数据融合平台_数据中台解决方案

物联网中的异构网络融合包括哪些

在传统生产要素价值创造增长模式趋于稳定的情况下，充分挖掘知识和数据要素的巨大发展潜力，并拓展价值创造维度成为了管理提升的突破口。企业可以考虑建立深入、立体、完善的数据管理应用体系，不断迭代提升数据计算分析方法，深挖拓展各类场景应用，促进质效改善及管理提升。并逐步以点带线，以线带面，最终将数据资产的价值创造能力延伸到整条价值链、产业链，助力企业数字生态网络的核心能力赋用。

异构网络的融合和自治是物联网的最显著特征之一。由于应用需求和网络技术的多样性，在物联网的架构下将是多种网络同时共存的局面，包括用于感知信息在内的个域网、有线和形式的局域网、城域网和广域网等。这些性能特征各异的网络是相互补充、相互促进的，如何实现它们之间的无缝融合和自治管理，更加有效灵活地满足用户需求是物联网面临的重要技术挑战之一。

数据融合平台_数据中台解决方案

数据融合平台_数据中台解决方案

异构网络的融合和自治从技术上讲主要包括海量地址和数据的管理，接入机制的选择和异构资源的自治管理等方面。首先，在物联网中，由于物体数目巨大带来的海量地址空间的分配和管理、物体地址和标示之间的映射、海量数据的传输和存储等成为异构网络首先需要解决的问题。其次，由于各种网络性能特征各异，采用传统的单目标决策理论很难找到真正的接入选择方案。因此需要引入多目标决策理论，在有限资源和各用户要求的多个目标之间找到平衡点，达到多目标化目的。，由于物联网资源的异构性、网络的动态性等特点，资源的自治管理是研究的重点内容。在以自组织为主要形式的信息传感层中,关键是自感知与自配置的核心协议，包括时间同步协议、分布式定位协议、拓扑控制协议、自组织路由协议和能量管理协议等。在接入/网络层中，为支持用户和的移动性，除了需要在同一网络内不同小区间的水平切换技术之外，还需要从一种网络到另一种网络的垂直切换技术。由于异构网络在数据速率、频谱、QoS等方面的异性，垂直切换所需要的位置测定和快速切换机制将更加复杂。同时，在异构环境中，基于上下文感知技术，进行分布式频谱(带宽)的自感知动态分配也是资源管理的趋势之一。多电协作(MRC)是实现上述资源管理的一项关键技术，它是指在单一配备多个的电系统，各电系统可以使用不同的接入技术及不同信道。由于一个可以同时与不同的接入系统建立连接，也可以同一时刻与一个接入系统保持多个连接，因而有助于实现快速垂直切换和动态资源分配。

(1)数据融合和信息处理

物联网中的具有数目多、体积小、能量有限、数据海量等特点，因此从提高信息准确度和降低能耗角度出发，需要有效的数据融合和信息处理技术。这些技术渗透在物联网的各个层次中。在信息感知层，可以通过移动中继、分组轮流工作、选取代表性上报、压缩感知等机制达到节能目的，同时又保证了信息的完整性和准确性；在接入/网络层，主要是通过汇聚处理和各种路由控制协议来进行数据重组和融合，减少数据传输量；在应用服务层，则主要是利用分布式数据库技术，对收到的数据进行进一步的筛选，达到数据融合的目的；同时，根据用户和环境数据信息随时空变化的动态特性，对其进行基于多层次融合的上下文感知处理。

(网络和业务能力开放已经成为互联网的精髓，也是Web2.0的最重要特征之一，因此，IMS更加适合利用网络和业务能力开放实现与互联网业务的融合。2)服务搜索和发现

(3)安全可靠性保障

“互联网+”是利用信息通信技术以及互联网平台，让互联网与（　　）深度融合。

部分组织结构较为庞大复杂的企业可能存在诸如部门间沟通协调较为困难、数据共享流程复杂、内容局限、数字化与业务融合程度较低等问题，企业需要将“加强业务间融合协作”作为数字化转型的重点，推进组织内部的横向和纵向贯通，打破专业间的壁垒，构建融合、共享、协同、高效的管理体系。通过业务融合削弱企业内外部资源流动的阻力，对内打破专业壁垒，对外拓展事业边界，形成全局、全行业视角。

