基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐方法 兩份資料

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐方法技術(shù)驅(qū)動產(chǎn)業(yè)革命H公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐技術(shù)驅(qū)動產(chǎn)業(yè)革命，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程

技術(shù)驅(qū)動產(chǎn)業(yè)革命，目前正在進(jìn)入各行業(yè)數(shù)字化、智能化的第四次工業(yè)革命企業(yè)面臨的共同問題是如何跨越數(shù)字化產(chǎn)業(yè)周期，利用智能技術(shù)踏準(zhǔn)趨勢之浪萬物感知感知物理世界，變成數(shù)字信號萬物互聯(lián)將數(shù)據(jù)變成Online，使能智能化萬物智能基于大數(shù)據(jù)和人工智能的應(yīng)用ICT基礎(chǔ)設(shè)施成為智能世界的基石隨著技術(shù)的發(fā)展加速，變化頻率可能變得更快，周期變得更短第一次工業(yè)革命第二次工業(yè)革命第三次工業(yè)革命新動力和工業(yè)化生產(chǎn)鋼鐵、鐵路交通等大規(guī)模制造鋼鐵、石油、內(nèi)燃機(jī)等自動化生產(chǎn)通信技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)、個人計算機(jī)智能化生產(chǎn)AI、物聯(lián)網(wǎng)、生物科技等融入人類社會蒸汽機(jī)電力信息技術(shù)智能技術(shù)第四次工業(yè)革命數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為企業(yè)發(fā)展的必經(jīng)之路

80%

的CEO把數(shù)字化轉(zhuǎn)型做為公司戰(zhàn)略第一要務(wù)80%

的組織將投資于面向用戶的數(shù)字化系統(tǒng)，以支持未來1000倍用戶規(guī)模65%

的大型企業(yè)都將是基于信息和數(shù)據(jù)的公司NO.1

全球CEO認(rèn)為的IT部門重要度排名15%

企業(yè)盈利能力提升在這場數(shù)字化海嘯中，變革勢在必行！來源：普華永道2018從H公司看，大型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型要面對復(fù)雜業(yè)務(wù)場景與完整的業(yè)務(wù)能力

消費者業(yè)務(wù)運營商業(yè)務(wù)企業(yè)業(yè)務(wù)云業(yè)務(wù)面向客戶交易的業(yè)務(wù)流面向市場創(chuàng)新的業(yè)務(wù)流面向問題解決的業(yè)務(wù)流價值流客戶員工供應(yīng)商合作伙伴消費者開發(fā)者消費者：億級零售渠道：60000+開發(fā)者：50w+運營商：200+CXO：5000+分包商：17w+企業(yè)客戶：14w+合作伙伴：1w+行業(yè)：10+合作伙伴：6000+開發(fā)者：30w+研發(fā)7萬+研發(fā)工程師40+研究所銷售2萬+CC3GTS3萬+Cx/TD供應(yīng)400+供應(yīng)經(jīng)理1000+供應(yīng)專員采購2000+CEG/TQC財經(jīng)2000+CFO2500+財經(jīng)專員HR3000+COE/BP400HRSSC辦公20萬員工制造2000+專業(yè)技術(shù)人員29000+技師/技工20.7萬員工55.4%研發(fā)員工占比170+國家和地區(qū)4全球研發(fā)投資排名體驗創(chuàng)新為客戶、供應(yīng)商、員工實現(xiàn)ROADS體驗

Real-time（實時）On-demand（按需定制）All-online（全在線）DIY（個性化自助）Social（社區(qū)化分享）實時了解訂單狀態(tài)實時提交需求實時事件提醒差異化的方案需求可選產(chǎn)品配置訂單在線處理問題在線解決自助下單與查詢獲得定制包信息推送社交平臺協(xié)同交流與反饋獲取實時預(yù)測訂單實時下發(fā)NA信息交互全在線供應(yīng)商信息自助維護(hù)供應(yīng)商協(xié)調(diào)平臺績效評價社交化實時制定計劃實時處理需求按需定制訂單服務(wù)項按需定制解析報告在線預(yù)測與計劃在線處理訂單與需求自助報告或報表例行工作自動化處理異常工作人工處理三方協(xié)同和交流平臺獲取客戶、供應(yīng)商反饋客戶供應(yīng)商員工數(shù)據(jù)已成為核心資產(chǎn)，充分挖掘價值還面臨諸多挑戰(zhàn)

