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大數據產業發展狀況及企業數據資產化運營核心

“無論是國家、企業還是社會公眾,都更直觀的感受到了數據的價值。因此,近年來,各地紛紛成立大數據發展組織,企業紛紛推動數據資產化治理,大數據輻射的行業也從傳統的電信、金融逐漸擴展到工業、醫療、教育等。大數據已融入到了我們的生活,大數據的發展將影響我們社會的發展!

大數據產業進展顯著

五年來,我國大數據產業政策日漸完善,技術、應用和產業都取得了非常明顯的進展。

在政策方面,我國從中央到地方的大數據政策體系已經基本完善。在頂層設計上,國務院《促進大數據發展行動綱要》對政務數據共享開放、產業發展和安全三方面做了總體部署。《政務信息資源共享管理暫行辦法》《大數據產業發展規劃(2016-2020)》等文件也都已經出臺。十九大報告中提出“推動大數據與實體經濟深度融合”,“十三五”規劃中提出“實施國家大數據戰略”。衛健、農業、環保、檢察、稅務等部門還出臺了領域大數據發展的具體政策。截至2019年初,所有省級行政區都發布了大數據相關的發展規劃,十幾個省市設立了大數據管理局,8個國家大數據綜合試驗區、11個國家工程實驗室啟動建設。可以說,大數據的政策體系已經基本搭建完成,目前已經紛紛進入落地實施甚至評估檢查階段。

在技術方面,我國大數據技術發展屬于“全球第一梯隊”,但國產核心技術能力嚴重不足。我國獨有的大體量應用場景和多類型實踐模式,促進了大數據領域技術創新速度和能力水平,處于國際領先地位。在技術全面性上,我國平臺類、管理類、應用類技術均具有大面積落地案例和研究;在應用規模方面,我國已經完成大數據領域的最大集群公開能力測試,達到了萬臺節點;在效率能力方面,我國大數據產品在國際大數據技術能力競爭平臺上也取得了前幾名的好成績;在知識產權方面,2018年我國大數據領域專利公開量約占全球的40%,位居世界第二。但我國大數據技術大部分為基于國外開源產品的二次改造,核心技術能力亟待加強。例如,目前國內主流大數據平臺技術中,自研比例不超過10%。

在產業方面,我國大數據產業多年來保持平穩快速增長,但面臨提質增效的關鍵轉型。2018年,我國大數據產業延續多年來的增速,繼續保持相對高速的增長。根據中國信息通信研究院的測算,2018年我國大數據產業整體規模有望達到5400億元,同比增長15%。然而,綜合國內外環境、新興技術發展等多種因素,大數據產業的增速出現了下滑。我國的大數據產業也面臨著從高速發展向高質量發展的關鍵轉型期。

在應用方面,大數據的行業應用更加廣泛,正加速滲透到經濟社會的方方面面。隨著大數據工具的門檻降低以及企業數據意識的不斷提升,越來越多的行業開始嘗到大數據帶來的“甜頭”。無論是從新增企業數量、融資規模還是應用熱度來說,與大數據結合緊密的行業正在從傳統的電信業、金融業擴展到政務、健康醫療、工業、交通物流、能源行業、教育文化等,行業應用“脫虛向實”趨勢明顯,與實體經濟的融合更加深入。


何為企業數據資產化?

將企業活動中產生的這些數據單點做分析比較容易,打通后的全局數據則更有價值,可以用在企業供應鏈預測等方面,而這個打通的過程就叫做企業數據資產化。

成都探碼科技有限公司是一家應用云計算、大數據和人工智能技術實現數據資產化運營的高新技術企業。我們采用先進的技術,實現數據從采集,處理到應用的全生命周期管理。優秀的解決方案已成功應用到互聯網金融政府智能制造等領域。我們的業務范圍:

  • 幫助企業通過web、工業設備數據采集構建企業的數據庫;
  • 通過處理和分析數據庫中的內容為企業生成SaaS軟件應用;
  • 幫助企業實現數據資產化運營,將數據裝換為業務層上的應用服務到企業的商務辦公中。

如何實現數據資產化?

一、大數據應用

探碼科技自主研發的-Dyson大數據系統包含了大數據應用中的數據采集、數據處理、數據分析三大板塊。完美的解決了數據從采集、處理到最終的分析問題!

數據采集:主要的數據采集業務分布在web(網頁)數據采集、和工廠設備數據采集我們將客戶需要的數據通過這兩種數據采集的方式,為客戶構建數據池!
數據處理:通過數據清洗,數據合并,任務調度,搜索引擎系統和ETL構建對數據池中的數據進行處理

  • 數據清洗:實現Web前端展示,展示出爬蟲程序抓取到的數據,方便進行清洗。
  • 數據合并:數據被清洗之后,數據合并系統會自動匹配大數據集群中的數據,通過相識度評分,關聯可能相識的數據。
  • 任務調度:通過任務調度系統,可以動態開啟、關閉,定時啟動爬蟲程序。
  • 搜索引擎系統:通過ElasticSearch集群,實現搜索引擎服務。搜索引擎是PC端檢索系統能夠從大數據集群中、快速地檢索數據。
  • ETL:將數據從來源端經過萃取、轉置、加載至目的端將分散、零亂、標準不統一的數據整合到一起,為企業的決策提供分析依據。

數據分析:

將采集的數據通過一系列分析選項發現復雜的連接并探索其數據中的各種關系,包括圖形可視化,全文多面搜索,動態直方圖,構建算法模型-實現大數據的智能化分析,準確挖掘出所需數據。

我們將采集來的數據構建成數據池,并通過數據的處理和分析將這些靜態數據轉化為對企業商業決策有作用的數據!

目前探碼已建設自己的企業庫數據(3000+企業數據信息),律師數據庫(全過30w+律師數據信息)且這些信息都是通過數據處理與分析,用戶可直接使用于商務中!

大數據應用產品

Dyson探碼工業app企評家

二、企業SaaS應用

探碼科技基于企業數據流量池的數據與一體化技術開發方案,為企業開發多終端應用軟件如Web管理系統、APP、H5、小程序;提供業務流程管理,知識管理,網站及數字資源管理;基于人工智能的人機交互系統。

探碼企業SaaS平臺優勢

  • 多賬戶協同:幫助用戶實現多個SaaS端,基于一個登錄系統的驗證,多賬戶協同。
  • K8s微服務?:大數據平臺和應用橫向擴展,多應用耦合,對任務協同。
  • Ruby on Rails?:更適用與快速開發和部署,多元化的設計模式使得代碼美觀簡潔,兼容性更高。
  • Tanmer Egg?: 打造通用的底層開發包讓開發人員快速開發出基于PaaS平臺規范的SaaS應用。

SaaS應用產品

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