探码科技为客户提供了从数据的采集,处理到应用的全生命周期管理服务,帮助客户实现数据资产化运营。
根据《2018中国数字企业白皮书》可知,数据资产化战略已上升为领导者关键核心战略。调查结果显示,数据资产化战略的关键作用仍然是支持各行业核心业务(30.90%),但24.70%的企业认为数据资产化战略与企业核心业务战略同等重要。随着各行业数据资产化战略的实施,数字化转型将是一个历史进程,58%的企业预计1-3年;27%的企业预计4-10年。
各行业想要加快数字化转型,数据资产化是关键,但是如何实现数据资产化运营一直都在被行业领导者们讨论。在数据资产化的过程中部分行业领导者主要遇到了两个方面的问题:
- 一方面是缺乏数字化人才。据《》调研结果显示,数据科学家成为最稀缺的人才。随着数据成为企业的战略资产,数据的分析处理、洞察预判成为支持决策和管理的最重要工作。但是,面对大量中小企业或在二、三、四线城市的企业,雇佣这样的人才难度较大。
- 另一方面是数字化技术不够成熟。良好的信息系统和数据管理是数字化转型的重要基础。在被调研的企业中仍有左右的企业尚未实现系统与数据互联。大部分企业困惑于无法做到良好的数据管理工作,也难于实现信息化管理。
基于以上问题,基于以上问题探码科技为客户提供了从数据的采集,处理到应用的全生命周期管理服务,帮助客户实现数据资产化运营的。且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。
探码科技数据资产化解决方案
第一步:数据集成——为您构建单一数据源
采集来自网络爬虫、结构化数据、本地数据、物联网设备、人工录入五个数据源的数据,为客户提供定制化数据采集。目的是根据客户的需求,定制数据采集,构建单一数据源。
第二步:数据管理——建立一个强大的数据湖
探码科技通过web(网页)数据采集、和工厂设备数据采集通过这两种数据采集的方式,从数据源中提取结构化和非结构化数据。通过数据标注/清洗、数据转换、数据治理对提取的数据进行处理,最后快速输出数据构建数据湖。
第三步:数据应用——发挥数据价值
将数据湖中通过清洗整合的数据,根据客户需求、行业背景、用户体验生成真正有价值的SaaS系统、可视化系统、工业APP,实现数据实体化、应用化,将数据应用到客户的商业运营中,助力客户实现信息化管理。
探码实现数据资产化的核心技术
大数据采集、分析、可视化——Dyson大数据系统
探码科技自主研发的DYSON智能采集系统是一个强大的大数据采集,分析和可视化平台,采用探码科技自主研发的TMF框架为架构主体,支持开发可操作的智能数据应用系统。
- 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,为客户构建单一数据源。
- 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构建对数据源中的数据进行处理。
- 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。
SaaS化应用开发
探码科技自主研发的探码企业SaaS平台,基于SaaS架构的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。
- 超高的数据安全保证:由于云服务器上所有数据的分散存储,本地硬件和软件问题不太可能导致数据丢失。较小的公司享有与大公司相同的安全标准。
- 更低的成本投入:公司不支付固定费用金额,而是按用户付费。过去软件许可证在规模上往往过于昂贵,特别是对于小公司而言。通过每个用户的付款选项,可以有效管理企业支出。
- K8s微服务:用户不用在运行查询时长时间地等待结果。即时查询,获得即时结果,而对工作负载没有任何的影响影响。
- 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。
- 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。
总结
探码科技会为您打造最优的数据方案,合理配置和有效利用数据资产,从而提高数据资产带来的经济效益,保障和促进各项事业发展,最终实现数据资产化运营。