【l 组织保障： 按领域任命数据管理Owner和团队，建立实体化数据管理组织承接数据管理改进目标。】：D

“互联网+”简单的说就是“互联网+传统行业”，随着科学技术的发展，利用信息和互联网平台，使得互联网与传统行业进行融合，利用互联网具备的优势特点，创造新的发展机会。“互联网+”通过其自身的优势，对传统行业进行优化升级转型，使得传统行业能够适应当下的新发展，从而最终推动不断地向前发展。

目前公司的OA、HR管理系统、ERP是分开建设的，有没有什么办法可以将几个系统的数据融合，跨系统调用？

l 智能主外键识别

题主使用一款小众的办公系统——Teamtips，原生的业务系统，还不是到处去集成的，除了题主说的这几个，CRM、财务系统这些也有。如果你们本身的业务流程比较简单的话，可能1个月左右就定制好了。

2. 设定应用主题： 明确应用场景的目标和主要内容，识别应用场景用于建设或服务的重点、要点；

数据治理说起来容易，做起来难，华为云Stack有解

企业所面临的结构性“困局”日益显著，主要体现在以下几个方面：

移动互联网和大数据日益发展，沉淀的数据越来越多，数据的质量、使用效率、数据安全等等各类的问题迎面而来。为了让数据发挥的价值，数据治理作为数智化战略的一项必要举措，列入了大多数企业的战略行动，业界也有“数字转型、治理先行”的说法。但是谈到数据治理，业界有一个普遍的共识，那就是 “数据治理说起来容易，做起来难”。怎么通过数据治理解决这些难题？数据治理究竟难在哪里？华为作为典型的非云原生企业是如何应对的呢？

军事领域有两种融合系统：一种是局部的、自主的融合系统，它从同一平台上的多路传感器搜集数据，例如对同一平台上的激光、信息进行融合。另一种是全局的或区域的融合系统，它是对具有更大空间、时间的传感器进行综合、相关处理。

2018到2021年间全球8300家企业中，全面拥抱数字技术的前10%企业相比后25%企业营收增速超过5倍。数字化转型浪潮下，数据资产将成为关键生产要素支撑未来数据产业化升级，是未来政企实现跨越式发展的必然选择。

根据华为在政企行业多年的深入耕耘和自身转型的实践，我们发现，优质高效的数据底座，是保障政企运营效率持续提升和业务创新升级的重要基石。我们深知打破数据孤岛、确保数据准确、促进数据共享、保障数据隐私与安全，是政企数据治理的关键。当前很多企业数据体系建设呈现出“烟囱化”的趋势，为政企数据治理带来了四大挑战：

l 进不来 ：数据来源复杂，集成难；

l 质量 ：数据质量要求高，规则校验多，落地难；

l 出不去 ：数据烟囱林立，业务和数据匹配难，共享难；

l 不放心 ：数据安全、交互风险高。

早期的华为是典型的非数字原生企业。从2007年开始，我们通过两个阶段的持续变革，系统地完成了数据管理体系建设，实现业务感知和ROADS体验的数字化转型：

l 阶段一（2007-2017） ：设立数据管理专业组织，建立数据管理框架，发布数据管理政策，通过统一信息架构与标准、有效的数据质量改进机制，提升数据质量，实现数据全流程贯通，业务运作效率整体提升。

