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  • • 源于阿里
  • • 赋能中国
  • • 数字腾云
  • • 服务全球

七年,数亿投入,经迭代、演进、突变,终成就一站式、开放式、行业性、应用性、落地性强的全系列数据中台产品和服务。

数字合伙人模式:

  • • 成为客户长期数字合伙人,伴随客户数字化转型全过程
  • • 风险共担,价值共享

产品定义

国云数据中台是高质量、高效赋能数据前台的一系列数据系统和数据服务的组合,目标是实现数据分层,通过数据集成实现全域数据整合,积累高质量、高价值、高度标准的数据资产,利用各种数据工具对数据处理、分析挖掘以满足业务需求,通过统一的数据服务接口满足上层应用对数据的查询、访问、调用需求。

国云基于数据中台的基础之上擅长构建面向新零售、高校、银行等不同行业的业务应用,高效赋能业务部门的日常行为,为决策科学化、治理精准化、服务高效化提供支持。

解决方案

阿里巴巴花费巨资,实践数据驱动的智能商业,反复重构,最终沉淀出新一代架构——数据中台,实行“零出口”战略。

基于“互联网+”时代的数据价值参考,解决企业“存” ”通” ”用” ”智” 难题。

技术优势

技术架构先进

源于阿里淘宝系大数据技术体系架构,在延展性和客户环境适应性方面优势突出,是真正在大数据实战中形成的技术架构。

数据治理方法论完善

通过智能路径技术实现业务模型与数据模型的自动匹配,数据治理方法论与自研产品配套落地。

业务模型独一无二

通过业务视角使用数据的方法,减少数据和业务模型变化带来的相互影响,使得业务人员可以无门槛自主获取、分析数据。

应用开发简易成本低

同行业的场景数据应用可以快速进行复制,简单进行数据绑定即可使用已开发的数据应用,大大降低成本。

服务优势

配套体系全

数据中台落地配套全,从理念、方法论、数字化组织能力、成熟度模型、经验输出方面一体化配套交付客户。

数据安全服务

数据中台拥有完整的数据安全体系,保障实施安全、数据安全、隐私安全。

人才服务直供

国云数据智能学院直供数据应用开发人才,无需培训即可上手。

贴身服务,保证效果

国云数据提供数字化合伙人服务模式,全程跟进保障客户中台落地效果。

产品优势

中台本源

源于阿里,经过7年开发、打磨、应用、演化、沉淀,已成为一款成熟化、标准化可在客户环境安装运行的数据中台产品

1周完成安装

顶级客户华为集团一周即完成安装,上线流畅运行

实施周期短

产品实施行业经验足,不需要走弯路。周期短,敏捷实施最长一周。数据指标库丰富,支持复用。

运维方便

全流程监控维护体系,实时监测问题实时提醒,维护成本降至最低。

产品价值

  • 国云数据中台面向CEO提供数智化咨询和管理服务,帮助CEO快速将企业完成数字化转型,降低企业成本,提升人效。

  • 国云数据中台帮助CTO诊断企业数据病根儿,颠覆传统“烟囱式”建设架构,低成本敏捷构建新型开发模式,轻松应对业务多变性。

  • 国云数据中台帮助客户智能、体系、高效、自动化发现数据价值,保障数据质量,大大解放IT劳动力。

数据中台架构

  • 数据市场
    数据市场 应用市场 算法市场
  • 数据应用
    可视化应用 领导决策 用户画像 数据门户 AI场景分析 智能投保
  • 数据模型
    统计模型 挖掘模型 AI模型 行业模型 函数库 算法库
  • 数据工具
    BI工具 数据挖掘 数据可视化 AI场景分析应用开发工具
  • 数据治理
    元数据管理 血缘分析 数据处理 业务对象 技术对象 标签工具 数据地图
  • 大数据计算平台
    集群管理 数据计算平台 数据调度
  • 数据资产
    数据集成 数据填报 数据爬虫 数据API

功能模块

数据使用基础设施

完成应用模型建设以及数据输出。

  • 数据分析与开发系统

    自助式数据建模,拖拽式探索分析;支持SQL及Python脚本开发、自定义开发函数。

  • 数据挖掘系统

    聚类、预测、关联、用户画像、营销解决方案等多种挖掘算法构建。

  • 大屏可视化系统

    支持四屏合一的多组件控件可视化。

  • 数据门户

    业务单元独有的数据频道

  • 数据分析系统

  • 数据挖掘系统

  • 大屏可视化系统

  • AI场景分析系统

  • 数据门户

  • 数据开发系统

数据集成基础设施

数据集成基础设施主要是完成多种类型数据采集和整理过程;

以四种采集方式为主:

