零代码、低成本快速创建采集表
基于大数据引擎,通过可视化组件、托拉拽式实现数据汇聚与集成开发
指标定义、指标建模、指标固化、指标分析,一体化完成指标的落地与应用
组件化、零sql实现各类复杂报表和丰富多样的图表分析
面向业务人员,简单拖拽即可生成可视化图表
内置150+特效组件,快速打造酷炫灵动的可视化大屏,支持在线编码,拓展视觉体验至极致
搭载自然语言分析引擎,引入AI大模型技术,通过简单的对话问答实现快速数据分析
涵盖回归分析、分类分析、聚类分析及时间序列预测等高级功能,深入探掘数据的内在价值
移动采集、审批、分析一站式解决移动办公诉求
一站式数据分析平台
了解ABI
全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
内置多类主数据模版,可视化实现多视角模型定义,满足复杂规则的编码自动控制
多种数据接入方式,支持不同场景的审批管控,数据版本可回溯,满足主数据的全生命周期管理
拖拽式任务设计,内置丰富组件,支持主动式、被动式分发模式
全过程质量管控,支持内置及自定义规则,提供图表式质检报告
主数据管理平台
在线模型设计,深度融合数据标准,规范数据定义
自动化元数据感知,全链路血缘提取,理清数据资源
智能化标准推荐,一键式数据落标,树立数据权威
“零”编码规则搭建,全流程质量整改,高速数据质检
规范资产目录,自助式数据共享,释放资产价值
超30+主流数据库、国产库、大数据库、文件、消息队列等接口之间极速交换结构化、非结构化数据
构建分级分类体系,动态数据脱敏,保障数据安全
全盘监控数据,决策数据周期,释放数据资源
智能数据治理平台
了解睿治
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
结合标准体系的可视化建模工具,支持模型的正、逆向构建
拖拽式任务编排,内置丰富组件,支撑亿级数据的快速处理与迁移
具备高并发、高吞吐量、低延迟的一体化任务编排能力,可视化设计、分布式运行
提供图形化的任务监控和日志跟踪,面向运维、管理人员的完善监控体系
数据工厂系统
纯web设计器,零编码完成基本表、变长表、中国式复杂报表、套打表、问卷调查表等制作;支持年报、月报、日报,以及自定义报表期等多种数据采集报送频率
提供在线填报和离线填报两种应用模式,也支持跨数据源取数;填报数据自动缓存在WEB浏览器中,即使宕机也不会丢失
支持单表审核、全套审核、成批审核等多种层次的审核操作,通过醒目的背景颜色标识提示相关单元格
内置灵活轻便的工作流引擎,实现了用户业务过程的自动化;支持层层审批、上级审批、越级审批、自定义审批等多种审批方式
对于下级填报单位上报的数据,上级汇总单位可将其进行汇总;支持层层汇总、直接下级汇总、选择单位汇总、按条件汇总、按代码组汇总、按关键字汇总、自定义汇总等
提供数据锁定机制,防止报表数据被意外修改;支持数据留痕,辅助用户过程追溯;未及时上报的用户自动催报;所见即所得的打印输出等
提供多种类型的数据接口,可以导入EXCEL、DBF、二进制、文本等格式的数据,可以将报表数据批量输出为HTML、EXCEL、XML、TXT等格式
数据采集汇总平台
统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。
采用可视化、导向式方式构建指标业务域,形成指标地图,全局指标一览在目
流程化自助式的定义、开发、维护各类指标,零建模,业务人员即刻上手
智能指标预警和指标溯源,全面掌握指标来源及加工过程,随时掌控指标数据潜在风险
助力企业更好地查询、使用指标,提供共享、交换、订阅、分析、API接口等应用服务
指标管理平台
零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。
面向业务的对话式问数,即问即答,更懂你的诉求
理解数据,洞察数据,更懂数据内容,把数据见解讲给你听
动态地分析数据特点,提供最合适的图表类型展示,让数据展现更简单
完全是颠覆做表的方式,一句话看板创建,启发式内容制作
智能化生成包含深入分析和建议的报告,复杂数据简单化,释放数据潜力
数据跃然屏上的AI大屏汇报,让数据讲述故事
海量知识,一触即达,提供更智能的知识检索服务,快速找到“对”的人
不止于工具,更是随时待命的得力助手。一声指令,为您提供即时的数据分析和决策支持
智能数据问答平台
从采、存、管、用四大方面构建数据治理体系,实现数字化经营
主数据全生命周期管理,保障主数据一致性、权威性、共享性,提高企业运营效率
以元数据管理摸清家底,以资产编目盘点数据资产,提供数据服务
集数据采集补录、数据ETL建模、数据实时存储、数据分析展现等应用场景于一体
集数据集成、数据治理、资产规划开发、资产运营等场景应用于一体
