业务挑战
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业务挑战
数据孤岛林立
由于企业数据基础设施以业务需求为导向分批次建设，导致数据分散在各个系统、相互独立，形成数据孤岛，无法支撑复杂的跨部门业务分析
数据处理效率低
随着企业数据的爆炸式增长，大量非结构化数据暴增，传统的数据处理方法无法满足高效的数据处理需求，导致数据处理时间过长、效率低下
数据安全难保障
数据是企业的重要资产，但同时也存在泄露风险。企业需要保障数据的保密性、完整性和可用性，防止数据泄露和非法访问
数据价值难挖掘
企业拥有大量数据，但数据质量差、价值低，如何从数据中挖掘出有价值的信息，支持决策制定和业务创新，是亟待解决的问题
方案特色
技术先进性
采用了云原生、流批一体、AI等前沿技术，确保了数据处理的快速、高效和稳定性，支持全链路的数据采集、整合、处理和分析，能够应对海量数据的挑战
业务导向性
设计注重业务需求，旨在解决企业的实际问题。以客户为中心，通过数据分析和挖掘，为企业提供有价值的数据洞察和业务建议
架构灵活性
支持各种数据源的接入，包括结构化数据、非结构化数据和实时数据等，提供了丰富的数据处理和挖掘功能，可以根据企业需要进行定制化开发
安全性与合规性
重视数据的安全性和合规性，提供了严密的数据加密和权限控制机制，符合各种行业标准和法规要求，能够帮助企业满足数据安全和合规性的要求
架构图
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方案价值
数据互联互通
归集各业务单元数据，建立了统一的数据标准，消除数据孤岛，实现各业务线数据互通，数据集中共享，增加数据应用场景
提高数据利用率
数据集中在统一的大数据平台，统一存储、统一管理、统一应用、统一规划，避免重复性数据工作，实现数据的二次开发利用，数据开发效率大幅度提升
三位一体的安全防护
从平台层、服务层、用户层三个层面对数据的安全进行防护，确保数据不被未经授权的访问和使用，从而保护数据的安全性和完整性
数据资产价值化
构建主题明确、服务完善、权责清晰的数据资产管理体系，打造数据价值闭环，充分释放数据要素在业务中的价值
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