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1、行业大数据平台建设方案,目录,大数据在保险行业的机遇与挑战 针对保险行业的大数据解决方案 保险及金融行业的成功案例介绍 XX实施大数据的建议路径,以用户为中心建设互联网保险,保险行业发展大数据的难点,数据多 整合困难,客户多 分析困难,需求多 应用困难,数据来源的多样性 数据类型的复杂性 数据特征的多元化 数据处理方法的差异化 组织内部数据的分散性 数据共享机制的缺乏 ,怎么识别客户。
2、科技大数据平台解决方案,CONTENTS,目录,02,数据支撑,03,平台功能,01,项目聚焦,04,应用场景,CHAPTER 01,项目聚焦,XX市科技发展现状,大数据解决思路,资源共享,辅助决策,情报获取,趋势分析,大数据对科技局的价值,规范数据管理,XX科技局在管理过程中会有大量的结构化和非结构化数据产生,必须要对这些数据做规范化治理,形成科技大数据的标准化管理,才能更好地对这。
3、大数据平台技术架构规划方案,议题,第2页,大数据平台概述,第3页,大数据平台主要通过集成中国XX内部运营支撑系统和外部数据,包括交易型大数据(Big Transaction Data)和交互型大数据(Big Interaction Data),通过多种云计算的技术将之集成和处理,向中国XX内部和外部企业客户提供有极大商业价值的信息支撑和智能解决方案。,大数据服务能够在哪些方面为企业客户提供价。
4、田园综合体大数据平台建设方案,目录,01、建设背景 02、田园综合体大数据平台 03、园区物联网系统 04、农产品追溯系统 05、农产品物流系统 06、田园文化产业 07、园区商业运营模式,01 建设背景,2017中央一号文件 现代农业园区方面:建设现代农业产业园。强化科技创新驱动,提升农业科技园区建设水平,“互联网+”现代农业三年行动计划 重大工程:全面推进农业物联网、农业电子商务、政务信。
5、,县域医疗大数据平台建设方案,01,02,03,医疗大数据建设背景,医疗大数据解决方案,医疗大数据应用展示,04案例展示,01,医疗大数据建设背景,全院系统使用现状,互联互通评测需求,四级以上 必须建设 大数据平台,HIMSS评审需要,基于循证医学将临床指南与医生的临床经 验作为知识库,并在诊疗过程中整合患者 诊断、主诉、症状、检验、检查、药品等 综合信息,帮助医生做出快速决策,并。
6、 【 免责声明 】 本星球 【 小吴和干智慧城市的朋友们 】 内的资源均通过互联网等 公开合法渠道获取的资料,该资料仅作为阅读交流使用,并无任 何商业目的。其版权归作者或出版社所有,本星球不对所涉及的 版权问题承担法律责任。若版权方、出版社认为本星球侵权, 请 立即 通知本星球删除。本星球 入驻会员费 ,是本星球收集整理加工该资料以及整理 资料运营所必须的费用支付,资料索取者(客户)尊。
7、智慧城市大数据平台解决方案,目 录,智慧城市大数据建设背景,大数据平台在智慧城市中的位置,智慧城市大数据建设目标,智慧城市大数据推进思路,智慧城市大数据平台系统架构,大数据平台数据采集处理模块,大数据平台数据服务总线模块,城管,公安,交通,旅游,应急,预警,标准化弱:数据表现格式各异、通讯协议千差万别、服务命名各自为政 管控能力差:没有全局服务视图、查找服务困难、难以掌握服务运行状态。
8、大数据平台数据治理建设方案,第一部分 数据治理概述,数据治理意义、作用和价值,意义,是构建完善、共享、统一管理数据环境的基本保障和重要组成部分 是把数据作为资产来管理的有效手段,作用,确定了一系列岗位角色和相应的责任及管理流程 保证了业务数据在采集、集中、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性,价值,企业进行数据治理的最大驱动力来自数据质量,通过提高数据。
9、数据规划 :大数据平台解决方案规划议题第 2页大数据平台概述大数据平台架构多类型数据集成大数据混合式存储架构IaaS层:资源管理和模块化数据中心PaaS层:大数据平台SaaS层:行业解决方案 大数据平台概述第 3页大数据平台主要通过集成中国联通内部运营支撑系统和外部数据,包括交易型大数据(BigTransactionData)和交互型大数据( BigInteractionData) , 通过多种云计算的技术将之集成和处理,向中国联通内部和外部企业客户提供有极大商业价值的信息支撑和智能解决方案。大数据服务能够在哪些方面为企业客户提供价值?第 4页营销精准广。
10、数据规划:大数据平台规划技术方案,1,目录,1,2,背景及问题分析,大数据平台规划方案,架构演进历史及现状业务背景及驱动力现状问题分析相关规范及总部要求,2,经营分析系统架构演进08年之前的系统现状,200X年完成数据仓库重构后到200X年底,数据仓库架构相对稳定,报表库:省级业务部门报表和取数,主仓库:基础数据模型和一经、KPI等关键应用,专题库(历史库):重入网、套餐分析等专题应用和仓库重要历史数据在线存储,前台库:主要存放门户配置信息和KPI数据,OLAP :多维分析数据库,主题分析结果数据,3,经营分析系统架构演进-业务驱动,为了支。
