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小亿 管理员
发表于2021-3-30 18:42
楼主
日前，国际知名市场研究公司IDC（国际数据公司）调研中国重点行业数据智能应用市场案例，分析各行业数据智能落地现状以及面临的挑战，并发布《CIO视角：企业数据智能实施部署指南》报告。其中发布了中国数据智能/ 数据中台生态图谱，亿信华辰在商业智能领域榜上有名。
中国数据智能发展现状
数字化转型的发展已有数十年的历史，数字化转型相对领先的行业头部企业已经建立了较好的数字化基础，相对落后的企业也积累了一定的实践经验。鉴于不同行业以及同行业不同规模的企业在数据基础、转型所处阶段的不同，行业企业大数据建设的关注点，在技术、工程化、应用场景设计、数据源等方面各有所侧重。
金融行业最关注数据安全、合规保障，其次是如何打破部门间壁垒形成数据共享，在采用智能化技术时尤其关注是否合规、可解释，最后是引入前沿技术进行金融科技创新。
制造行业，最关注的是融入制造业实践经验的解决方案，其次是提高内外部的大数据应用能力，以及规模化复制应用场景的能力。
政府行业的重点在于数据集中共享、建立大数据平台建设标准以及确保大数据系统的稳定性。
其他行业，则更多处于提升数据质量、上线一个成功的数据分析项目以及取得高管的信任与持续支持的阶段。
数据智能面临的挑战
综合过去多年的数字化实践案例会发现，数字化、大数据的建设，已不再是简单的技术应用，不能再仅仅依靠单纯的IT视角，成功者大都是在建设数据平台之外，自身也进行了相应的流程与IT调整，内部具备了一定的分析能力，大胆开放地与外部合作。
尚未成功的原因可能包括单纯依靠内部力量基于开源技术搭建系统效果不显著，未解决根源上的数据问题，或者业务部门配合度不高等等。所有的挑战，都可以定位在5类要素：人、技术、流程、数据和战略。
主流厂商如何解决当前挑战
过去的数字化历程中，大数据、数字化的生态往往只从技术的视角划分，如下图所示，包括数据服务、数仓与大数据平台、商业智能及高级分析、数据应用解决方案等。
亿信华辰作为中国专业的商业智能BI和数据治理软件提供商，一直致力于为政企用户提供从数据采集、存储、治理、分析到智能应用的智能数据全生命周期管理方案，帮助企业实现数据驱动、数据智能，已积累了8000多家用户的服务和客户成功经验，为客户提供数据分析平台、数据治理系统搭建等专业的产品咨询、实施和技术支持服务。
亿信华辰深耕大数据领域15年，连续多年荣登商务智能应用榜首，在成千上万个项目中不断打磨产品和服务，形成从数据填报、ETL数据处理、数据建模到数据分析、数据可视化、移动应用等一整套企业级商业智能产品方案——亿信ABI，实现多维度的数据分析应用，让数据发挥价值，驱动业务运营。
△亿信ABI覆盖数据分析完整流程
也正是凭借大数据领域的经验沉淀，亿信华辰积极布局数据治理领域，百余次产品迭代，打磨出睿治智能数据治理平台并荣获DAMA中国数据治理优秀产品奖，形成包含元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产管理、数据安全管理、数据交换管理、数据处理管理、数据生命周期管理等九大功能模块的数据治理产品方案，可自由组合快速满足政企用户数据治理全场景应用，助力数据标准落地，提升数据质量，实现数据资产化。
△睿治数据治理平台架构图
亿信华辰依托亿信ABI和睿治数据治理平台建设了100多个行业的大数据平台，并持续打造行业标杆客户，引领行业发展新风向。未来亿信华辰将继续在智能数据领域进行探索和实践，以创新为驱动力，不断为用户提供更好用的软件产品和全面深入的优质服务，推动企业和政府的数字化智能化转型。
中国数据智能发展现状
数字化转型的发展已有数十年的历史，数字化转型相对领先的行业头部企业已经建立了较好的数字化基础，相对落后的企业也积累了一定的实践经验。鉴于不同行业以及同行业不同规模的企业在数据基础、转型所处阶段的不同，行业企业大数据建设的关注点，在技术、工程化、应用场景设计、数据源等方面各有所侧重。
金融行业最关注数据安全、合规保障，其次是如何打破部门间壁垒形成数据共享，在采用智能化技术时尤其关注是否合规、可解释，最后是引入前沿技术进行金融科技创新。
制造行业，最关注的是融入制造业实践经验的解决方案，其次是提高内外部的大数据应用能力，以及规模化复制应用场景的能力。
政府行业的重点在于数据集中共享、建立大数据平台建设标准以及确保大数据系统的稳定性。
其他行业，则更多处于提升数据质量、上线一个成功的数据分析项目以及取得高管的信任与持续支持的阶段。
数据智能面临的挑战
综合过去多年的数字化实践案例会发现，数字化、大数据的建设，已不再是简单的技术应用，不能再仅仅依靠单纯的IT视角，成功者大都是在建设数据平台之外，自身也进行了相应的流程与IT调整，内部具备了一定的分析能力，大胆开放地与外部合作。
尚未成功的原因可能包括单纯依靠内部力量基于开源技术搭建系统效果不显著，未解决根源上的数据问题，或者业务部门配合度不高等等。所有的挑战，都可以定位在5类要素：人、技术、流程、数据和战略。
主流厂商如何解决当前挑战
过去的数字化历程中，大数据、数字化的生态往往只从技术的视角划分，如下图所示，包括数据服务、数仓与大数据平台、商业智能及高级分析、数据应用解决方案等。
亿信华辰作为中国专业的商业智能BI和数据治理软件提供商，一直致力于为政企用户提供从数据采集、存储、治理、分析到智能应用的智能数据全生命周期管理方案，帮助企业实现数据驱动、数据智能，已积累了8000多家用户的服务和客户成功经验，为客户提供数据分析平台、数据治理系统搭建等专业的产品咨询、实施和技术支持服务。
亿信华辰深耕大数据领域15年，连续多年荣登商务智能应用榜首，在成千上万个项目中不断打磨产品和服务，形成从数据填报、ETL数据处理、数据建模到数据分析、数据可视化、移动应用等一整套企业级商业智能产品方案——亿信ABI，实现多维度的数据分析应用，让数据发挥价值，驱动业务运营。
△亿信ABI覆盖数据分析完整流程
也正是凭借大数据领域的经验沉淀，亿信华辰积极布局数据治理领域，百余次产品迭代，打磨出睿治智能数据治理平台并荣获DAMA中国数据治理优秀产品奖，形成包含元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产管理、数据安全管理、数据交换管理、数据处理管理、数据生命周期管理等九大功能模块的数据治理产品方案，可自由组合快速满足政企用户数据治理全场景应用，助力数据标准落地，提升数据质量，实现数据资产化。
△睿治数据治理平台架构图
亿信华辰依托亿信ABI和睿治数据治理平台建设了100多个行业的大数据平台，并持续打造行业标杆客户，引领行业发展新风向。未来亿信华辰将继续在智能数据领域进行探索和实践，以创新为驱动力，不断为用户提供更好用的软件产品和全面深入的优质服务，推动企业和政府的数字化智能化转型。