l 阶段二（2017-至今）： 建设数据底座，汇聚和联接全域数据，实现数据业务可视、随需共享、敏捷自助、安全透明的目标，支撑准确决策和数据创新，构筑异化竞争力。

4层保障包括：

l 政策保障： 从目的、适用范围、管理原则、问责等方面进行政策制定，公司层面需统一遵从，确保业务与IT共同参与数据治理。

l 流程保障： 建立数据管理流程，重大决议由企业变革指导委员会决策，通过变革管理体系和流程运营体系落地。

l IT落地保障： 建设承载面向“联接共享”的数据底座和数据服务融合的统一IT平台，完成数据全流程流转与价值变现。

2个抓手是指：

l 信息架构： 构建面向“业务交易”的信息架构，描述业务运作和管理决策所需要的各类数据及其关系，保障企业内统一“数据语言”。

l 数据质量： 建立数据质量管理框架和运作机制，例行开展公司级数据质量评估，由企业数据管理组织定期发布报告，牵引各业务领域持续改进。

上述的4层保障和2个抓手，构成了企业数据战略资产综合治理体系，能够确保关键数据资产的有清晰的业务管理，IT落地有稳定清晰的原则依据，作业人员有规范的流程指导。遇到争议时，有裁决和升级处理机制，治理过程有充足的人力、组织、预算保障。只有建立起有效的数据治理环境，数据的质量和安全才能得到保障，数据的价值才能真正发挥。

作为华为数字化转型的底座，华为云沉淀了大量的实践经验和方案能力，并通过华为云Stack来赋能政企，加速各行各业的数字化转型。在数据治理领域，华为云Stack为政企提供数据湖治理中心服务（DGC）来帮助企业客户快速构建数据运营能力。DGC是数据全生命周期一站式开发运营平台，提供数据集成、数据开发、数据治理、数据服务、数据可视化等功能，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座。下面我们就来一起看看DGC是怎样应对我们前面提到的挑战：

l 进的来：简单高效的物理和逻辑数据集成保障数据全面入湖

非数字原生企业发展普遍有较长的 历史 ，随着不同阶段的发展需求，业务系统间存在大量复杂的集成和嵌套，数据来源多样，数据形成孤岛难以集享。

数据集成：简单易用的多源异构数据批量和实时接入

DGC能够提供活易用的可视化配置与迁移任务编排，将数据迁移和集成的效率提升数十倍。除主流关系型数据库支持外，还支持对象存储、NoSQL等40余种同/异构数据源及三方大数据平台批量迁移入湖。 DGC物理入湖与HetuEngine跨湖跨仓协同的逻辑入湖 作为两种重要数据集成方式协同互补，满足数据联接和用户数据消费不同场景需求，支撑湖从离线走向实时，构建物理分散、逻辑统一的逻辑数据湖。

l 理的清：从源端架构到平台工具端到端数据质量保障

企业在运转过程中，需要定义业务流程中涉及的人、事、物资源，实施有效的数据治理，确保各类数据在企业业务单元间高效、准确地传递，上下游流程快速执行和运作。企业长期存在信息架构与IT开发实施“两张皮”的现象，数据人员和IT人员缺乏统一协同，企业数据架构混乱，信息架构资产和产品实现逻辑割裂，数据模型资产缺失。

平台工具和服务：一体化开发设计，端到端专业服务，有机联动保障数据质量

结合华为数据治理专家团队与项目实践经验，DGC规范设计实现了一体化设计和开发，不仅确保了元数据验证、发布和注册的一致性，而且实现了产品数据模型管理和资产可视，同时辅以专业的数据治理服务团队、成熟项目管理机制和丰富的实践经验，支撑企业构建高质量的清洁数据架构和能力。在政务大数据中心通过DGC一体化平台和专业服务，完成多个委办局全量数据接入，落地数据分层架构模型设计，完成基础库与主题库的建设，实现委办局数据全流程生命周期设计与落地，涵盖数据架构和模型设计、数据标准设计、数据模型物化、数据质量稽核作业等，助力决策支持、宏观经济云图和惠民APP应用系统上线。

l 出得去：通过数据服务和数据地图实现数据自助消费

数据底座建设的目标是便捷地支撑数据消费，确保用户安全可靠地获取数据，并通过灵活的数据分析等方式，按需快捷的消费数据。

通过服务化方式对外提供，用户不再直接集成数据，而是通过聚合应用模型可视化构建，涵盖API发布、管理、运维、售卖的全生命周期管理，作为业务的“可消费产品”的关键要素之一，解决了数据的可供应性。

数据地图：从查询到分析到使用一站式自助

l 用的安：从模型、制度到平台度打造立体化数据安全体系

安全能力模型评估：系统化安全管理抓手

数据安全能力成熟度模型是数据安全建设中的系统化框架，围绕数据全生命周期，结合业务的需求以及监管法规的要求，持续不断的提升组织整体的数据安全能力，提升数据安全水平和行业竞争力，确保数据生产要素安全流通和数字经济 健康 发展。在多个项目中，华为通过安全评估、安全加固等专业服务，助力客户高分通过等保评估，实现数据安全流通。

