聯(lián)想大數(shù)據(jù)平臺(tái)整體方案

1、聯(lián)想大數(shù)據(jù)平臺(tái)整體方案技術(shù)創(chuàng)新 變革未來(lái)聯(lián)想的大數(shù)據(jù)之路2生產(chǎn)制造物流配送產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)庫(kù)存?zhèn)}儲(chǔ)渠道零售用戶(hù)使用客戶(hù)服務(wù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)用戶(hù)精準(zhǔn)洞察提升供應(yīng)鏈管控提高產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)ROI建立全局洞察分析能力提升客戶(hù)滿(mǎn)意度打通全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)，深度激活數(shù)據(jù)價(jià)值始于2011年，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能持續(xù)驅(qū)動(dòng)聯(lián)想數(shù)字化轉(zhuǎn)型。大數(shù)據(jù)成為聯(lián)想數(shù)字化轉(zhuǎn)型的引擎3生產(chǎn)制造優(yōu)化產(chǎn)品研發(fā)管理10s內(nèi)全球億級(jí)設(shè)備的產(chǎn)品追蹤和量化分析能力70%產(chǎn)品個(gè)性化定制生產(chǎn)，數(shù)萬(wàn)個(gè)配置組合用戶(hù)使用追蹤用戶(hù)使用全程閉環(huán)，通過(guò)ID打通全球億級(jí)設(shè)備客戶(hù)服務(wù)優(yōu)化20分鐘內(nèi)，全球全網(wǎng)用戶(hù)輿情和用戶(hù)反饋監(jiān)測(cè)，并做出響應(yīng)供應(yīng)鏈管理供應(yīng)鏈預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性提升1020

2、%，準(zhǔn)確性超越行業(yè)專(zhuān)家銷(xiāo)售渠道管理超過(guò)200萬(wàn)家，全球渠道和經(jīng)銷(xiāo)商潛在商機(jī)挖掘，提升商用業(yè)務(wù)效率設(shè)備質(zhì)量和備件優(yōu)化2000+部件的全面?zhèn)浼?yōu)化，實(shí)時(shí)監(jiān)控產(chǎn)線(xiàn)，優(yōu)化制程用戶(hù)洞察億級(jí)用戶(hù)的畫(huà)像，千種不同用戶(hù)標(biāo)簽，細(xì)分目標(biāo)用戶(hù)支撐500多個(gè)大數(shù)據(jù)場(chǎng)景優(yōu)化，全面提升產(chǎn)品研發(fā)，生產(chǎn)，供應(yīng)鏈，客服等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的運(yùn)營(yíng)效率。聯(lián)想大數(shù)據(jù)融合平臺(tái)4Cyberport-HK VirginiaCalliforlia ChicagoFrankfurtSingaporeIDC, CNC-BJEssen, Ger2012/Q12015/Q42013/Q1BJ:2010/Q1 2013/Q2 2015/Q2 2016/Q320

3、15/Q3IDC, TIS-TJTJ:2013/Q36年+大數(shù)據(jù)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)全球9個(gè)大數(shù)據(jù)中心3000+臺(tái)服務(wù)器總?cè)萘?16PB數(shù)據(jù)總量 12PB日處理數(shù)據(jù) 4.3PB/天日增量數(shù)據(jù) 30TB/天日處理任務(wù) 1.5萬(wàn)個(gè)系統(tǒng)穩(wěn)定性 99.98%聯(lián)想大數(shù)據(jù)平臺(tái)：大規(guī)模、全球化，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型保駕護(hù)航。聯(lián)想的數(shù)據(jù)智能實(shí)踐聯(lián)想大數(shù)據(jù)產(chǎn)品家族6LeapHD-聯(lián)想大數(shù)計(jì)算平臺(tái)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理、分析的基礎(chǔ)平臺(tái)，靈活易用，安全可靠。是企業(yè)級(jí)全量數(shù)據(jù)融合平臺(tái)（數(shù)據(jù)湖）的基礎(chǔ)。LeapIOT-聯(lián)想物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，覆蓋流程制造、離散制造以及泛工業(yè)相關(guān)的智慧城市、公共事業(yè)、樓宇園區(qū)、環(huán)保衛(wèi)生等行業(yè)?？蓪?duì)廣泛設(shè)備進(jìn)行配置連接、協(xié)