融合創(chuàng)新海量數(shù)據(jù)長期存儲降低成本H公司流程IT10PB交易類數(shù)據(jù)40PB分析類數(shù)據(jù)64TB/天訓(xùn)練數(shù)據(jù)量自動駕駛汽車1PB/天生產(chǎn)數(shù)據(jù)數(shù)字化互聯(lián)工廠多種類型數(shù)據(jù)分析非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值挖掘非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（文本，圖片、語音、視頻等）結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（可用數(shù)據(jù)庫二維表結(jié)構(gòu)實現(xiàn)）19902000201020202030來源:IDC,HuaweiGIV非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)>80%結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)實時分析敏捷創(chuàng)新風(fēng)控場景：黃牛識別、異常攔截…...經(jīng)營場景：實時報表、實時明細(xì)…...車聯(lián)網(wǎng)場景：實時規(guī)則、實時檢索…...……數(shù)據(jù)跨域分析公司業(yè)務(wù)1業(yè)務(wù)2……業(yè)務(wù)n公司外部客戶伙伴……廠商技術(shù)驅(qū)動產(chǎn)業(yè)革命H公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵是數(shù)據(jù)連接應(yīng)用和數(shù)據(jù)，打通數(shù)據(jù)孤島。連接IT與OT，消除物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)鴻溝。打通企業(yè)與生態(tài)伙伴，協(xié)同價值鏈。連接多云，打通企業(yè)能力邊界。實時在線數(shù)字化運營，支撐實時決策。數(shù)字化轉(zhuǎn)型轉(zhuǎn)什么

轉(zhuǎn)意識轉(zhuǎn)文化轉(zhuǎn)組織轉(zhuǎn)方法轉(zhuǎn)模式“雙輪驅(qū)動”(業(yè)務(wù)+技術(shù))平臺+共享大平臺支撐精兵作戰(zhàn)業(yè)務(wù)IT一體化統(tǒng)一數(shù)字平臺對象+過程+規(guī)則數(shù)字化完善數(shù)字化場景和方案存量應(yīng)用：雙模驅(qū)動新增應(yīng)用：云原生數(shù)據(jù)：統(tǒng)一入湖以客戶為中心回歸業(yè)務(wù)架構(gòu)牽引智能化大數(shù)據(jù)云平臺CBAABC總部Sponsor下的業(yè)務(wù)驅(qū)動式數(shù)字化執(zhí)行委員會總部業(yè)務(wù)領(lǐng)域總部業(yè)務(wù)領(lǐng)域業(yè)務(wù)領(lǐng)域數(shù)字化業(yè)務(wù)事業(yè)部數(shù)字化使能業(yè)務(wù)數(shù)字化使能業(yè)務(wù)數(shù)字化共享平臺IT基礎(chǔ)設(shè)施個人有效產(chǎn)生責(zé)任結(jié)果為客戶創(chuàng)造價值對他人產(chǎn)出的貢獻(xiàn)利用他人產(chǎn)出的貢獻(xiàn)Step1：線下—>線上Step2：不斷豐富和完善，驅(qū)動業(yè)務(wù)改進(jìn)和模式創(chuàng)新業(yè)務(wù)對象業(yè)務(wù)過程業(yè)務(wù)規(guī)則存量應(yīng)用采用Bi-Model方式：傳統(tǒng)軟件包延續(xù)瀑布模式，服務(wù)化應(yīng)用轉(zhuǎn)為采用DevOps敏捷開發(fā)模式新增應(yīng)用采用云原生方式構(gòu)建：直接構(gòu)建在云平臺之上，采用微服務(wù)架構(gòu)，DevOps敏捷開發(fā)模式數(shù)據(jù)統(tǒng)一入湖：實現(xiàn)數(shù)據(jù)同源共享H公司云數(shù)字化轉(zhuǎn)型頂層設(shè)計咨詢Offering總覽

