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。
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。
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。
同时可以辅助密码找回等密保措施,降低用户身份信息被恶意篡改、顶替冒用等风险,提升信息安全管理 合作案例 特色优势 权威数据源 对接权威库,信息更新及时,精准高效响应,同时提供安全防护体系,保障交互过程稳定安全 服务安全稳定 提供企业级稳定、精确的大流量服务。
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