4、調(diào)管理、邊緣分析。LeapAI人工智能LeapIOT物聯(lián)網(wǎng)LeapHD大數(shù)據(jù)LeapAI-企業(yè)人工智能私有云平臺(tái)。集數(shù)據(jù)處理、算法模型的開(kāi)發(fā)供給、算力資源管理和應(yīng)用服務(wù)于一體，覆蓋人工智能的開(kāi)發(fā)、部署、運(yùn)行與運(yùn)維全業(yè)務(wù)流程。企業(yè)AI門(mén)戶(hù)7數(shù)據(jù)預(yù)處理特征工程數(shù)據(jù)標(biāo)注資源管理算力調(diào)度算力池管理數(shù)據(jù)輸入安全管理用戶(hù)管理運(yùn)維監(jiān)控任務(wù)管理中心 項(xiàng)目管理中心 記賬計(jì)費(fèi)中心 算力管理數(shù)據(jù)接入與預(yù)處理AI核心技術(shù)知識(shí)融合 算法：CV，NLP，語(yǔ)音，時(shí)序，分類(lèi)，聚類(lèi)，回歸，RNN，CNN，LSTM深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)增強(qiáng)學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)圖數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)推理使用者模塊自動(dòng)化模型開(kāi)發(fā)自定義模型開(kāi)發(fā)集成開(kāi)發(fā)環(huán)境知識(shí)圖譜開(kāi)發(fā)者模塊

5、AI資產(chǎn)管理數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理算法庫(kù)管理模型庫(kù)管理模型生命周期管理工作臺(tái)平臺(tái)管理LeapAI 產(chǎn)品全景聯(lián)想助力企業(yè)打造大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵能力8統(tǒng)一的數(shù)據(jù)應(yīng)用能力基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景的應(yīng)用能力提供敏捷靈活的支撐手段與工具高復(fù)用性模式，響應(yīng)快速Business統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務(wù)能力豐富的技術(shù)組件與算法模型開(kāi)放與交互式的業(yè)務(wù)服務(wù)模式基于微服務(wù)的多能力提供與集成Service統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整合能力海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)&計(jì)算，TB級(jí)分析秒級(jí)響應(yīng)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合與計(jì)算數(shù)據(jù)治理體系的有效承載Data統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接入能力多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集，快速橫向擴(kuò)展異構(gòu)系統(tǒng)解耦，快速多重適配海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)承載，滿(mǎn)足高并發(fā)高吞吐互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自采集，豐富企業(yè)數(shù)據(jù)源As

6、sets聯(lián)想集團(tuán)依據(jù)多年制造領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)積累，在不斷探索創(chuàng)新的基礎(chǔ)上，總結(jié)出推動(dòng)基于數(shù)據(jù)智能的數(shù)據(jù)湖建設(shè)四大關(guān)鍵能力。BSDA在強(qiáng)調(diào)統(tǒng)一的同時(shí)，注重通過(guò)智能化的手段完成技術(shù)與業(yè)務(wù)整體的協(xié)同。BADS解決方案下游行業(yè)用戶(hù)需求波動(dòng)愈發(fā)頻繁，幅度愈發(fā)增大，急升快降.復(fù)雜無(wú)規(guī)律，峰值月各不相同, 庫(kù)存壓力大，業(yè)績(jī)差.如何提前掌握用戶(hù)即將發(fā)生的需求變化？項(xiàng)目收益業(yè)務(wù)痛點(diǎn)預(yù)測(cè)高精準(zhǔn)度:分區(qū)域、品種的預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度達(dá)90%. 分區(qū)域、制成品預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度達(dá)85%.智能預(yù)測(cè)推動(dòng)按需生產(chǎn)、智能采購(gòu)、優(yōu)化庫(kù)存準(zhǔn)時(shí)交貨率提升5%，每年節(jié)約成本近千萬(wàn). 市場(chǎng)預(yù)測(cè)：踏準(zhǔn)節(jié)奏，向市場(chǎng)要效益采購(gòu)價(jià)格指數(shù)采購(gòu)需求預(yù)測(cè)：縮短響應(yīng)需求，延

