根據《2018中國數字企業白皮書》可知，數據資產化戰略已上升為領導者關鍵核心戰略。調查結果顯示，數據資產化戰略的關鍵作用仍然是支持各行業核心業務（30.90%），但24.70%的企業認為數據資產化戰略與企業核心業務戰略同等重要。隨著各行業數據資產化戰略的實施，數字化轉型將是一個歷史進程，58%的企業預計1-3年；27%的企業預計4-10年。

各行業想要加快數字化轉型，數據資產化是關鍵，但是如何實現數據資產化運營一直都在被行業領導者們討論。在數據資產化的過程中部分行業領導者主要遇到了兩個方面的問題：

• 一方面是缺乏數字化人才。據《》調研結果顯示，數據科學家成為最稀缺的人才。隨著數據成為企業的戰略資產，數據的分析處理、洞察預判成為支持決策和管理的最重要工作。但是，面對大量中小企業或在二、三、四線城市的企業，雇傭這樣的人才難度較大。

• 另一方面是數字化技術不夠成熟。良好的信息系統和數據管理是數字化轉型的重要基礎。在被調研的企業中仍有左右的企業尚未實現系統與數據互聯。大部分企業困惑于無法做到良好的數據管理工作，也難于實現信息化管理。

基于以上問題，基于以上問題探碼科技為客戶提供了從數據的采集，處理到應用的全生命周期管理服務，幫助客戶實現數據資產化運營的。且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。

探碼科技數據資產化解決方案

第一步：數據集成——為您構建單一數據源

采集來自網絡爬蟲、結構化數據、本地數據、物聯網設備、人工錄入五個數據源的數據，為客戶提供定制化數據采集。目的是根據客戶的需求，定制數據采集，構建單一數據源。

第二步：數據管理——建立一個強大的數據湖

探碼科技通過web（網頁）數據采集、和工廠設備數據采集通過這兩種數據采集的方式，從數據源中提取結構化和非結構化數據。通過數據標注/清洗、數據轉換、數據治理對提取的數據進行處理，最后快速輸出數據構建數據湖。

第三步：數據應用——發揮數據價值

將數據湖中通過清洗整合的數據，根據客戶需求、行業背景、用戶體驗生成真正有價值的SaaS系統、可視化系統、工業APP，實現數據實體化、應用化，將數據應用到客戶的商業運營中，助力客戶實現信息化管理。

探碼實現數據資產化的核心技術

大數據采集、分析、可視化——Dyson大數據系統

探碼科技自主研發的DYSON智能采集系統是一個強大的大數據采集，分析和可視化平臺，采用探碼科技自主研發的TMF框架為架構主體，支持開發可操作的智能數據應用系統。

• 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，為客戶構建單一數據源。
• 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構建對數據源中的數據進行處理。
• 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。

SaaS化應用開發

探碼科技自主研發的探碼企業SaaS平臺，基于SaaS架構的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。

• 超高的數據安全保證：由于云服務器上所有數據的分散存儲，本地硬件和軟件問題不太可能導致數據丟失。較小的公司享有與大公司相同的安全標準。
• 更低的成本投入：公司不支付固定費用金額，而是按用戶付費。過去軟件許可證在規模上往往過于昂貴，特別是對于小公司而言。通過每個用戶的付款選項，可以有效管理企業支出。
• K8s微服務?：用戶不用在運行查詢時長時間地等待結果。即時查詢，獲得即時結果，而對工作負載沒有任何的影響影響。
• 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。
• 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。

總結

探碼科技會為您打造最優的數據方案，合理配置和有效利用數據資產，從而提高數據資產帶來的經濟效益，保障和促進各項事業發展，最終實現數據資產化運營。

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