财务应着力构建数据规范体系,构建业务数据中心

目前，用数据说话已经成为许多企业在实施管理时遵循的重要原则，数商将成为企业家控制未来的重要能力。这种能力不仅包括企业收集数据、识别能力，还包括解读数据和应用数据的能力。特别是管理决策，必须基于充分的数据信息。落在财务领域，财务分离的状态导致财务数据滞后、不完整、不正确的突出问题。财务应着力构建数据规范体系，构建业务数据中心，依靠坚实的数据结构设计，逐渐解决现有数据问题，构建面向未来的数据应用体系。

据张天介绍，Popeyes会员数据系统的建设集中在数据中心。在他看来，企业的基础数据建设和处理应该提供成熟的产品化解决方案，而不是投入大量的人力成本重新创造前进的轮子，像数据中心产品之一的Dataphin一样，可以减少企业在数据处理和管理方面的工作量

五个重要步骤数据中台在具体落地实施时，应结合技术、产品、数据、服务、运营等五个方面开展工作，在构建闭环时多考虑基础设施部分的能力，完成闭环建设后，可以在各个环节不断丰富能力，逐渐成为数据应用的完整体系。

问:事实上，无论是数据中心还是其他toB项目，每个项目都会遇到临时的不可控因素。为什么在数据中台项目的执行过程中，变化特别多，项目经理特别需要注意？

新一代数据中心继承了传统中心的管理和计算能力，同时深入融合了知识图像和数据的系统。明略科学技术帮助企业将数据访问系统，从数据流中提取知识，沉淀整合，最终形成知识图像，是企业可以再利用的知识管理平台。以工业能源电力行业为例，数据资产不仅扩展到传感器数据，还扩展到所有设备的管理、检查、修复。明略科学技术帮助企业积累了许多行业Know-How。例如，在轨道交通、电力、工业智能制造领域，经过知识管理系统整体的加工和沉淀，最后形成了工业系统各领域的知识故障图像。这些故障图像结合多种第三方数据，最终形成工业设备故障处理的一系列智能决策，帮助工业企业提高效率，降低成本。

循环智能是企业服务公司，利用领先的人工智能和NLP原创技术，建立基于对话数据的AI销售中心，提供线索评分、产品推荐等服务，帮助企业提高顾客转型。另外，循环智能还提供销售、呼叫中心的智能质量检查系统和专业的电话录音ASR转写解决方案。目前，公司有80多名在职员工，70%是人工智能算法和开发团队。

技术业务双驱动的创新测试团队，主要负责赞中台的整体质量保障，支持赞千亿级交易系统的稳定性。在这里，参与大流量、高并发、高扩展的千亿级规模电气商务基础结构的建设和保障，与我们一起构建了前后端测试、大数据测试、测试流程标准化、测试工具平台化。通过技术手段不断丰富和完善我们的质量保证能力。我们有互联网技术大牛，有很多行业实战经验，我们也跟随行业发展，参与行业交流，我们还基于实际情况，开发了具有赞扬特色的测试中心。

克瑞数据中心依靠先进的技术(大数据AI)，多年沉淀的数据资产、房地产行业多年的专业咨询，通过数据中心的输出能力，创造数据价值，赋予业务和生态能力。

科研成果管理系统

在业务计划和数据中台计划阶段到最后的开发交付阶段和持续运营阶段之前，还有上下的数据建模阶段。数据建模的主要任务是数据模型设计和数据建模开发，其中数据模型设计涉及数据域模型设计(数据标准规范定义)、标签模型设计和算法模型设计。

数据的中心能力。数字化建设是一项复杂、长期、艰巨的任务，全面深入利用数据这一新的生产要素，发挥其更大的价值，形成全面的智能决策系统，需要数据中下一代智能DIAI决策的融合，逐步推进

海通证券软件开发中心总经理王洪涛分享了数字时代证券公司数据中台建设的思考和实践。数字时代来了，证券公司必须数字变革:深入挖掘护城河，构筑竞争壁垒。数据中心是证券公司的重要线索，其核心是将数据变成资产，为业务服务。一方面发挥数据生产力，建立数据驱动新引擎，另一方面深化数据服务，使数据资产产产生价值。