7、長(zhǎng)采購(gòu)周期采購(gòu)部的采購(gòu)周期越來(lái)越短。采購(gòu)降本的要求高，與采購(gòu)周期的縮短趨勢(shì)相悖。以生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)用戶(hù)MRO采購(gòu)需求的發(fā)生。為集批采購(gòu)、擇機(jī)采購(gòu)等采購(gòu)策略的選擇爭(zhēng)取時(shí)間。強(qiáng)化M2采購(gòu)部統(tǒng)一備庫(kù)的職能，優(yōu)化備庫(kù)結(jié)構(gòu)。2007-2016 下游行業(yè)綜合預(yù)警指數(shù)追蹤圖01寶鋼集團(tuán): 聯(lián)想工業(yè)智能，助力寶鋼集團(tuán)建立智慧供應(yīng)鏈02武漢石化：裝置工藝運(yùn)行大數(shù)據(jù)分析助力產(chǎn)線(xiàn)智能監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)實(shí)施效果煉化企業(yè)的規(guī)模大、流程多、集中度高、管理體系復(fù)雜結(jié)構(gòu)、半結(jié)構(gòu)及非結(jié)構(gòu)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)龐大如何發(fā)現(xiàn)內(nèi)在規(guī)律，改善操作工藝，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，成為迫切需求參數(shù)調(diào)整目標(biāo)調(diào)優(yōu)預(yù)警處理采集管理分析預(yù)測(cè)決策調(diào)控調(diào)控驗(yàn)證異常預(yù)警趨勢(shì)預(yù)測(cè)

8、決策/執(zhí)行者操作數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)腐蝕數(shù)據(jù)成本數(shù)據(jù)物料平衡數(shù)據(jù)能耗數(shù)據(jù)催化裝置數(shù)據(jù)工藝運(yùn)行參數(shù)流程運(yùn)行數(shù)據(jù)機(jī)械性能數(shù)據(jù)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)內(nèi)容聯(lián)想大數(shù)據(jù)在石化企業(yè)整合了生產(chǎn)相關(guān)的各類(lèi)系統(tǒng)，如DCS、MES、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)、LIMS等，基于生產(chǎn)運(yùn)行實(shí)時(shí)、巨量數(shù)據(jù)，構(gòu)建了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的生產(chǎn)運(yùn)行優(yōu)化應(yīng)用平臺(tái)，進(jìn)行價(jià)值數(shù)據(jù)篩選、挖掘潛在因果聯(lián)系、產(chǎn)品收率優(yōu)化等應(yīng)用。操作異常檢出率提升26%關(guān)鍵點(diǎn)位異常檢出率提升33%運(yùn)行數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)抽取和建模油品收率平均提升0.3-0.8%實(shí)現(xiàn)底層異構(gòu)設(shè)備的泛在連接、數(shù)據(jù)采集與交互以及智能應(yīng)用全球第一大光纖預(yù)制棒、光纖和光纜及特種光纖光纜供應(yīng)商，自主可控的設(shè)備研發(fā)能力，數(shù)據(jù)開(kāi)放程度高由

9、于業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，產(chǎn)能的不斷提升以及技術(shù)的不斷革新，IT架構(gòu)不足支撐業(yè)務(wù)發(fā)展，且邊緣側(cè)無(wú)計(jì)算能力生產(chǎn)工序、檢測(cè)工序均因?yàn)閿?shù)據(jù)采集、分析不當(dāng)導(dǎo)致瓶頸發(fā)生3.基于機(jī)器學(xué)習(xí)框架， 轉(zhuǎn)變硬規(guī)則編碼為高效算法模型 1. 構(gòu)建設(shè)備模型并實(shí)現(xiàn)邊緣接入與管理2. 統(tǒng)一邊緣設(shè)備互操作協(xié)議并制定數(shù)據(jù)交互標(biāo)準(zhǔn)4. 與FIS(i.e. 光纖MES)深度集成，逐步形成數(shù)據(jù)開(kāi)放與算法開(kāi)放業(yè)務(wù)難點(diǎn)：建設(shè)內(nèi)容：實(shí)施效果：03長(zhǎng)飛光纖 ： 構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，全面降低能耗，提升產(chǎn)品良率通過(guò)“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”平臺(tái)實(shí)時(shí)獲取并計(jì)算數(shù)據(jù)。平臺(tái)建設(shè)與數(shù)據(jù)采集與設(shè)備部、工藝部門(mén)一同增加設(shè)備、環(huán)境、能耗相關(guān)傳感器，對(duì)已有傳感器進(jìn)行“光”傳感改造全量