客戶收益定義數(shù)字化轉(zhuǎn)型愿景和目標(biāo)，驅(qū)動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型描繪數(shù)字化轉(zhuǎn)型藍(lán)圖，形成各領(lǐng)域數(shù)字化解決方案、規(guī)劃企業(yè)架構(gòu)，制定實施路徑，確保藍(lán)圖及解決方案的落地現(xiàn)狀洞察與差距分析報告數(shù)字化轉(zhuǎn)型藍(lán)圖規(guī)劃報告數(shù)字化轉(zhuǎn)型實施路徑規(guī)劃報告咨詢交付件缺乏數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略缺失轉(zhuǎn)型文化頂層設(shè)計能力薄弱咨詢范圍客戶面臨的挑戰(zhàn)H公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型頂設(shè)框架企業(yè)架構(gòu)（BA/IA/AA/TA）數(shù)字化治理體系數(shù)字化人才缺乏數(shù)字化思維不足缺失技術(shù)平臺…數(shù)字化轉(zhuǎn)型愿景與目標(biāo)數(shù)字化解決方案構(gòu)想企業(yè)架構(gòu)規(guī)劃數(shù)字化轉(zhuǎn)型實施路徑規(guī)劃現(xiàn)狀洞察及診斷數(shù)字化治理體系設(shè)計數(shù)字化解決方案構(gòu)想（研發(fā)/營銷/供應(yīng)/生產(chǎn)/服務(wù)/管理…）數(shù)字化轉(zhuǎn)型愿景與目標(biāo)業(yè)務(wù)價值流實施路徑H公司云數(shù)據(jù)管理體系咨詢Offering總覽

數(shù)據(jù)治理：依托H公司20年數(shù)據(jù)管理實踐，形成企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、治理組織人才、規(guī)范流程，為數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)運營提供基礎(chǔ)保障。統(tǒng)一數(shù)據(jù)資產(chǎn)：包含數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、企業(yè)級數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)分布、數(shù)據(jù)地圖等。從數(shù)據(jù)產(chǎn)生、匯聚、加工、消費整個生命周期提供設(shè)計指導(dǎo)數(shù)據(jù)運營：提供數(shù)據(jù)運營機(jī)制與職責(zé)、建立運營指標(biāo)體系（如數(shù)據(jù)服務(wù)建設(shè)周期、數(shù)據(jù)需求響應(yīng)周期等），保障數(shù)據(jù)管理工作持續(xù)良性運轉(zhuǎn)客戶收益幫助構(gòu)建數(shù)據(jù)管理體系，支撐糧儲業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀規(guī)劃設(shè)計整個數(shù)據(jù)管理體系及落地演進(jìn)路線數(shù)據(jù)管理體系現(xiàn)狀評估數(shù)據(jù)管理體系規(guī)劃設(shè)計重點任務(wù)及實施路徑咨詢交付件數(shù)據(jù)責(zé)任人數(shù)據(jù)管理組織統(tǒng)一數(shù)據(jù)資產(chǎn)數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)治理組織IT數(shù)據(jù)治理平臺架構(gòu)專業(yè)委員會成熟度評估數(shù)據(jù)治理機(jī)制架構(gòu)規(guī)范管理數(shù)據(jù)運營數(shù)據(jù)需求管理數(shù)據(jù)入湖管理數(shù)據(jù)質(zhì)量管理數(shù)據(jù)安全管理運營保障機(jī)制大數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)算法數(shù)據(jù)是企業(yè)的戰(zhàn)略資產(chǎn)數(shù)據(jù)共享交換數(shù)據(jù)資產(chǎn)質(zhì)量評估數(shù)據(jù)架構(gòu)數(shù)據(jù)分類運營指標(biāo)體系數(shù)據(jù)服務(wù)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域技術(shù)架構(gòu)進(jìn)入第三階段-云原生數(shù)據(jù)湖

BIReportsDataWarehouseStructuredDataETLStructured,Semi-structured&UnstructuredDataETLDataScienceMachineLearningDataWarehouseBIReportsDataScienceMachineLearningReportsBIMetadata,Caching,IndexingLayer

