立即咨询 业务挑战 方案架构 方案优势 客户案例 商业合作 业务挑战 数据资产化 企业数据资产化过程中存在着数据采集难、数据治理难、价值呈现难、成本控制难四大难点。 知识挖掘 企业从海量结构化及非结构化数据中提取知识的技术及能力不足,导致数据价值难以被挖掘,造成数据的浪费。 知识体系化 企业知识大多处在离散状态,不成体系,需要以人为主系统为辅来解决问题,难以支撑系统为主的智能化应用。
帮助客户构建融合了数据清洗及集成、数据存储及管理、数据加工及治理、数据展现及分析,数据共享及服务等能力的大数据底座,助力企业发挥数据价值推进业务创新 立即咨询 行业趋势 方案架构 应用场景 方案优势 客户案例 行业趋势 政策引导 政策以及行业共识形成,银行业需要通过建立健全企业级大数据平台,不断提升数据洞察能力和基于场景的数据挖掘能力,以期充分释放大数据作为基础性战略资源的核心价值。
某精密制造企业 采用百度先进的大数据和数据挖掘技术,采集并整合现有业务系统数据,实现管理和业务数据的大集中,支撑人机料法环数据实时分析。 某市工业互联网 通过大数据平台汇聚区域企业生产、设备、能耗、供应链等数据,构建行业数据模型,支撑产业地图、产业链协同、能耗管理等应用。
科技成为发展的核心动力 高校新增相关 新工科 专业 提高学生的实践创新能力 方案架构 以ARM云一体机为技术底座,为学校提供丰富的课程和实验环境,提高学生的实践和创新能力。 方案介绍 ARM云一体机 授课模块 实验模块 考试模块 本地部署 通过ARM云一体机的形式,提供丰富的课程和实验环境。
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方案优势 数据管理更高效 构建数据资产目录,同步管理和展现元数据信息、数据质量、数据血缘等数据详情,方便数据分析和应用人员高效了解数据、找到数据。 数据治理更有序 数据标准规范统一,解决数据共享难、数据同名不同义、沟通成本大的问题;构建数据资产关系图谱,方便了解组织数据资产情况,指导战略决策。
金融行业文档数据结构化 银行、证券、保险、借贷等金融机构天然存在大量非结构化数据,传统人工方式处理,难度大且效率低。将人工智能技术应用到大量非结构化文本数据中,提取信息、获得洞见并简化手工任务,大幅度提升业务效率,并节省大量时间和成本。
时空数据管理平台 面向基础地理与时空数据,构建多源异构的二三维数据服务中台,为泛地理信息系统(GIS)、物联网+、时空大数据、智慧城市CIM、数字孪生等行业应用提供强有力的数据服务支撑。