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  • 企業數據中臺

    以河鋼數字WeShyper工業互聯網平臺為依托,運用云計算、5G、邊緣計算、Al等新一代信息技術,頂層策劃“統分結合,邏輯統一,物理可分”的“1+N"大數據中心架構,構建“數據整合、能力共享、應用創新"的企業級大數據平臺, 對各域數據實現資產化的統一管理,進行持續的業務創新、運營提升、管理優化,推動開放共享,助力數字化服務發展。

    功能模塊

    1. 數據中心建設

      助力企業從“企業數字化”向“數字化企業”進化!大數據平臺的價值是挖掘數據價值并服務業務場景。
      通過自動化、智能化的數據采集與匯聚,將實時和離線數據打通關聯,通過數據開發、數據挖掘,釋放數據價值,并開放數據服務至各業務場景中。具備數據采集、數據匯聚、數據治理、數據資產管理、數據服務等核心能力。

    2. 數據共享交換

      (1)構建全域數據資產
      通過數據預處理工具、治理能力 ,在平臺內形成統一數據標準、計算口徑,保障數據質量;面向數據分析場景構建數據模型,提高通用計算與數據模型的復用,提升計算效率,強調業務模式,推進數據與業務場景的深度融合, 助力數字化轉型管理理論落地。

      (2)統一接口輸出服務
      對各主題域例如用戶、產品、市場等數據進行標簽提取,建立清晰的數據供應鏈,,秉承“共享、協作“的理念,提供標準的開放式接口服務,直接對數據進行處理應用,實現即席的數據分析服務, 異構數據探查服務,支持高并發,低延時的數據服務應用。

    3. 基礎數據管理

      支持關系型數據庫、非結構化數據、物聯網數據、日志、消息隊列等多種數據源的不同方式采集;可實現大數據級別的數據統一分布式存儲,上層使用Hive,Spark,MR,Impala等計算引擎實現計算和查詢, 提供離線計算、交互式查詢、OLAP分析等多種功能計算力;集群式部署,兼容多種硬件設備,大大降低數據應用成本。

    4. 數據分析平臺

      (1)年度運營分析
      通過匹配圖表組件,專業樣式設計進行可視化展示,幫助展示商業價值,展現企業形象,提高管理和經營決策效率,對業務進行全方位分析。

      (2)精準營銷
      自動化學習推薦模型,考慮新舊產品之間的特性、會員的基本屬性及消費特性,產生新品推薦名單。
      營銷人員依營銷預算設定信息的投放數量,篩選出購買紀律最高的客戶群,提升營銷活動轉化率。

      (3)銷售預測
      運用銷售預測模型預測各門店銷售量,結合業務邏輯和經驗,幫助企業進行采購、生產、備料、進貨等安排,降低各種 囤貨、庫存所產生的成本浪費,同事避免因庫存造成的顧客流失。

      (4)數據挖掘
      靈活實現數據價值挖掘,提供具備高性能數據引擎、多維分析、深度分析、自定義編排報表、GIS地圖呈現等智能化分析能力,為孵化業務應用奠定基礎。

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