从制度到工具和服务：统一安全治理框架落地

数据安全治理需要从决策层到技术层，从管理制度到工具支撑和服务体系，自上而下形成贯穿整个组织架构的完整链条。企业组织内的各个层级之间需要对数据安全治理的目标达成共识，确保采取合理和适当的措施；DGC数据安全定义数据密级、认证数据源、对数据动静态脱敏及添加水印等方式以最有效的方式保护数字资产。

企业数字化转型逐步进入深水区，如何提升海量数据治理的效率和准确率，如何将专家经验固化传递都面临巨大的挑战。人工智能与数据治理深度融合将会开启数据治理的新阶段，通过AI加速企业数据生产要素的变现、进一步释放数据价值。

l 智能数据资产编目

l 智能数据标准/去重

通过机器学习技术，自动扫描元数据信息，提炼关键数据项，智能识别新增数据标准、冗余存量数据标准去重，提高智能化程度。

l 智能重复/异常数据检测

智能重复/异常数据检测技术，将数据根据相似读音、相似数据类型分组，通过模型计算相似度得分，超出规定阈值时，自动异常检测和识别。

通过筛选候选主外键时构造特征向量，并调用分类器智能判别该元数据是否为主外键，提升数据模型质量，进而优化和简化后续资产梳理和对外提供数据服务。

数据是物理世界、数字世界和认知世界相互联接转换的纽带，大规模数据交互将构成庞大的政企数据生态。政企数字化转型不能一蹴而就，数据治理亦非一朝一夕之功，治理的数据规模日趋庞大，类型千变万化，手段也更智能丰富，需要我们共同携手从制度、流程、技术、生态度一起努力，构建数据智能新世界。

大数据分析资讯网站有哪些?

华为经过十多年的实践，我们总结出 “4层保障”和“2个抓手”（信息架构、数据质量） ，实现清洁数据，充分释放数据价值的核心手段。

199IT(互联网数据资讯中心)，中文互联网数据研究资讯中心是一个专注于互联网数据研究、互联网数据调研、IT数据分析、互联网咨询机构数据、互联网权威机构，并致力为互联网研究和咨询及IT行业数据专业人员和决策者提供一个数据共享平台。

以数据搜索为核心，综合反映数据的来源、数量、质量、分布、标准、流向、关联关系，满足多用户、多场景的数据消费需求，解决了数据“可搜索/可获取性”的难点问题。消费方获取数据后，还支持从数据查询到拖拽式分析的端到端的一站式自助作业，帮助数据消费者结合自身需要获取分析结果，满足业务运营中数据实时可视化需求。

数据观(大数据产业观察)，数据观是一个大数据门户网站，专注大数据、大数据分析和大数据应用，同时涉及移动互联网、征信、云计算等领域，为读者提供专业的大数据信息交流平台。 艾瑞网(互联网数据资讯平台)，艾瑞网聚合互联网数据资讯，融合互联网行业资源，提供电子商务、移动互联网、网络游戏、网络广告、网络营销等行业内容，为互联网管理营销市场士提供丰富的产业数据、报告、专家观点、行业数据库等服务，打造影响力的互联网数据资讯聚合平台。

有谁可以详细介绍一下移动的融合通信（IMS）

基于AI的智能数据编目系统具备数据的学习、理解和推理能力，帮助团队实现数据自主、简化数据 探索 、实现重要数据资产智能编目。

为了满足未来网络融合的需求，大力促进TD-SCDMA的发展，向用户提供稳定可靠的融合及多媒体业务，移动早在几年前就开始了IMS的研究，并在IMS标准基础上创新性的提出了下一代网络架构——CM-IMS。“CM-IMS是移动实现网络和业务融合的重要解决方案，它是一个涉及接入网、承载网、核心网、业务网、以及终端和支撑系统的端到端系统。”俞承志表示。

CM-IMS的能力

据俞承志介绍，移动已经完成CM-IMS设备、接口、计费、业务开通、以及CM-IMS多媒体业务等系列企标的制定，及实验室测试验证工作。目前，移动正内外CM-IMS相关设备、业务和终端厂家，通过大规模的互作性验证，进一步推动CM-IMS网络的规模组网能力。