10、數(shù)據(jù)采集優(yōu)化工廠環(huán)境控制和產(chǎn)線(xiàn)，提高產(chǎn)品良率2%，降低綜合能耗5%數(shù)字工廠能力優(yōu)化04長(zhǎng)豐獵豹汽車(chē)：數(shù)據(jù)智能助力獵豹汽車(chē)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施效果建設(shè)內(nèi)容需求下降，空間下滑用戶(hù)向個(gè)性化、社交化變化，市場(chǎng)需要快速洞察業(yè)務(wù)分析效率低下業(yè)務(wù)系統(tǒng)分離，IT架構(gòu)存在數(shù)據(jù)孤島業(yè)務(wù)難點(diǎn)：數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要新型IT系統(tǒng)來(lái)承載業(yè)務(wù)能力 提升40%分析效率下降60%人力成本數(shù)十個(gè)場(chǎng)景支持分析場(chǎng)景1周 秒級(jí)分析周期數(shù)據(jù)湖商業(yè)分析2.010+垂直網(wǎng)站、論壇汽車(chē)數(shù)據(jù)采集秒級(jí)KPI分析和多維數(shù)據(jù)敏捷分析DMS、客服、CRM數(shù)據(jù)集成和管理互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集銷(xiāo)售域數(shù)據(jù)打通高性能大數(shù)據(jù)處理5大運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域，30+業(yè)務(wù)場(chǎng)景實(shí)時(shí)監(jiān)控分析360度業(yè)

11、務(wù)實(shí)時(shí)決策構(gòu)建車(chē)主標(biāo)簽體系，實(shí)現(xiàn)車(chē)主細(xì)分、偏好分析汽車(chē)車(chē)主靈活分析互聯(lián)網(wǎng)化市場(chǎng)分析基于AI模型的網(wǎng)絡(luò)分析，實(shí)時(shí)監(jiān)控車(chē)企口碑整合企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)，構(gòu)建企業(yè)運(yùn)營(yíng)全量數(shù)據(jù)湖，深化數(shù)據(jù)智能，助力客戶(hù)敏捷商業(yè)運(yùn)營(yíng)客戶(hù)畫(huà)像、客戶(hù)經(jīng)營(yíng)、潛客挖掘、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，車(chē)聯(lián)網(wǎng)增值服務(wù)海馬汽車(chē)實(shí)現(xiàn)了全集團(tuán)數(shù)據(jù)系統(tǒng)互通，全國(guó)銷(xiāo)量數(shù)據(jù)每30秒更新一次；通過(guò)建立存量用戶(hù)畫(huà)像進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)定向區(qū)域廣告投放，每季度為海馬節(jié)約營(yíng)銷(xiāo)廣告費(fèi)用500萬(wàn)800萬(wàn)，銷(xiāo)量提升約3%5%；構(gòu)建銷(xiāo)售分析、品質(zhì)分析等應(yīng)用分析功能，使得分析效率提升40%；分析周期秒級(jí)相應(yīng)；大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)上線(xiàn)后，人力成本下降60%，秒級(jí)分析整合多業(yè)務(wù)場(chǎng)景，統(tǒng)一數(shù)字化基礎(chǔ)能力構(gòu)

