探码大数据平台驱动数据应用新场景

Author Tanmer Tanmer
Tanmer · 2024-10-18发布 · 43 次浏览

把数据能力和价值源源不断沉淀,把原始数据转化为数据资产,支撑高效的数据服务实现新的应用场景,完成数据全生命周期的使命,这才发挥了数据价值最大化。

数据价值的前景

伴随着大数据时代轰轰烈烈的到来,对数据的重视程度提升了一个又一个的高度。套上大数据的光环,原本那些存放在服务器/网络上平淡无奇的“陈年旧数”也是“蹭、蹭、蹭”地身价倍增。但是水涨船高,要把数据能力和价值源源不断沉淀,把原始数据转化为数据资产,支撑高效的数据服务实现新的应用场景,完成数据全生命周期的使命,这才发挥了数据价值最大化。

数据应用面临的困境

目前,不管是企业还是政府,基本上面临着这样的问题:基于之前业务的需求,会使用不同云端系统(毕竟OA系统找这个领域的专家,ERP系统找这个领域的知名企业。。。);某个行业/地区对于公开网站也只会展示这一个行业/地区数据(如:浙江产权交易所官网展示的大部分都是浙江地区的产权交易信息。)。这就造成了数据孤岛、数据维护混乱、数据价值利用低等问题,要怎么解决这些问题呢?以下是探码科技提供的大数据平台一站式解决方案。

解决数据应用的一站式解决方案

探码大数据平台提供从数据治理、数据模型搭建、数据资产管理到数据服务的一站式解决方案,实现数据资产化运营;提供对各类数据采集,实现数据加工与管理,建立各种模型算法;根据实际的业务建设和要求进行灵活调整,以标准的数据向应用层通过API 的形式提供多种数据服务,从而进行SaaS化应用开发。如企业大数据平台:

以下为探码大数据平台从数据源管理到数据采集处理分析以及应用的全过程展示。

第一步:数据源采集。通过web数据采集、系统/设备数据采集、本地文件上传、API接口调用等方式将各类原始数据集成,为构建一个自由独立的“数据湖”而准备;

第二步:数据管理。将分散、零乱、标准不统一的数据据经过抽取、清洗、转换整合到一起,采用模型算法和人工智能等技术对数据进行标注融合关联等处理为标准的数据,形成数据资产层。

第三步:数据应用。将数据湖利用ETL等技术进行集成、标注与处理,开渠引流(通过API接口调用标准数据),根据业务需求进行数据SaaS化应用开发,最终实现数据服务全过程。

SaaS化应用开发系统架构

探码大数据平台采用“开渠引流,润物无声”的使用方式,让用户无需关心底层集群的搭建和运维,极大提升数据开发和应用的效率。

实际应用场景

探码科技目前已经为多个领域的企事业单位搭建大数据平台,提高了其内部管理与决策效率,实现了翻倍的营收效益。如金融、互联网、政府科技、电子商务等细分领域都有优秀的案例,以下为详细案例介绍:

解决方案介绍:探码为北交金科搭建的投融资并购交易大数据平台,将上百家交易所的项目、资讯进行数据集成,形成了国内最大的产权交易大数据平台,实现项目智能推荐与数据洞察,目前该平台日交易额已达数十亿元,周交易额已达上百亿元。

在法律科技领域,探码建设律师大数据平台,对律师数据全网全域采集、多维度评价画像、多领域应用变现,打造了专业的律师评价大数据服务平台,实现了律师智能搜索、综合评价、智能匹配及数据洞察,是律师可信认证确权的数据即服务平台。

更多案例关注:工作案例|探码科技

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