他指出，通过CM-IMS网络可以全面提升移动在宽带多媒体业务、固定移动融合业务、以及Web和IMS融合业务等方面的能力，这主要归结于CM-IMS的能力，分别为支持多接入、实现归属地控制、提供灵活的业务平台、开放的网络架构以及完善的管理控制能力。

CM-IMS与CS域共存

在CM-IMS开放的网络和业务能力下，移动希望开展融合V网、融合总机、通信助理、融合视讯、SNS和139互联等多种特色业务。“通过封装CM-IMS和交换网的业务能力，可向应用层提供统一融合的业务能力。”俞承志表示。

同时，移动希望CM-IMS通过数据融合(UDC)促进融合通信发展。俞承志表示：“当前的现状，HLR和HSS单独设置，无法向用户提供融合的鉴权机制、用户数据管理，而且不同域的业务数据分散在各自域的业务平台中，没有统一的接入控制。未来，移动希望融合HLR和HSS，向不同域的用户提供统一的鉴权机制和用户数据管理机制，同时通过融合用户业务数据，实现统一业务对用户接入控制和认证以及统一用户业务数据的存储目标。”

虽然，CM-IMS可实现固定和移动业务的融合，不过，俞承志表示，由于语音业务仍然是个人业务的主要收入来源，而且CS域不可能迅速消失。因此，CM-IMS与CS网络将是一个长期共存的关系。在迈向统一融合的核心网的过程中，部分CS设备开始支持ICS，CS域的软交换机升级支持ICS，CS域转化为CM-IMS的一个接入网络；PS域演进到SAE架构，PS域为CM-IMS提供接入，最终PS网络和CM-IMS网络一起构成5. 建立数据服务： 根据应用场景要求梳理数据链路信息，通过平台或系统调用并分析相关数据，建立场景服务能力。统一的融合网络。

带门控的花园

“我们可以形象地将IMS网络比作为在互联网时代的控制平台——GatedGarden，即带门控的花园。移动正在进行一个wIMS项目，强调的就是IMS和Web2.0技术的融合，这种融合并不是电信网与互联网两种体系架构的融合。而是通过开放API和Widget等技术将IMS网络和业务能力开放给互联网用户，并使其融入Web2.0的生态环境，以提供通信网络与互联网的混搭(Mashup)应用，开拓新的业务领域，增加新的收入。”他说。

俞承志进一步指出了wIMS所代表的涵义。即w等同于Web2.0、Wiz-ard、Widget、Wise与We。“与其让决定用户业务的形态，不如让用户自己选择业务的形态。”他强调。

CM-IMS面向以宽带为主要接入方式的用户提供固定语音和多媒体业务。现阶段，主要提供统一Centrex、多媒体电话、多媒铃、融合一号通、多媒体会议、高清视频会议、传真、消息/呈现/群组等业务。

看上去是个同行赖，为嘛对IMS感兴趣了，我这倒是真有份本省的IMS统一Centrex业务流程，不过内部资料不好公布。

不过这个东西现在公司的业务规范和IMS接入设备技术规范等，都尚未正式下发。ims目前主要是针对客户的多媒体电话、融合V网、融合总机、融合一号通、视频会议业务等，很多省份都还只上线了一部分。不过今年推广是必然了。

城市信息融合是什么 定义 概念 内涵 城市数据融合

目前，部分企业数字化转型中的人才瓶颈问题仍然比较突出。企业中具备大数据分析和数据统计分析专业技能的人才较少，且来源渠道不足。针对这一现状，企业要实施可持续发展的技能培训和人才战略，积极引进数字化人才，深化企业员工干部队伍能力重塑，强化重点专业领域人才培养，优化员工队伍人才结构。除关注内部人才培养之外，企业也可以引入外部专业服务力量，快速学习、应用行业领先的观念技术和管理实践，内外兼修，共同锻造一支有能力实施数字化转型的专业人才队伍。