11、,大数据规划:运营商大数据平台解决方案,目录,1、终端数据采集系统2、DPI数据采集系统3、大数据中心解决方案4、大数据安全解决方案,终端软件主要包括专业版和普通用户版:,专业版,通过专业版终端来评估测试网络质量,发现解决网络问题,支撑维护优化工作专业测试终端用于专业测试数据的采集,可应用于网络评估、异常事件处理及专业的优化分析,并为累积性数据趋势分析采集数据。,普通用户版,通过采集非专业版终端的大量数据样本以及用户投诉信息,评价和改善网络质量;,1、前台专业版终端为分公司自行采购或利旧现有终端。终端型号需在特定。
12、大数据平台数据治理方案,大数据平台下的数据治理IT大集中下的数据治理案例,目录,业务交易系统,大数据平台下的数据生命周期,热点,历叱,归档,活跃,内存数据库,业务数据库,主数据ODS,实时 交易,分析型系统,企业 数据仓库,海量数据分析平台,离线存储,数据治理的关键场景,管理仪表盘数据不准确,生产数据,历叱数据,?分析数据,大数据治理面临的挑战异种数据和复杂数据,大数据的最大特点就是非结构化, 如文档、报表、GIS信息、NoSQL 等。,大数据存储幵非在一个站点,或 归属一个单位,数据的所有权不地 理分布属亍多个机构的资源中。,通常传统的。
13、数据治理:大数据平台设计方案,议 程,数据治理的背景和现状数据治理策略元数据管理主数据管理数据质量管理大数据平台设计,数据治理背景,1,大数据时代凸现数据重要性,2,数据治理是大数据的基础,数据治理,5,6,3,4,信息孤岛现象严重,数据质量问题严重,数据应用未得到有效管理,数据安全问题日益严峻,1,意识到了问题的严重,2 “维持”代替“管理”,数据治理现状,3 历史“包袱”沉重,4 相关方利益交织,协调困难,5 方案规划容易,落地困难,6 过度依赖技术工具,7 对于数据没有明确区分,议 程,数据治理的背景和现状数据治理策略元数据管理主数据管。
14、大数据平台数据治理整体规划方案,议程,大数据平台数据治理综述,1,大数据平台数据治理总体架构,2,大数据平台数据治理演进路线,3,大数据平台数据治理一期实施重点,4,附录:数据质量管理平台,5,大数据管理分析类应用建设现状基本分析,关注的内容,存在的问题,基本的现状,大数据数据仓库累积数据没有充分利用缺乏面向整个大数据的统一、完整的数据视图;缺乏支撑大数据日常业务运转的风险评估体系;缺乏大数据客户360度视图,客户行为分析和预测无法实现;缺乏面向金融业务运营管理的关键绩效指标体系;,大数据已建立面向整个信用行业的数据仓。
15、汽车行业大数据平台建设方案,设计优化,供应链合作,新型服务能力,优化资源配置,通过对客户的洞察来更好更客户互动,捕获细致的数据和优化性能,优化设备和流程性能,2. 复杂的数据流和监控规则,7.机器自学习,1. 可扩展的数据链接和数据获取,3. 可按地域的云存储,4. 大数据,5. BI商业智能,5. BI商业智能,5. BI商业智能,6. 客户和服务管理,6. 客户和服务管理,提供差异化的客户体验,车企需要构建这样的大数据平台和业务互联,3,互联大数据平台带来的价值,客户亲密度情景体验 | 跨设备体验,关系生命周期管理crm | plm | scm | dms,机器自学习预测 |。
16、汽车行业大数据平台建设方案,汽车行业面临的挑战,Transformation Opportunities,Customer Examples,信息化的纵深发展,带来汽车行业的大变革,数字化转型 60%的客户的交互都是通过数字渠道和经销商网络车企需要增强他们的价值网络,通过数字渠道的方式来洞察客户全生命周期的管理。,车辆信息Hub的转型智能互联车辆到2020你那互联车辆的渗透率将从20%上升到90%开放的生态环境将给车企带来更多的挑战,也给车企提供更多的服务机会独特的互联客户体验是未来的主要方向,高度互联的业务变化要求,无处不在的客户体验需要,3,汽车行业信息化的趋势。
17、汽车制造业大数据平台建设策略方案,目录,大数据综述企业大数据平台方案大数据平台建设方法汽车制造业应用大数据展望案例,大数据时代到来,IDC预测全球的数据使用量到2020年会增长44倍,达到35.2ZB (1ZB = 10亿TB),宽带、移动网络普及和提速,移动网络和各种智能终端,视频(医疗影像、地理信息、监控录像等),统计、分析、预测、实时处理,传感器、RFID阅读器、导航终端等非传统IT设备,社交网络(Facebook, Twitter, 微博等),数据处理思维转变,少量的样本数据,数据关系力求明确清晰,探求难以捉摸的因果关系,要求数据精确无误,全量数据,乐于接受数。