集元数据采集和规整、数据标准建立与评估、数据质量管控等场景应用于一体
面向业务和技术提供指标管理指标分析等服务的指标统一管理平台
涵盖数据存储、数据集成、数据交换、数据共享等方面,为企业用户提供云原生仓湖一体解决方案
提供数据全生命周期过程的数据服务手段,实现数据应用到数据运营
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IDC蝉联数据治理解决方案市场第一
数据分析 数据治理 数据资产 商业智能 数字化转型 数据可视化 DCMM
随着业务的扩张,企业的改革,目前大多数勘察设计企业已有的信息系统已无法适应数字化转型驱动公司高质量发展的要求,主要体现在一是技术架构老旧、二是数据存在壁垒,无法...查看详情
从无到有、由小变大,作为第四次工业革命的重要基石,我国工业互联网工业已融入45个国民经济大类,产业规模突破1.2万亿,逐渐成为推动各行各业数字化转型的关键支撑力...查看详情
近日,腾讯研究院联合腾讯企鹅有调、清华大学二十国集团创业研究中心发布了《数字化转型指数报告2023》(以下简称报告)。这是腾讯研究院连续第九年发布全国数字化指数...查看详情
数据要素流通生态体系是保障数据要素价值实现的重要条件。运用场景理论和信息生态理论等,对应用场景驱动的数据要素流通生态体系构成要素、运行过程等进行了分析,构建了数据要素流通生态体系理论框架,通过苏州市的案例对有关理论框架和实践路径进行了解释性分析。查看详情
在科技浪潮奔涌不息的当下,企业数字化转型不再是一道选择题,而是关乎生存与发展的必答题。其中,AI 无疑是这场转型风暴中的核心驱动力,以其强大的影响力重塑着企业的方方面面。查看详情
数字化转型已经成为当今企业发展不可忽视的重要趋势,对于企业实现可持续发展具有深远意义。通过运用数字化技术,企业能够对现有业务模式进行优化或重构,从而优化业务流程、提升运营效率、优化资源配置、降低成本,并更精准地满足市场需求,从而在激烈的市场竞争中保持领先地位。然而,数字化转型并非坦途。查看详情
不同系统里都有个叫“客户ID”的字段,一个是营销系统里的潜在客户编号,一个是CRM里的注册用户ID,另一个是订单系统里的付费客户主键,这些字段名看起来一样,实际含义却完全不同,数据团队拉错字段算错指标,分析有误,业务根本无法展开。查看详情
从数字化转型的定义上看,至少包含两个方面:一方面是商业模式的转型,一方面是技术的升级。因此,数字化转型架构是由业务架构、技术架构两条螺旋组成的一个循环上升的模型,其数字化转型架构设计的本质是一种定义数字化问题,明确数字化需求,制定数字化解决方案的过程。数字化架构是一个泛在的概念,既包含战略层面的规划,也包括战术层面的方法;既包含业务模式的创新优化和业务之间的协作的关系,也包括技术实现的升级变化和技术之间的分层逻辑查看详情
大模型技术正在不断增强,将以前所未有的方式提供生产力和创造力。企业需要持续跟踪大模型技术的最新动态,以确保能够挖掘大模型技术的应用潜能,这对于企业保持竞争力、创新和适应市场变化来说至关重要。查看详情
在当今数字化时代,数据已成为企业的核心资产之一。随着信息技术的飞速发展,企业能够收集和存储的数据量呈指数级增长。然而,数据本身并不等同于信息,更不等同于智慧。如何从海量的数据中提取有价值的信息,形成有助于决策的知识,是企业面临的重大挑战。这正是数据指标体系发挥作用的地方。查看详情
数据资产“入表”的上市公司在财务表现、市场估值和运营效率方面均取得了积极成效,数据资产的价值得到了充分体现。同时,数据资产入表优化了企业的资产负债结构,增强了投资者信心,推动了股价和市值的增长。此外,随着数据资产入表政策的深入推进,更多企业将加入数据资产入表的行列,数据要素市场的规模和价值将进一步扩大。查看详情
为了充分利用高消耗数据产品,D&A领导者应重点关注关键业务用例,通过产品关联和规模化来减少数据交付方面的挑战,优先交付可重复使用和可组合的最小可行数据产品,以便让团队不断改进这些产品。同时,D&A领导者还必须在数据生产和使用团队之间就关键绩效指标达成共识,这对于衡量数据产品的成功至关重要。查看详情
①企业需要精准定位,明确企业数字化人才需求;②企业还需要构建多元化培训体系,促进员工能力提升;③在项目建设中锻炼数字化人才;④企业需要创新文化的土壤,激发员工创新活力。查看详情
一个产品,如果你不能衡量它,你就不能了解它,自然而然,你就无法改进它。这是说数据。而数据报告的意义也是类似,项目完成之后需要完整汇报,这样无论是对上汇报还是对团队而言,都是有重要意义。查看详情
企业架构的十个误区查看详情
2023-07-19
2023-07-14
2023-07-12
2023-07-06
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