城市信息融合就是把涉及城市生活方方面面的有效信息集中起来，融合在一个平台，用数据说话、用数据治理、用数据方便民生。

数据融合。依托数据共享交换平台，建设统一的大数据中心，创新信息采集和挖掘分析模式，建立基础数据的集中采集、多方利用工作机制，实现跨部门、跨层级的业务协同。深化拓展大数据融合应用，促进政务数据与互联网、移动互联网、物联网等数据的汇聚整合，形成公共信息资源共享共用和大数据产业健康发数据服务：服务化方式供应数据展的良好格局，带动大数据产业快速发展。

信息融合技术的信息融合的种类和级别

03. 丰富数据应用场景，以灵活输出赋能管理01. 深化数字包容，打造文化认同

企业级数据标准重构——数字化转型的必经之路

物联网中的安全可靠性保障主要体现在网络安全和信息安全两方面。网络安全包括硬件平台、作系统、应用软件在内的系统安全和系统连续可靠正常运行、网络服务不中断的运行安全。信息安全则是指对信息的性、真实性、机密性、完整性、可用性和可控性的保护。和传统的互联网相比，由于的化和能量能力的受限化，在物联网中需要着重考虑的是算法计算强度和安全强度之间的权衡问题，即如何通过更简单的算法和更低能耗实现尽量强大的安全性。

第四次工业革命以及随之而来的数字化转型浪潮已在全球范围内席卷而来。推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，发展数字经济成为落实重大战略的关键力量。“互联网+”大背景下，大数据、物联网、人工智能等新技术应用成为 变革的驱动力，越来越多的企业制定了数字化转型战略。

IT架构升级指企业信息系统的升级与优化。 企业信息系统建设升级一般会经历电子化、信息化、数字化三个阶段。电子化为初级阶段，即企业构建单一部门应用的信息系统，将线下事务向线上迁移，运营数据“从无到有”；信息化为稳定过渡阶段，以各部门信息系统集成支撑业务集中化、标准化、规范化，运营数据“从有到通”；数字化为高级阶段，以企业数据驱动业务精准重塑，依托人工智能、大数据、中台建设等技术支撑，助力企业发掘运营管理、生存发展的解决方案，发挥“数据资产”价值。

管理体系重塑指企业经营管理智能化。 构建以“数据贯通与分享”为基础的管理体系，以适宜的IT架构基础为依托，实现企业运营数据自动获取并广泛链接，基于数据理解业务实质，洞察价值创造过程，开展业务决策和敏捷行动，驱动业务创新和精益管理，实现管理“蜕变”。

数字化转型依托云计算、大数据及机器学习等前沿技术手段，以文化先行、组织赋能、人才支撑和机制牵引为助推力量，协助企业克服内外部发展阻力，促进企业管理提升。数字化转型后的企业一般呈现四项典型特征：

企业实现高效管理离不开系统和数据。当前，大多数企业已经通过内部信息系统建设实现了“信息化”。这些信息系统普遍为套装软件，以流程为中心，根据预先确定的流程处理场景，建立紧耦合的数据模型，规范数据采集、规则控制和业务处理，最终形成信息输出。

在万物互联的数字化时代，企业对高效决策、精益价值、灵活响应的需求，和传统信息系统模块化、流程化的支撑能力间形成了冲突；同时在长期经营管理的过程中，跨部门系统应用数据标准和口径的不统一导致的信息协同障碍积累。

数字化转型正是为了破局和迎战，实现现实世界与数字世界的融合、互动，在数字世界中模拟推演，促进战略落地，优化经营决策。零散、无关联的数据并不能称为资产，为深度释放数据资产价值，重构企业级数据标准是必经之路。企业业务部门和技术部门需要共建共享，通过梳理数据逻辑、构建数据地图、明确数据标准、打通数据链路、开展数据洞察和数据应用。以企业数据为中心，将功能应用服务化、组件化，支撑灵活变化的业务需求。基于数据融合构建价值网络，共创价值增长空间。

企业级数据地图

数字化转型是企业级的整合和变革。数据作为转型的驱动能量，若仅服务于部分职能，势必无法发挥其全部的价值，数据需要贯通，数据标准也必须是企业内部通用的。企业应以业务脉络为基础，全方位全面梳理业务逻辑及数据关系，对现有流程、制度、系统进行优化改造，形成稳定的数据关系内核，系统架构优化，提高数据使用效率、提升数据资产价值，依托数据快速输出，实现管理赋能。

