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单一数据库无法满足数据存储计算,需进行分表分片处理,同时TP/AP处理能力弱,导致数据查询分析慢 缺失全文检索 单一数据库无法满足全文搜索的能力 数据查询加速解决方案架构图 数据查询加速解决方案架构图 解决方案实践
数据驱动“三位一体”智慧医院建设 多源数据汇聚 医疗健康数据中心 智慧医院应用 数据可信流通 多源数据汇聚 多源数据汇聚 业务挑战 多厂家异构数据源数据难集成、无法实现异构数据统一管理 OT与IT数据割裂,OT数据手工采集 解决方案 院内业务系统的实时/批量采集,数据统一管理 物联网平台实现OT数据实时集成接入
• 集团内部交易多,财务合并困难 • 项目报价失真,企业利润率低 • 交付验收后终止产品服务,售后服务被动响应 • 定制化产品信息无法长期保存,无法提供持续服务 • 产品的使用周期长,终端客户信息掌握困难 • 设备故障报警信息,难以实时感知,运行状态不透明 • 设备现场维保实时状态难以获取,维保不及时
多行业场景覆盖,技术驱动数字化转型 零售快消 智能制造 快递物流 零售快消 零售快消 业务挑战 内部系统繁多、人员流动性高、时效性要求高 服务分散,无法形成标准化流程 大量重复性工作,机械重复缺乏成就感 解决方案 建立智能员工助手,多渠道整合服务记录 机器人自动应答,解决大部分常见重复性问题,降低人工成本
大部分企业工厂信息化程度低,不同车间各自为政,设备互不相通,管控难度大,设备无法实现远程监控;设备远程运维难、设备故障分析、预测性维护难 大部分企业工厂信息化程度低,不同车间各自为政,设备互不相通,管控难度大,设备无法实现远程监控;设备远程运维难、设备故障分析、预测性维护难 解决方案架构
设备厂商更换困难,被某些外国厂产垄断 • 工厂数据接口多、数据未做梳理,应用难度大 • 信息化与自动化脱节,大量的应用场景无法通过设备实现 • 信息系统过多、无法获取相应的数据 • 教学场景单一,学校教学成果与工厂的应用场景不符 • 与工业行业脱节,过于注重理论,实操性不强 • 行业经验不足,老师只能按照
准备、还原需要大量人力,硬件出现故障影响教学任务无法正常进行,运维成本高,教师、学生体验差 硬件实训室设备一次性购买成本高;ICT技术更新快,设备购买后很快就面临落后淘汰;实验环境准备、还原需要大量人力,硬件出现故障影响教学任务无法正常进行,运维成本高,教师、学生体验差 新技术专业建设师资严重不足
不同医疗机构间病历数据信任问题 不同医疗机构的诊疗记录和检查检验数据无法保证不可篡改、不可伪造和可溯源,难获得跨机构医疗工作者的信任,导致患者在跨医疗机构就诊时不得不重复进行检查检验,即浪费医疗资源,又给患者带来额外负担 不同医疗机构的诊疗记录和检查检验数据无法保证不可篡改、不可伪造和可溯源,难获得跨机构
生产计划快速下达,提高班组和人员接收任务的速度 专家咨询 设备管理 设备管理 业务挑战 设备众多,设备无法监控全面 设备故障多,设备故障预警管理困难 手动维保设备管理方式,无法及时响应设备故障和保养需求,维保的数据不易保存 解决方案 采用数据采集技术,对设备运行数据分析和挖掘,制
顺利对接,需数月时间,建设周期长无法满足业务发展趋势 资产独占严格按计划安排建设使用,按业务峰值建设,各企业/各组织部门重复投入,从招投标到建成到和业务顺利对接,需数月时间,建设周期长无法满足业务发展趋势 维护工作繁重 业务对集群要求响应及时且不能宕机,随着业务的发展,建设的集群
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业务挑战 理赔效率低 传统保险的理赔流程复杂,每个环节需要经过很多人工工序完成,无法实现理赔流程的自动化,导致理赔过程耗时长,理赔效率低 传统保险的理赔流程复杂,每个环节需要经过很多人工工序完成,无法实现理赔流程的自动化,导致理赔过程耗时长,理赔效率低 理赔成本大 传统理赔过程的
深耕行业,从容应对复杂业务场景 深耕行业,从容应对复杂业务场景 零售消费 金融机构 泛互联网 零售消费 零售消费 业务挑战 低效营销,洞察不足,顾客关键数据无法统计 全渠道经营缺少数据抓手,各渠道数据割裂 解决方案 帮助管理层消除前线业务盲区,扩大管理半径,提供关键决策的信息支撑 通过组织数据应用使用及分析培训,培养用户使用习惯
企业内部信息化不兼容和不符合海关AEO要求 • 不能享受快速通关服务,货物在海关的停留时间长 • 在进行海关查验时,没有AEO认证的企业不享有优先权 • 业务流程易脱节,对接复杂,无法实现全链条共享 • 企业各系统及众多供应链服务商数据集成困难 • 多系统与供应链数智平台产销无法联动 解决方案 • 关务
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采用传统IT系统建设模式,一次性投资巨大,资源利用率低,且从工程设计规划到实施,建设周期长,无法满足业务快速上线需求 采用传统IT系统建设模式,一次性投资巨大,资源利用率低,且从工程设计规划到实施,建设周期长,无法满足业务快速上线需求 数据存储要求高 按规定,双录数据至少保存十年以上,可靠存储
业成分信息进行配煤生产,对于焦炭的热强、冷强等关键指标仅能做范围预测,无法实现精准质量预测 国内当前普遍采用的传统配煤方式基于原料煤的工业成分信息进行配煤生产,对于焦炭的热强、冷强等关键指标仅能做范围预测,无法实现精准质量预测 混煤场景配煤难,易出现焦炭指标不达的生产事故 伴随国
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