项目合作
共同完成项目交付
覆盖数据“采”、“存”、“管”、“用”、"服"各个环节,辅助业务决策,全面释放数据价值
数据治理
数据分析
随时随地采集与分析数据,掌握一手业务经营动态
8大通用方案,实现数字化转型行业全覆盖
通用
金融
租赁
医疗
能源
汽车
环保
零售
大数据治理方案
大数据资产管理方案
主数据管理方案
数据标准化及质量管控方案
数据资产盘点方案
指标体系建设方案
数据仓库及商业智能方案
仓湖一体大数据中心建设方案
数据开发平台建设方案
专属数据解决方案与服务,伴随客户持续成长
共同完成项目交付
共同推广和销售亿信的产品和服务
共同打造高价值业务系统或行业解决方案
非结构化数据作为企业数字化转型的关键资产,蕴含着巨大的商业价值。然而,在实际应用中,企业往往面临数据分散、处理效率低、价值挖掘难等痛点,难以充分发挥非结构化数据的价值。亿信华辰睿治数据治理平台凭借其强大的非结构化数据解析能力,为企业提供了一站式的解决方案。01非结构化数据应用的三大痛点传统的数据治理主
在数字化转型的浪潮中,企业普遍面临着数据孤岛严重、标准执行困难、安全体系薄弱等挑战。亿信华辰全新发布的睿码主数据管理平台CloudV2.7.3版本,深度融合数据治理与业务场景,通过六大功能升级,为企业打造“标准统一、智能管控、安全合规”的一体化数据治理中枢。本次升级聚焦行业痛点,在数据标准应用、安全体系构建、
在当今的商业环境中,数据已经成为企业决策的核心驱动力。然而,许多企业在使用数据分析工具时面临一个共同的挑战:系统能够处理数据,却无法真正理解业务。例如:销售团队口中的“大客户”指的是年采购额超过500万的企业,但系统无法自动识别;生产部门所说的“异常停机”特指持续时间超过2小时的情况,而普通AI问数工具无
国内的主数据管理(MDM)市场逐渐成熟,涌现出了一批专注于主数据管理和数据治理的领先厂商。这些厂商提供的主数据管理平台和解决方案,帮助企业实现数据统一、标准化和高质量的
数据中台和主数据是企业数字化转型过程中两个重要的概念,尽管它们有不同的重点,但在企业数据管理体系中相互联系、相互支撑。以下是它们的区别、联系及各自的作用。 1. 数据中
数据中台中的主数据是数据治理和企业数字化转型的重要组成部分。数据中台的核心目标是通过构建一个统一的、共享的数据平台,整合和管理企业的各类数据资源,支持业务决策和创新。
根据教育部2025年统计数据,全国高校年均数据增量超1.8ZB,但跨层级数据共享率不足35%。某双一流高校调研显示,教务、学工、科研等42个系统中,"课程编码"存在13种命名规则,导致院系特色数据(如实验安全等级标识)无法与校级标准兼容,跨部门协作效率降低40%。
根据教育部2025年统计数据,全国高校年均数据增量已达1.7ZB(1ZB=1万亿GB),但数据质量缺陷率仍高达28%。某双一流高校调研显示,教务系统、学工系统、科研管理系统中"课程编码"存在13种命名规则,导致跨部门数据分析需人工清洗42%的数据。
2025年教育部统计显示,全国高校年均数据增量已突破1.5ZB(1ZB=1万亿GB),但跨系统数据利用率不足28%。某双一流高校调研案例表明,教务、学工、后勤等42个系统中,"学生学号"字段存在12种命名规则,导致跨部门数据分析需人工清洗35%的数据。
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