12、建核心數(shù)據(jù)源潛客生成數(shù)據(jù)（進(jìn)店信息） SCRM（客戶(hù)數(shù)據(jù)）T-BOX 車(chē)況數(shù)據(jù) 外部合作數(shù)據(jù)（聯(lián)想、掌通、TalkingData）人口屬性興趣標(biāo)簽消費(fèi)偏好活躍區(qū)域常用APP金融標(biāo)簽設(shè)備屬性通話(huà)行為數(shù)據(jù)湖 DMS（維修單數(shù)據(jù)等） moonfun（行為、車(chē)況數(shù)據(jù)）質(zhì)量管理檢測(cè)（過(guò)程檢查、線(xiàn)下檢測(cè)） 輿情爬蟲(chóng)數(shù)據(jù)（海馬、競(jìng)品車(chē)型質(zhì)量數(shù)據(jù)）資金健康度及庫(kù)存預(yù)測(cè)存量用戶(hù)畫(huà)像存量客戶(hù)回站預(yù)測(cè)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)湖整車(chē)品質(zhì)分析零部件溯源分析銷(xiāo)量預(yù)測(cè)企業(yè)輿情業(yè)務(wù)目標(biāo)&規(guī)劃 應(yīng)用效果數(shù)據(jù)湖&建設(shè)內(nèi)容05海馬汽車(chē): 工業(yè)大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)湖助力全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型06沃爾沃?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型咨詢(xún)規(guī)劃：構(gòu)建VOLVO Customer Jour

13、ney數(shù)字化生態(tài)體系系統(tǒng)現(xiàn)狀架構(gòu)圖未來(lái)場(chǎng)景示例沃爾沃作為豪華汽車(chē)品牌在全球各大市場(chǎng)快速?gòu)?fù)興，為進(jìn)一步鞏固發(fā)展，沃爾沃提出客戶(hù)數(shù)字化生態(tài)的項(xiàng)目需求。聯(lián)想大數(shù)據(jù)成功打敗IBM、凱捷、普華永道三大汽車(chē)行業(yè)咨詢(xún)巨頭，幫助沃爾沃規(guī)劃設(shè)計(jì)統(tǒng)一的數(shù)字化生態(tài)體系。背景規(guī)劃內(nèi)容聯(lián)想大數(shù)據(jù)依托聯(lián)想全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型最佳實(shí)踐幫助沃爾沃汽車(chē)中國(guó)區(qū)規(guī)劃設(shè)計(jì)統(tǒng)一的One Interface+One Database+One ID的支撐體系，助力沃爾沃中國(guó)完成以客戶(hù)為中心的數(shù)字化轉(zhuǎn)型咨詢(xún)?cè)O(shè)計(jì)。觸點(diǎn)分散：客戶(hù)數(shù)據(jù)一致性較差系統(tǒng)分散：33個(gè)系統(tǒng)55大類(lèi)接口，接口方式多，缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)分散：各部門(mén)難以獲得完整數(shù)據(jù)鏈條核心難點(diǎn)：業(yè)務(wù)

14、煙囪&支撐薄弱&缺乏洞察規(guī)劃思路：以客戶(hù)為中心&數(shù)字化驅(qū)動(dòng)&全面數(shù)據(jù)智能One Interface：用戶(hù)體驗(yàn)全程在線(xiàn)化、透明化、實(shí)時(shí)化One Database：以全量數(shù)據(jù)提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理、分析與交換共享One ID：以真實(shí)數(shù)據(jù)構(gòu)建真實(shí)用戶(hù)反饋閉環(huán)體系數(shù)字化轉(zhuǎn)型07北汽新能源業(yè)務(wù)難點(diǎn)新能源汽車(chē)補(bǔ)貼政策復(fù)雜多變補(bǔ)貼申領(lǐng)率低，申請(qǐng)通過(guò)率低。補(bǔ)貼工作人工成本高應(yīng)用效果1.通過(guò)車(chē)輛異常數(shù)據(jù)預(yù)警、補(bǔ)貼未達(dá)標(biāo)預(yù)警、未達(dá)標(biāo)原因分析以及車(chē)輛行駛里程預(yù)測(cè)，提高補(bǔ)貼申領(lǐng)率8%和申領(lǐng)成功率5%。2.實(shí)現(xiàn)補(bǔ)貼體系內(nèi)數(shù)據(jù)閉環(huán)，自動(dòng)流轉(zhuǎn)，降低人工成本。3.車(chē)輛行駛數(shù)據(jù)不斷積累，為以后進(jìn)一步的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。建設(shè)內(nèi)容：