在企业级数据标准重构实践中，可遵循三个步骤，以统一数据标准为起点，逐渐完善前端业务流程改造，从源端产生语义统一、逻辑清晰、高标准高质量的数据，构建坚实的数据资产基础。

01. 建立企业级数据标准，形成跨部门“共同语言”

围绕企业业务主线，梳理业务场景，对各类信息和表单元素进行解构和提炼，这是构建企业级数据标准的基础。在统一数据标准的过程中，可以以财务信息为起点，通过单笔财务记录向前追溯对应业务场景；以产品类型和产品生产全过程为经络，明确业务逻辑，对经济业务场景进行元素化解构；从管理对象、交易记录、业务标签三个层面对数据元素进行规范表述，形成清晰的数据关系。

在管理对象层面，对单专业及跨专业管理对象进行识别。 对于单专业管理对象，围绕企业经济事项全场景，统一每个专业视角下最小单元的颗粒度和业务属性描述需求，围绕管理对象能够进行自由组合，支撑多视角融合。对于跨专业管理对象，针对企业组织、客户、资产设备、项目、业务伙伴等，围绕跨专业共用的管理对象和业务属性描述需求，梳理数据信息，建立统一通用的数据标准。

从管理对象层面对数据元素进行表述

在交易记录层面，规范交易信息传递过程和路径。 按照业务价值链梳理交易记录规则，规范各类单据的信息字段，建立跨专业共同遵循的流程管理规范，围绕业务交易，固化数据连接关系。例如，建立企业内合同、订单、信息的同源联动，建立完整的采集源头，部署清晰的数据录入标准，对各类单据的完整性进行强控。在此基础上，明确业务作与线上记录规则，对数据源头进行动态更新，实现各类数据信息的规范传递。最终可以精准匹配管理对象，以完整的单据链和信息链对业务管理流程进行精准的数字重现。

在业务标签层面，建立规范统一的标签体系。 构建业务标签的目的在于统一同类业务属性的跨专业描述方式，实现管理口径的统一。在构建企业业务标签时，可遵循四条原则：

依托清晰完整的数据元素和数据关系，构建企业经营数据地图，实现数据伴随业务活动的实时自动记录，明确业务到价值的转化，可视化展示公司运营过程，精准识别数字化建设需求。

数据标准建立方式示例

02. 开展业务流程改造，实现端到端数据贯通

在以企业财务为基础的数字化变革中，对业财链路的梳理贯通是实现数据赋能管理的重要“桥梁”。通过对财务、业务开展数据梳理和流程改造，对从业务源端到财务末端的每一个数据项的产生与流转过程规则进行清晰描述，利用数据间的继承关系再现实际业务发生过程，将各类环节的数据聚合到每一个管理对象。在此过程中，企业需要重点关注三方面的内容：

通过数据洞察，构建多场景应用实践，聚焦增量效益，以业务行动实现业务创新和管理变革。以灵活的输出方式，深挖数据的意义和价值，在数据的积累和验证过程中形成多层次、多领域、多场景的业务实践。以价值信号驱动管理行为变革，从效率、效益、创新和共赢四个方面价值创造。

对企业运营进行精准刻画，根据不同场景信息需求对数据进行灵活加工。以多频道报表及应用场景为媒介，对各类基础数据和动态数据进行分析比较，提供量化评价，智能优化信息输出，服务于管理决策和业务决策。围绕企业业务发展、资产管理、、组织激励等管理领域，通过价值数据和业务数据的聚合分析，为公司管理层以及各业部门提供高效透明的数据服务，实现从业务动因入手，推动精准评价、精准投资、精准激励，提升对企业经营的敏锐洞察和高效决策能力。

构建应用场景一般遵循以下五个步骤：

1. 明确场景需求： 确定应用场景需要服务的部门和人员，明确业务需求及场景应用预期成效；

3. 澄清数据源： 梳理应用场景中涉及的业务流程，澄清场景所需数据类别、计算方式、数据源系统及相应的业务逻辑关系；

4. 确定输出方式： 明确应用场景成果的线上或线下输出及展示形式，制定场景未来的实施规范及迭代规则；

在数据标准重构的过程中，企业能够实现“三项转化”。一是由“数据”到“信息”的转化，解码数据背后的管理信息，形成更完整的现状描述；二是由“信息”到“洞见”的转化，挖掘信息背后的提升价值，开展更科学的预测分析；三是由“洞见”到“行动”的转化，以数据价值赋能决策，为企业提供更智能的决策建议，助力业务管理提升。

