数据集成控制终端(加油站数据追踪控制设备)和数据信息收集设备

其中，数据集成控制终端(加油站数据追踪控制设备)和数据信息收集设备(加油站数据多参数传感器)利用大数据、物联网、AI等数字技术驱动能源产业数字化，建立数字化大中心台，加油站的经营管理和变革

值得特别关注的软件领域已经硝烟弥漫，中美的卡和卡之战悄悄开始。过度依赖开源代码和现有数学模型，缺乏核心算法，人工智能的发展面临着脖子的困境。但是，在大数据、数据中心和知识图像领域，这些都很重要，和美国几乎在同一条起跑线上，高科技防止卡的新军——北京海致网聚信息技术有限公司的异军突起。

初步构建了面向未来的科技基础设施和能力。一是在云计算方面，，建立开放的信息技术结构，加快云转移的二是技术中台方面，以应用编程接口(API)为主要共享形式，推动业务组件、技术组件的开放和再利用。三是数据中台方面，搭建全行统一数据门户“招数”，提升全行数据分析及用数能力。四是人工智能方面，不断完善客服云、舆情云、视觉云三大AI云服务。

智慧技术工程院副院长刘波介绍，TongBase?是基于数据中心的私有云解决方案，具有强大的异构数据源整合能力、完善的数据管理体系和快速的数据服务能力，包括数据整合、数据湖、数据开发、数据管理等软件，贯通数据的全生命周期，具有全过程、国产化、包容性强、操作性强的特点，可应用于城市政务服务、社会管理等多个领域

商业智能工具之所以能够在几秒钟内完成数据的正确匹配、运算分析、可视化表现，是因为它拥有强大的数据处理、分析、可视化功能板块。比如数据中台能在短时间内对来源复杂的数据进行处理，统一数据分析口径，方便数据精准匹配；又比如奥威BI商业智能工具综合内存行计算、定时快照、智能缓存等多种技术手段，减少与数据库的交互、定时自动创建报表快照、提前将结果集缓存到内存等，大大提升了大数据开发以及使用效率。

还有就是刚刚提到的数字化运营，如何通过已经积累的数据变成模型反向去推到过程当中来。首先一定先建立这样的框架，这张图看起来很简单但做起来真的很难，所以在这里给到大家的建议是：不要想一蹴而就，要做的是持续迭代有产出。起初，整个框架和结构非常重要。一旦发展，我们必须想办法先取得一些成就。最好的案例是客户关系管理。虽然客户关系管理只是为了渗透以客户为中心的所有数据。然而，这是一个非常轻量的基于客户的数据中心。

拖雷:客户实际上有不同的类型。如果有更了解技术的客户(如企业技术部门)，助教会直接购买我们的平台产品。如果是企业的业务部门的话，关注数据中心完成后能给业务带来什么样的价值。

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由于智能决策的来源是大数据，其精度和效率远远不能与人工比较，运行中台2年后，德恩精工的销售、库存管理、生产程序、智能供应链等在一定程度上提高，系统程序到90%，交货期预测精度超过80%，设备资源利用率提高8%，生产效率提高70%

基于电商平台的基础数据，补充外部数据，设计完成了复盖企业属性、信用履约、交易特征三个维度项目的10个一级指标和72个二级指标。将算法模型部署到数据中心，实现自动化客户层次和客户评价。

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在刘贤荣看来，金融大数据具有以下的发展趋势：业务线上化、移动互联带来的数据量的飞跃式发展（PB到EB级）；新型数据应用日益增长：日志、用户行为、非结构化数据、共享数据；基于数据的应用更加转向实时客户服务（实时数据赋能）；中台战略成为趋势；数据挖掘分析能力成为银行竞争的重要领域；隐私计算快速发展；业务数据化、数据业务化，数据运营理念逐渐丰富。

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