大数据产业发展状况及企业数据资产化运营核心

Author Tanmer Tanmer
Tanmer · 2024-10-18发布 · 81 次浏览

用数据说话已经成为所有人的共识,数据也成了堪比石油的战略资源。

“无论是国家、企业还是社会公众,都更直观的感受到了数据的价值。因此,近年来,各地纷纷成立大数据发展组织,企业纷纷推动数据资产化治理,大数据辐射的行业也从传统的电信、金融逐渐扩展到工业、医疗、教育等。大数据已融入到了我们的生活,大数据的发展将影响我们社会的发展!

大数据产业进展显著

五年来,我国大数据产业政策日渐完善,技术、应用和产业都取得了非常明显的进展。

在政策方面,我国从中央到地方的大数据政策体系已经基本完善。在顶层设计上,国务院《促进大数据发展行动纲要》对政务数据共享开放、产业发展和安全三方面做了总体部署。《政务信息资源共享管理暂行办法》《大数据产业发展规划(2016-2020)》等文件也都已经出台。十九大报告中提出“推动大数据与实体经济深度融合”,“十三五”规划中提出“实施国家大数据战略”。卫健、农业、环保、检察、税务等部门还出台了领域大数据发展的具体政策。截至2019年初,所有省级行政区都发布了大数据相关的发展规划,十几个省市设立了大数据管理局,8个国家大数据综合试验区、11个国家工程实验室启动建设。可以说,大数据的政策体系已经基本搭建完成,目前已经纷纷进入落地实施甚至评估检查阶段。

在技术方面,我国大数据技术发展属于“全球第一梯队”,但国产核心技术能力严重不足。我国独有的大体量应用场景和多类型实践模式,促进了大数据领域技术创新速度和能力水平,处于国际领先地位。在技术全面性上,我国平台类、管理类、应用类技术均具有大面积落地案例和研究;在应用规模方面,我国已经完成大数据领域的最大集群公开能力测试,达到了万台节点;在效率能力方面,我国大数据产品在国际大数据技术能力竞争平台上也取得了前几名的好成绩;在知识产权方面,2018年我国大数据领域专利公开量约占全球的40%,位居世界第二。但我国大数据技术大部分为基于国外开源产品的二次改造,核心技术能力亟待加强。例如,目前国内主流大数据平台技术中,自研比例不超过10%。

在产业方面,我国大数据产业多年来保持平稳快速增长,但面临提质增效的关键转型。2018年,我国大数据产业延续多年来的增速,继续保持相对高速的增长。根据中国信息通信研究院的测算,2018年我国大数据产业整体规模有望达到5400亿元,同比增长15%。然而,综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素,大数据产业的增速出现了下滑。我国的大数据产业也面临着从高速发展向高质量发展的关键转型期。

在应用方面,大数据的行业应用更加广泛,正加速渗透到经济社会的方方面面。随着大数据工具的门槛降低以及企业数据意识的不断提升,越来越多的行业开始尝到大数据带来的“甜头”。无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说,与大数据结合紧密的行业正在从传统的电信业、金融业扩展到政务、健康医疗、工业、交通物流、能源行业、教育文化等,行业应用“脱虚向实”趋势明显,与实体经济的融合更加深入。


何为企业数据资产化?

将企业活动中产生的这些数据单点做分析比较容易,打通后的全局数据则更有价值,可以用在企业供应链预测等方面,而这个打通的过程就叫做企业数据资产化。

成都探码科技有限公司是一家应用云计算、大数据和人工智能技术实现数据资产化运营的高新技术企业。我们采用先进的技术,实现数据从采集,处理到应用的全生命周期管理。优秀的解决方案已成功应用到互联网金融政府智能制造等领域。我们的业务范围:

  • 帮助企业通过web、工业设备数据采集构建企业的数据库;
  • 通过处理和分析数据库中的内容为企业生成SaaS软件应用;
  • 帮助企业实现数据资产化运营,将数据装换为业务层上的应用服务到企业的商务办公中。

如何实现数据资产化?

一、大数据应用

探码科技自主研发的-Dyson大数据系统包含了大数据应用中的数据采集、数据处理、数据分析三大板块。完美的解决了数据从采集、处理到最终的分析问题!

数据采集:主要的数据采集业务分布在web(网页)数据采集、和工厂设备数据采集我们将客户需要的数据通过这两种数据采集的方式,为客户构建数据池!
数据处理:通过数据清洗,数据合并,任务调度,搜索引擎系统和ETL构建对数据池中的数据进行处理

  • 数据清洗:实现Web前端展示,展示出爬虫程序抓取到的数据,方便进行清洗。
  • 数据合并:数据被清洗之后,数据合并系统会自动匹配大数据集群中的数据,通过相识度评分,关联可能相识的数据。
  • 任务调度:通过任务调度系统,可以动态开启、关闭,定时启动爬虫程序。
  • 搜索引擎系统:通过ElasticSearch集群,实现搜索引擎服务。搜索引擎是PC端检索系统能够从大数据集群中、快速地检索数据。
  • ETL:将数据从来源端经过萃取、转置、加载至目的端将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起,为企业的决策提供分析依据。

数据分析:

将采集的数据通过一系列分析选项发现复杂的连接并探索其数据中的各种关系,包括图形可视化,全文多面搜索,动态直方图,构建算法模型-实现大数据的智能化分析,准确挖掘出所需数据。

我们将采集来的数据构建成数据池,并通过数据的处理和分析将这些静态数据转化为对企业商业决策有作用的数据!

目前探码已建设自己的企业库数据(3000+企业数据信息),律师数据库(全过30w+律师数据信息)且这些信息都是通过数据处理与分析,用户可直接使用于商务中!

大数据应用产品

Dyson探码工业app企评家

二、企业SaaS应用

探码科技基于企业数据流量池的数据与一体化技术开发方案,为企业开发多终端应用软件如Web管理系统、APP、H5、小程序;提供业务流程管理,知识管理,网站及数字资源管理;基于人工智能的人机交互系统。

探码企业SaaS平台优势

  • 多账户协同:帮助用户实现多个SaaS端,基于一个登录系统的验证,多账户协同。
  • K8s微服务​:大数据平台和应用横向扩展,多应用耦合,对任务协同。
  • Ruby on Rails​:更适用与快速开发和部署,多元化的设计模式使得代码美观简洁,兼容性更高。
  • Tanmer Egg​: 打造通用的底层开发包让开发人员快速开发出基于PaaS平台规范的SaaS应用。

SaaS应用产品

Dagle塔米狗Qzhida

提交反馈

博客 博客

专注数字内容治理,助力数字体验升级

面向未来的智能知识管理系统的探索与构建

面向未来的智能知识管理系统的探索与构建

经典的知识管理框架中,最核心的三要素是人员、流程和技术。应以人为本,以业务为导向,流程为纲,知识为体,结合具体业务及工作,转化为一个一个具体的知识应用场景。

Author 710
By Tanmer
发布:2024-10-18
跨越鸿沟与 AI 助力:Baklib 引领企业成功之路

跨越鸿沟与 AI 助力:Baklib 引领企业成功之路

杰弗里·摩尔在《跨越鸿沟》中指出,技术产品若未能在主流市场获得吸引力,便可能消亡。而为了成功推广创新产品,企业需专注于特定客户群体,并小心在早期采用者与早期多数者之间进行过渡。此外,人工智能的引入在各行业展现出显著的投资回报和效率提升...

Author d465
By Baklib
发布:2024-09-26