深入洞察数据实现的“三项转化”，使企业能够有效应对数据获取、数据融合、数据赋能面临的困境，实现由“业务各说各话”到“统一数据语言”、由“数据拼凑汇集”到“数据高度融合”、由“管理业务数据”到“数据赋能管理”的数字化转型。

无论何时，任何企业的变革转型都需要以文化认同为基础。唯有组织上下对变革理念都采取包容接受的态度，将数字化的理念深刻融入企业发展的文化血液中，方能由“被动”化为“主动”，以内生动力推动转型可持续发展。企业要将数字化转型作为发展战略的一部分进行深入部署，制定适宜且明确的战略、顶层设计和路线图，在各层级单位、业务部门、员工间宣贯普及，增强企业人员在数字化建设中的参与感，加强对转型实效的体验，并人才团队打造数字化技能突破口。

02. 规范数据管理，强健数据信息

部分企业存在诸如数字线上化程度较低、数据源质量不高、 历史 数据离线化碎片化、数据库管理范性较等情况，这些问题成为数据获取和管理方面的瓶颈，限制了企业更高层次、更高质量的数据应用。对于这些企业的数字化转型，可建立数据统一管理机构，强健数据基础，规范数据标准，全面开展 历史 数据规范治理，减少对基础数据和绩效指标的人为干预，保障数字化转型的顺利实施。

03. 促进业务融合，立足全局视企业级信息架构：结构化的方式实施有效的治理角

04. 加强数字应用，布局 敏态 运营

05. 深化人才管理，锻造专业队伍

数字化转型将是未来5-10年间重要的管理变革方向，对企业而言机遇和挑战并存。一方面，数字驱动革新为企业克服自身内部发展阻力并促进管理提升提供契机；另一方面，转型并不能一蹴而就，其长期性和复杂性要求企业在组织、技术、文化、管理等方面进行全方位的调整。在持续深入打造数字化的进程中，如何 探索 适应企业自身发展的路径，如何实现数据信息的有效聚合，如何满足数字化管理对组织内员工水平、技术能力和运营能力提升的诉求，都需要不断 探索 实践。“神而明之，存乎其人”。转型浪潮中，企业对于变革的信念、坚持与飞速进步的技术必将迸发出蓬勃的活力，走出独到而创新的数字化之路。

本文是为提供一般信息的用途所撰写，并非旨在成为可依赖的会计、税务、法律或其他专业意见。请向您的顾问获取具体意见。

一部手机游甘肃综合服务平台融合了哪些信息技术

和传统的电信网、互联网服务模式相比，物联网服务的不同之处在于强调服务的主动性提供，因此需要更高级、更复杂的服务搜索和发现技术。目前的Web服务搜索和发现技术主要有直接搜索、集中架构式搜索和分布架构式搜索三大类。直接搜索是指使用者向服务提供者直接索要服务描述的副本；集中式架构搜索是指服务提供者在一个中心目录中注册服务、发布服务公告及引用，供使用者检索；分布架构式搜索是指在Web站点上存有对服务提供者提供点处的服务描述的引用，使用者通过指定检查Web站点来获得可用的Web服务。物联网服务的搜索和发现需要在以上技术基础上增加主动性环节，即根据用户需求，自动搜索、发现和组装合适的服务，并在动态变化的异构网络环境中实现服务的可靠传送和主动提供。

一部手机游甘肃综合服务平台融合了H5、APP、小程序、流媒体信息技术。一部手机游甘肃”采用了业内的分布式、微服务、大数据治理、人工智能核心技术体系，结合H5、APP、小程企业数字化转型是指通过构建数字化运营体系实现企业级变革，包含对企业IT架构的升级以及管理体系的重塑。序、流媒体众多技术手段，综合呈现甘肃省文化和旅游资源，给游客提供优质服务内容。