构建数字服务运营解决方案,赋能中小银行迈出数据治理第一步

也有人认为数据台的构筑是通过ETL选择、清洗、转换业务系统的数据加载到数据仓库。由此，企业中分散、 凌乱、标准不同的数据就可以整合到一起了。但是，传统的数据处理方式只会形成更大的数据孤岛。数据仓库需要根据文件存储来复制数据源，数据仓库本身也具备计算能力，可以为其他计算系统提供存储功能。数据中心分离了数据和存储。数据中台本身没有数据，数据来源于各种文件和业务系统的API。数据中台拥有这些数据源的适配器，相当于建立了通向不同数据源的互联管道。数据仓库是数据中台的重要组成部分，也是元数据的重要来源。数据仓库并不意味着数据中心。

数据中台：数据中台作为中台的核心平台之一，最简单的数据中台可能是数据仓，是将传统数据仓扩展到企业级所有数据的更大领域，对这些数据进行数据采集、数据建模、数据服务，并为前端提供不同维度的数据应用。

目前，元年数据中台解决方案已在许多传统企业内部落地。以中石化旗下的分公司为例，元年科学技术帮助该客户升级微型服务结构，建立了集数据管理体系、业务融合数据资源池、财务分析应用于一体的财务数据中心，实现了财务数据、业务数据、财务数据的融合，大大推进了企业的管理创新和业务发展。

百融云作为中国领先的人工智能和大数据应用平台，在实现数字转型的过程中，了解不同金融机构的个性化需求，产生了定制的系统配置服务，产生了百融云创智能风控中心的解决方案。

银行数据中心是数据收集、加工、分析的中心，与数仓和大数据平台相似，但比两者高。目前，数据仓库和大数据平台主要是加工特定数据为一些特定的应用场景服务，没有全行级数据标准和数据处理流程，数据类业务创新难以普及。数据中心使用统一的标准，连接全行级数据和外部数据，形成统一的数据处理流程，生产标准的数据成果，广泛应用于业务创新。

基于这些产品，同盾对外输出全栈式解决方案，帮助银行构建全行级智能风控中心台，包括以天策、明模、极追踪、云图为中心建设的风控中心台，以星河为基础建设的数据中心台两个平台

基于模块化、组件化的技术结构设计构想建设智能综合管理平台，整合各业务系统数据和感知层数据，利用下一代信息技术建设业务中心和数据中心，形成具有自我感知、自我决定、自我执行的智能平台，为上层业务应用提供统一的数据汇总和技术支持建设智能化生产服务和调度平台、业务综合管理体系、煤矿智能化综合协同控制平台，实现矿山各业务体系数据共享服务和智能协同控制。

业务中心台、数据中心台、AI中心台都是中心台衍生出来的，其目标是希望自己提供的各种服务标准、开放、可再利用，避免服务孤岛出现，扩大各种服务的范围和生命力。它们与业务、数据和人工智能相结合，赋予了新的特点和生命力。

所谓的数据中台，是利用获取的各类数据，对数据进行加工，获取分析结果后提供给业务中台使用，构成核心数据能力，为前台基于数据的定制化创新和业务中台基于数据反馈的持续演进提供了强大支撑，可以理解为数据中台为前台提供了强大的“雷达监测”能力。

走班排课系统源码

基于对通信数据的价值肯定，ICC融合通信中台通过支持“多渠道接入、多供应商支持、插件化设计”的通信基座，从根源上实现各渠道平台和业务系统之间的互联互通，打造多源多维的通信数据池，赋能中小银行迈出数据治理的第一步。

数据中台信息实时主动推送体系，快速发现日常运营中的问题，通过数据分析业务趋势及痛点，以数字化驱动鞋服行业运营模式的快速提升。

除了智能运输维护，数字服务运营也是在这次大会上首次登场的方案之一。该方案基于平台应用的集约思维，基于数据中心和技术中心，融合流程引擎、知识运营、机器人、即时通信信息、配置资源管理能力等核心运营中心能力，构建数字服务运营解决方案，灵活快速构建数字服务运营场景