  • 数据集成

    文件、数据库、集群等类型数据

  • 数据填报

    自定义数据表单采集,适用多场景需求

  • 数据爬虫

    支持爬取任意网页数据,快速同步和导出

  • 数据API

    通过接口方式按需定向采集和更新数据

  • 数据集成

  • 数据填报

  • 数据爬虫

  • API DPI

数据计算基础设施

数据集成基础设施主要是完成数据的存储资源、集群资源管理分配以及数据的计算任务。

  • 集群管理系统

    产品集群化部署,服务器资源集群化管理

  • 大数据计算平台

    海量数据分布式离线计算

  • 集群管理系统

  • 大数据计算平台

数据治理基础设施

数据集成基础设施主要是完成数据的ETL加工、血缘关系、开发、资产化以及任务的调度机制等。

  • 任务调度系统

    对ETL任务的自定义开发和流程控制

  • 数据资产与处理系统

    实现数据标准化和体系化;对数据进行清洗加工和转换,实现数据质量的管理

  • 元数据管理系统

    支持数据标准定义和元数据管理。

  • 血缘分析系统

    支持数据血缘分析及管理。

  • 任务调度系统

  • 数据资产系统

  • 元数据管理系统

  • 血缘分析系统

  • 数据处理系统

模型工厂

数据集成基础设施主要是完成数据建模和业务建模。

  • 业务对象系统

    字段级业务语言定义

  • 技术对象系统

    字段级技术语言定义

  • 业务对象系统

  • 技术对象系统

AI工厂

数据集成基础设施主要是完成场景化模型构建和业务化场景开发需求建设。

  • 图像识别

    图像处理和矫正

  • TensorFLow

    支持分发中心、执行器、内核应用、神经网络层等机器学习

  • 图像识别

  • TensorFLow

算法工厂

数据集成基础设施主要是支持常用函数运用,支持标签自动化构建和持续生产。

  • 标签工具系统

    支持标签生成和管理、应用

  • 标签机器人

    智能化构建标签体系

  • 函数库

    50多种自带函数方法

  • 标签工具系统

  • 标签机器人

  • 函数库

智能应用服务

  • 流量

    市场洞察、客户识别、流量质量分析

  • 门店

    超级店铺、超级店长、超级导购智能货柜、精准营销、智能报价

  • 商品服务

    群体画像、个体画像、数据门户数字企划、单品360

  • 工厂生产

    智慧企业、智慧排产、灵活用工智能样衣库、预警监控

  • 仓库物流

    智能仓储、库存共享、产品指南针、智能配补货

  • 售后服务

    售后画像、问题机器人、智能问题匹配

  • 业务运营

    数字化管理、数据报表、管理驾驶舱、智能投保、智能CRM、远程巡店、IT安全运维

(以零售行业为例)

相关案例

某纺织服装大型龙头企业

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某纺织服装大型龙头企业是中国民营企业500强,陆续在商业街、大型购物商场、 奥特莱斯等设立了众多门店,截至目前全国共2000多家门店,确立了高档品牌服饰的行业龙头地位。集团从纺织->生产->供应链->营销->门店,全产业链覆盖,信息化系统繁多,各系统形成烟囱式发展。

遍布全国的16家营销公司,2000多家自营门店,每天会产生大量的数据。原有的BI和数据仓库已经无法满足集团的高速发展,迫切需要数字化转型,该企业数据中台战略孕育而生。

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某轻工用品龙头企业

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某轻工用品集团是中国民营企业500强,是所在领域大型企业集团之一。尽管该集团业务发展快速,但缺乏对业务数据的实时跟踪及展现,且多平台销售模式导致数据无法联通,数据应用无法挖掘,特别是多平台下商品定价缺乏统一机制及决策意见,而传统人工定价作业模式不仅耗时耗力,准确度还无法保障。

因此,该轻工用品集团既希望能够全面地实时监控、展现公司业务情况,又能做到多平台下商品智能定价,从而保障除公司利润目标的达成外还能保有自有商品的竞争力。

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某省机电职业学院

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某机电职业学院是某省人民政府批准、教育部备案的全日制普通专科院校。该机电学院经过多年信息化建设,内部主要有图书馆管理系统、迎新系统、教务系统、学生管理系统、OA系统、学生缴费系统、威果温湿度系统、超星泛亚系统、产业研究数据、固定资产数据、后勤数据、继续教育数据、人事数据、校企合作数据、招生就业数据、上网数据、一卡通数据等36个业务数据体系。

这些系统本身有数十家厂商分别进行研发和实施,数据规则千差万别;由于系统众多,不少系统使用10年以上,数据更新已经中断,或者出现问题无人能够解决;由于不同部门负责运维不同系统,部门之间的能力差异也带来了数据质量的差异;随着理念的进步,很多陈旧的系统无法满足新兴业务,又由于某种原因无法升级,只能进行人工填报,维护压力巨大;此外还有很多沉没数据无法得到使用。该校希望基于学校已有的数据进行创新拓展,但是由于技术问题和成本问题,罕有厂商能够满足学校的要求。

1.一个老师或学生面临几十个系统,各系统之间形成了一个个数据烟囱,数据不能打通,学生和老师有苦难言,使用不甚便利,系统数据大多存在“多、散、乱”现象,数据字段定义不规范,数据杂乱。
2.随着教育改革,该校需要实现智能化教育,个性化教育,需要有新的手段了解学生画像,更精准地服务学生和帮助学生成长,需要更好管理老师、学校,以及保障学生安全。

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某运营集团

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某运营集团专注家电与母婴行业的私域流量运营,年营收在40亿以上,提供领先的电子商务、O2O、线下门店与市场营销整合服务,业务实力强悍。

由于其强于业务短于技术,外采了很多软件产品与软件服务,但是依然不能解决很多问题,如获客难,老用户流失严重,营销计划制定后难以通力执行,无法做到多触点营销与用户画像,无法进行全域营销等。

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华为安全监控分析平台

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华为的数据使用需求很旺盛,基于数据解决问题的意识到位,但是BP&IT事业部基于BI-ETL-DW的模式以技术为中心服务各个部门,需要大量技术人员维护数据使用,业务变动或IT系统字段变动导致非常多的重复工作,基于BP&IT事业部部署的华为全网信息安全数据中台后,很多人员从庞杂数据工作中释放出来,以更多时间更多方式去服务各个业务部门,尤其有精力帮助业务部门做深度数据应用。

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