DataLakehouseDataLakeStructured,Semi-structured&UnstructuredData1980年2010年2019+數(shù)據(jù)倉庫DataWarehouse大數(shù)據(jù)/數(shù)據(jù)湖BigData/DataLake云原生數(shù)據(jù)湖DataLakehouse數(shù)據(jù)類型：關(guān)系型、非關(guān)系型、計算資源：云虛機(jī)、BMS、容器，資源快速發(fā)放數(shù)據(jù)存儲：對象存儲，存算分離分析引擎：Hadoop,Spark,Flink,Presto,MPP,TensorFlow數(shù)據(jù)管理：Atlas,AWSGlue,Hudi,DeltaLake…數(shù)據(jù)類型：關(guān)系型、非關(guān)系型計算資源：物理機(jī)數(shù)據(jù)存儲：HDFS，存算一體分析引擎：Hadoop,Spark,Storm…數(shù)據(jù)類型：關(guān)系型計算資源：物理機(jī)數(shù)據(jù)存儲：SAN分析引擎：OracleExadata、TeradataH公司云DataArtsStudio提供數(shù)據(jù)一站式集成、開發(fā)、治理、共享開放平臺

實時接入離線遷移第三方工具

DataArtsStudio：一站式數(shù)據(jù)運營平臺DataArtsStudio數(shù)據(jù)服務(wù)數(shù)據(jù)開發(fā)可視化ETL混合編排流批結(jié)合并發(fā)調(diào)度監(jiān)控運維數(shù)據(jù)目錄元數(shù)據(jù)采集血緣分析資產(chǎn)管理數(shù)據(jù)地圖資產(chǎn)報告數(shù)據(jù)架構(gòu)業(yè)務(wù)分層數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)約束規(guī)則數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)質(zhì)量質(zhì)量稽核數(shù)據(jù)對賬指標(biāo)管理監(jiān)控告警質(zhì)量報告DataArtsStudio可管理豐富的數(shù)據(jù)源類型數(shù)倉DWS圖分析GES搜索CSS流處理Flink實時查詢CloudTable批處理MRS產(chǎn)數(shù)據(jù)接入能力數(shù)據(jù)一站式開發(fā)能力存數(shù)據(jù)上云能力數(shù)據(jù)領(lǐng)域建模能力敏感數(shù)據(jù)安全存儲消數(shù)據(jù)服務(wù)化能力分析資產(chǎn)沉淀能力分析資產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化能力管數(shù)據(jù)質(zhì)量管理能力元數(shù)據(jù)管理能力數(shù)據(jù)模型管理能力控數(shù)據(jù)服務(wù)計量能力數(shù)據(jù)脫敏能力數(shù)據(jù)水印保護(hù)能力審計追溯能力DataArtsStudio平臺：提供一站式智能數(shù)據(jù)管理能力，幫助企業(yè)快速構(gòu)建從數(shù)據(jù)接入到數(shù)據(jù)分析的端到端智能數(shù)據(jù)系統(tǒng)，消除數(shù)據(jù)孤島；數(shù)據(jù)治理能力：基于H公司13年數(shù)據(jù)治理方法論，幫助企業(yè)統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建全域大數(shù)據(jù)資產(chǎn)，加快數(shù)據(jù)變現(xiàn)，實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)服務(wù)服務(wù)市場開發(fā)調(diào)試審核發(fā)布授權(quán)流控運營運維一站式平臺，一個DataArtsStudio平臺即可完成數(shù)據(jù)全生命周期的開發(fā)治理工作，加速傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理流程7倍以上數(shù)據(jù)湖統(tǒng)一管理：單平臺統(tǒng)一接入多種數(shù)據(jù)源，支持30+同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)源和H公司云各類基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)支持模型資產(chǎn)沉淀，構(gòu)筑行業(yè)知識庫，通過模板一鍵導(dǎo)入導(dǎo)出能力復(fù)用數(shù)據(jù)資產(chǎn)和模型，將原有1個月的數(shù)據(jù)建模工作縮短到1天以內(nèi)支持公有云、混合云部署，靈活支持客戶數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)需求數(shù)據(jù)安全訪問權(quán)限管理敏感數(shù)據(jù)識別隱私保護(hù)管理H公司云“數(shù)智員工”——我們的貼身小助手