15、08長(zhǎng)安新能源電池健康度相關(guān)因素根據(jù)不同用戶(hù)的駕駛行為、充電行為、電機(jī)工作狀態(tài)等信息，以量化的方式體現(xiàn)各因素對(duì)電池健康度的影響電池健康度預(yù)測(cè)通過(guò)用戶(hù)的使用行為（如：快充情況、慢充情況、長(zhǎng)期爬坡、長(zhǎng)期低溫環(huán)境下行駛、喜歡緊急剎車(chē)等），建立用戶(hù)使用行為與電池健康度之間的模型。里程焦慮評(píng)估模型從充電頻率、充電前SOC、充電后SOC、行駛過(guò)程中與充電樁的距離等多個(gè)角度提取與里程焦慮相關(guān)的特征，采用聚類(lèi)算法將具有里程焦慮的用戶(hù)聚合成一簇，對(duì)具有里程焦慮的用戶(hù)群體表現(xiàn)出的焦慮程度進(jìn)行打分T-BOX數(shù)據(jù)地理信息路況信息操控行為長(zhǎng)安AI里程焦慮評(píng)估電池健康預(yù)測(cè)危險(xiǎn)駕駛識(shí)別不正當(dāng)操控識(shí)別駕駛?cè)藛T無(wú)法實(shí)時(shí)感知車(chē)輛

16、狀況，容易產(chǎn)生里程焦慮對(duì)于自身不當(dāng)操控?zé)o法識(shí)別，存在安全隱患應(yīng)用效果：業(yè)務(wù)痛點(diǎn)：建設(shè)內(nèi)容：09喬頓服飾-打造喬頓集團(tuán)數(shù)據(jù)智能平臺(tái)，助力數(shù)字喬頓業(yè)務(wù)需求及痛點(diǎn)：日常經(jīng)營(yíng)報(bào)表和管理層決策的數(shù)據(jù)快速呈現(xiàn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱數(shù)據(jù)分散數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑不一致無(wú)法實(shí)時(shí)獲取數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)無(wú)法共享（需重復(fù)錄入或信息之后，導(dǎo)致信息孤島）數(shù)據(jù)未進(jìn)行分類(lèi)管理基于數(shù)據(jù)和應(yīng)用中臺(tái)響應(yīng)業(yè)務(wù)不斷快速創(chuàng)新迭代的基于微服務(wù)的輕應(yīng)用中心企業(yè)數(shù)據(jù)智能平臺(tái)工藝數(shù)據(jù)BOM分析材料數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)產(chǎn)線(xiàn)運(yùn)行監(jiān)控產(chǎn)能分析預(yù)測(cè)品質(zhì)分析節(jié)拍平衡調(diào)度生產(chǎn)調(diào)度市場(chǎng)需求量預(yù)測(cè)面料供給分析供應(yīng)鏈物流優(yōu)化庫(kù)存分析及優(yōu)化供應(yīng)商能力評(píng)估市場(chǎng)洞察門(mén)店運(yùn)營(yíng)分析競(jìng)對(duì)情報(bào)分析客戶(hù)像場(chǎng)景會(huì)員分析會(huì)員行為分析會(huì)員體驗(yàn)分析主動(dòng)服務(wù)分析會(huì)員流失分析人工智能平臺(tái)微服務(wù)平臺(tái)研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈、銷(xiāo)售、服務(wù)建立大數(shù)據(jù)價(jià)值交付中心：打通數(shù)據(jù)價(jià)值觸達(dá)的最后一公里建立大數(shù)據(jù)價(jià)值智能挖掘中心：基于AI的深度數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘大數(shù)據(jù)資產(chǎn)中心：匯聚企業(yè)全量數(shù)據(jù)資產(chǎn)打通研、產(chǎn)、供、銷(xiāo)、服，助力喬頓集團(tuán)構(gòu)建全鏈條業(yè)務(wù)洞察能力應(yīng)用效果：建設(shè)內(nèi)容：數(shù)據(jù)智能平臺(tái)智