具与基础平台部署,搭建企业级数据中台
分布式大数据存储平台
数据资产管理模块
数据可视化模块
数据安全模块
数据服务API
05
数据入湖形成资产
采集系统数据入湖,依据前期设计成果和标准要求入湖
入湖系统识别
数据采集标准制定
系统及系统表数据采集
源系统与中台数据一致性校验
06
数据仓库设计
基于数据资产,遵循数据治理体系,开放数据服务能力,赋能业务提升
数据域划分
核心业务对象模型设计
DW设计及开发
07
数据应用赋能
针对营销、研发、制造、供应链等不同板块业务需求,实现经营业务可视,实现智能化分析决策。
面向研发的数字化应用
面向生产的数字化应用
面向供应链的数字化应用
面向营销的数字化应用
面向服务的数字化应用
面向运营的数字化应用
方案价值
打通数据孤岛,构建多态数据应用模式,助力企业实现数字化转型
41
%
数据互联互通
打通企业数据孤岛,构建统一标准,满足场景和存储需求,实现数据全生命周期管理,降低数据建设成本,提高数据治理效率
23
%
数据驱动业务
汇聚企业全方位数据信息,让企业从向生产要效益、向质量要效益,转变成向数据要效益,促进企业从业务驱动向数据驱动转变,激活数据商业价值,赋能企业运营和决策
35
%
管理模式变革
帮助企业实现以数据为核心的业务动态集成,打通部门、事业群之间的壁垒,形成数字化管理模式,培育数字化转型人才队伍,全面提升数字化管理水平
行业案例
工业互联网精选案例
某集团数据中台
建立全集团数据管理机制,形成覆盖研发、营销、生产、采购、治理、仓储物流、营销、服务、融资债权、财务、人资、综合管理、三四互C业务的企业级数据资产地图,采集、融合和治理全集团各类数据,包括业务数据、IoT数据、三现数据,形成统一的数据标准和数据湖存储,通过数据建模和封装,对外提供数据服务。通过数据中台实现全球经营数据可视、可管,最大化数据资源价值。
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《根云平台产品能力白皮书(2022)》重磅发布!深度解读根云平台的核心能力、应用价值,剖析跨行业跨领域前沿落地应用。
2022-08-30
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