以畫畫為例：1.需要頭腦思考如何畫2.眼睛看到畫板和自己畫的東西3.腦袋支配手來執(zhí)行動作4.可以用嘴來交流如何畫5.聽到別人的意見6.用大腦思考，繼續(xù)重復(fù)1-5我們在實際場景中，需要真的將“數(shù)智員工”當(dāng)做新入職的員工來看待和管理。腦眼嘴手耳思考和記憶；對應(yīng)數(shù)據(jù)/統(tǒng)計分析、機(jī)器學(xué)習(xí);負(fù)責(zé)規(guī)則變化處理和流程邏輯控制處理；向人類學(xué)習(xí)，我們要當(dāng)小寶寶一樣“言傳身教”，幫他建立知識圖譜、行為規(guī)范看到東西；對應(yīng)OCR、圖像和語義識別；負(fù)責(zé)找、看到和識別負(fù)責(zé)定位聲音，感知情感；對應(yīng)語音識別(ASR)；負(fù)責(zé)接收語音請求和命令負(fù)責(zé)動作執(zhí)行；對應(yīng)應(yīng)用程序執(zhí)行（RPA）；負(fù)責(zé)完成動作負(fù)責(zé)講話，情感表達(dá)；對應(yīng)語音合成（TTS），文本轉(zhuǎn)換（RASR）；負(fù)責(zé)發(fā)出請求和表達(dá)命令H公司智能流程機(jī)器人，像人一樣在系統(tǒng)間進(jìn)行數(shù)據(jù)的錄入、提取和驗證等操作

智能流程機(jī)器人是端云協(xié)同一體化方案，組合人工智能技術(shù)（AI）和機(jī)器人流程自動化(RPA)（按需），下發(fā)成功后端側(cè)可以客戶環(huán)境中獨立運行。RPA(RoboticProcessAutomation)，即機(jī)器人流程自動化，RPA又被成為數(shù)字員工。什么是RPA？機(jī)器人Robotic模擬人機(jī)交互，代替或補(bǔ)充人的操作流程Process重復(fù)標(biāo)準(zhǔn)化流程自動化Automation7×24全天候自動運作RPA可以做什么？實現(xiàn)效果？登陸應(yīng)用程序操作移動文件和文件夾從網(wǎng)頁獲取數(shù)據(jù)讀寫數(shù)據(jù)庫調(diào)用其他系統(tǒng)API從文檔、電子郵件和表單中提取內(nèi)容打開電子郵件和附件數(shù)據(jù)采集文檔制作文本閱讀業(yè)務(wù)監(jiān)控視頻圖像識別業(yè)務(wù)審核報表生成郵件處理跟催提醒問題診斷數(shù)據(jù)遷移工單處理單據(jù)填寫…泛流程自動化自動銜接流程斷點堵點實現(xiàn)跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)搬運和流程處理，免去手工操作之苦AI自動處理海量非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)無需人工識別、比對和數(shù)據(jù)提取自動數(shù)據(jù)處理+報表生成自動根據(jù)規(guī)則和模板實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理和輸出業(yè)務(wù)報表非侵入，免去系統(tǒng)改造風(fēng)險外掛式部署，無需改造已有IT系統(tǒng)提升流程效率優(yōu)化流程質(zhì)量重構(gòu)員工體驗智能自動化業(yè)務(wù)價值實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值工作效率回報率誤差率工作時長合規(guī)風(fēng)險增加高價值工作人類員工5*8小時工時受限智能流程機(jī)器人7*24小時連續(xù)工作人類員工工作效率受其他因素影響較大，具有不穩(wěn)定性智能流程機(jī)器人高效一致，工作量是人類員工5倍以上智能流程機(jī)器人將人類員工從規(guī)則明確、高重復(fù)性的工作中解放出來（至少占總工作量30%），使人類員工可以增加高附加值的工作量人類員工誤差率1-3%智能流程機(jī)器人誤差率低于0.05%實施智能流程機(jī)器人所獲得的典型投資回報率達(dá)300%智能流程機(jī)器人可大幅降低人工操作的合規(guī)風(fēng)險VSH公司云智能流程機(jī)器人:一體化整合自動化+智能化+低代碼能力

自動化智能化低代碼400+自動化能力，滿足通用自動化需求自定義控件，易擴(kuò)展操作系統(tǒng)：Windows7～Windows10，國產(chǎn)操作系統(tǒng)瀏覽器：IE、Chrome、FirefoxWin32應(yīng)用程序：C/C++、C#、WinForm、WPF、Java類、QT、PowerBuilder等辦公軟件：Office、WPS、PDF、XPS、Exchange等數(shù)據(jù)庫：Oracle、MySQL、SQLserver、postgresql，MongoDB，GaussDB等Console類應(yīng)用：FTP/SFTP、SSH、Putty、TelnetPowershell,文件系統(tǒng)和Window系統(tǒng)命令調(diào)用豐富的OCR+NLP能力高精度、穩(wěn)定、自適應(yīng)發(fā)票類證件類通用類……行業(yè)類合同比對用戶自定義模板OCR中英文混合、小數(shù)點、特殊字符模糊、扭曲、傾斜、噪聲錯行、蓋章表單格式多樣模糊、扭曲、傾斜、噪聲錯行、蓋章第一步：選定錨點區(qū)域第二步：選定識別區(qū)域第三步：在線驗證界面編排Web：頁面設(shè)計器預(yù)置100+個常用組件終端：支持PC端、移動端頁面開發(fā)，多終端靈活適配報表：圖形控件31+,支持在線調(diào)測，設(shè)計完可運行流程編排遵循BPMN2.0標(biāo)準(zhǔn)在線圖形編排，10+元素類型，20+環(huán)節(jié)類型實時Debug，3類調(diào)試方法；秒級部署低代碼開發(fā)平臺是無需編碼（0代碼）或通過少量代碼就可以快速生成應(yīng)用程序的開發(fā)平臺，上手快、開發(fā)快、運行快、運維快H公司云智能自動化在各行各業(yè)均具備海量應(yīng)用前景

政務(wù)/民生工商多證合一信息錄入公積金發(fā)放審核服務(wù)大廳接單企業(yè)開辦零售制造醫(yī)療設(shè)備生產(chǎn)要素生成產(chǎn)品任務(wù)令工裝店鋪銷售數(shù)據(jù)核對銷售歸屬地核查醫(yī)保結(jié)算商保直賠醫(yī)保對賬憑證識別存檔復(fù)核出貨檢驗報告制造車間報表生成疫情篩查金融法務(wù)案卡錄入文書開具企業(yè)工商信息查詢網(wǎng)銀支付批處理股票/基金看盤再保信息審核客戶營銷應(yīng)用部署服務(wù)器與APP監(jiān)控例行維護(hù)與監(jiān)控密碼重置/解鎖數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)系統(tǒng)運維事務(wù)風(fēng)險評估門禁管理供應(yīng)商尋源需求計劃管理合規(guī)數(shù)據(jù)分析設(shè)備資產(chǎn)管理車輛管理辦公信息聚合采購訂單管理簡歷篩選獨立監(jiān)督職工入職考試培訓(xùn)考勤管理候選人聯(lián)系工資福利管理報表展示收發(fā)貨管理庫存管理采購合同管理費用報銷合并報表自動發(fā)薪流水對賬發(fā)票認(rèn)證預(yù)算管理財經(jīng)行政服務(wù)審計采購IT服務(wù)人力資源THANKYOUH公司與您共創(chuàng)未來基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的

政企數(shù)字化轉(zhuǎn)型目錄Why數(shù)字化轉(zhuǎn)型12What數(shù)字化轉(zhuǎn)型3How數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)字社會開啟新時代2020年4月，《中共中央、國務(wù)院關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化體制機(jī)制的意見》正式發(fā)布，《意見》指出了土地、勞動力、資本、技術(shù)、數(shù)據(jù)五個要素領(lǐng)域改革的方向，明確了完善要素市場化配置的具體措施。數(shù)據(jù)作為一種新型生產(chǎn)要素，成為了《意見》中備受關(guān)注的內(nèi)容。01020304農(nóng)業(yè)社會土地單擊此處添加文本單擊此處添加單工業(yè)社會機(jī)械

信息社會電子計算機(jī)數(shù)字社會數(shù)據(jù)1、起步2、擴(kuò)展3、控制4、集成5、數(shù)據(jù)管理6、成熟初期：煙囪式建設(shè)中期：集成式建設(shè)后期：數(shù)據(jù)管理與智能應(yīng)用

計算機(jī)時代（信息化時代）

數(shù)字化時代信息化時代---》數(shù)字化時代數(shù)字化轉(zhuǎn)型必要性

從信息化到數(shù)字化，我們見證了互聯(lián)網(wǎng)對社會和個人的深刻影響。隨著新技術(shù)、新理念的不斷推出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型則在這兩年強(qiáng)勢興起，逐漸改變著企業(yè)和市場的格局商業(yè)模式發(fā)生巨大變化基礎(chǔ)技術(shù)發(fā)生巨大變化消費領(lǐng)域發(fā)生巨大變化政治環(huán)境發(fā)生巨大變化數(shù)據(jù)正驅(qū)動業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型、組織變革。企業(yè)由信息化向數(shù)字化轉(zhuǎn)型，如果不進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，企業(yè)就要面臨巨大風(fēng)險，隨時會死掉。目錄Why數(shù)字化轉(zhuǎn)型12What數(shù)字化轉(zhuǎn)型3How數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的演變歷程分布式架構(gòu)單體架構(gòu)分布式數(shù)據(jù)倉庫傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫ShareEverything架構(gòu)RDBMSShareDisk架構(gòu)RACShareNothing架構(gòu)MPP大規(guī)模分布式集群式架構(gòu)Hadoop①②③④大數(shù)據(jù)平臺框架電子商務(wù)、社交網(wǎng)絡(luò)、智能硬件等Zookeeper（分布式協(xié)調(diào)服務(wù)）數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析計算框架數(shù)據(jù)采集資源管理數(shù)據(jù)存儲與管理Echarts、D3、Cboard等Sqoop結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出Flume、Kafka半結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)日志采集，分布式消息隊列HDFS分布式文件系統(tǒng)Impala、Presto數(shù)據(jù)集市Hive、SparkSQL數(shù)據(jù)倉庫&SQL引擎SparkMllib人工智能ElasticSearch，Solr綜合搜索Storm，F(xiàn)link，SparkStreaming實時流處理MapReduce批處理計算架構(gòu)SparkCore高性能計算架構(gòu)Yarn，Mesos資源管理系統(tǒng)DC/OS,kubernetes容器化集群操作系統(tǒng)HBase，Redis，MongoDB，Neo4j分布式No/NewSQL數(shù)據(jù)庫，圖數(shù)據(jù)庫?數(shù)據(jù)控制：在數(shù)據(jù)管理和使用層面之上進(jìn)行規(guī)劃、監(jiān)督和控制?數(shù)據(jù)架構(gòu)管理：定義數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理藍(lán)圖?數(shù)據(jù)開發(fā)：數(shù)據(jù)的分析、設(shè)計、實施、測試、部署、維護(hù)等工作?數(shù)據(jù)操作管理：提供從數(shù)據(jù)獲取到清除的技術(shù)支持?數(shù)據(jù)安全管理：確保隱私、保密性和適當(dāng)?shù)脑L問權(quán)限等?參考數(shù)據(jù)和主數(shù)據(jù)管理：管理數(shù)據(jù)的黃金版本和副本?數(shù)據(jù)倉庫和商務(wù)智能管理：實現(xiàn)報告和分析?文件和內(nèi)容管理：管理數(shù)據(jù)庫以外的數(shù)據(jù)?元數(shù)據(jù)管理：元數(shù)據(jù)的整合、控制以及提供元數(shù)據(jù)?數(shù)據(jù)質(zhì)量管理：定義、監(jiān)測和提高數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)控制元數(shù)據(jù)管理文件和內(nèi)容管理數(shù)據(jù)倉庫和商務(wù)智能管理參考數(shù)據(jù)和主數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)安全管理數(shù)據(jù)操作管理數(shù)據(jù)開發(fā)數(shù)據(jù)架構(gòu)管理數(shù)據(jù)質(zhì)量管理數(shù)據(jù)治理--