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云榕數據中臺
云榕數據中臺
工業企業的數據資產中心與數據能力中心,是企業級數據中臺全鏈路解決方案
樹根云榕數據中臺是面向工業企業的數據資產中心與數據能力中心,結合優秀的方法論和領先產品能力打造的企業級數據中臺全鏈路解決方案,包含數據集成、數據開發、數據服務、數據治理等相關功能,聚焦企業數字化轉型,深挖數據價值,提升企業數據生產力。
企業痛點
  • 信息孤島
    信息孤島
    業務系統未打通信息孤島難協同
  • 數據質量
    數據質量
    企業數據資產雜亂無章,無法挖掘數據價值
  • 決策低效
    決策低效
    數據開發效率低,無法應對業務的快速變化
產品優勢
  • 重業務,形成數據閉環
    開發平臺構建基于業務框架,一站式數據采集、計算、加工、存儲,實現數據資產,形成數據閉環,實現數據服務于業務的目標。
  • 高復用
    基于統一的數據基礎模型,賦予數據高復用能力,降低數據維護成本。
  • 數據可視化,輔助決策分析
    提供可自定義圖標的BI報表應用實現數據可視化,為企業對外展示業務數據及對內分析業務情況提供有力抓手。
  • 強集成,平臺化,服務化
    各功能應用采用微服務架構,集成于云杉平臺,涵蓋樹根應用、生態應用、客戶應用,擴展性強,滿足高效靈活的運營需求。
  • 易上手,簡單高效
    平臺提供向導模式、腳本模式兩種API創建方式,操作可視化,降低用戶理解成本。
  • 高安全性,強可控性
    平臺具備完整的權限控制體系,API調用需要獨立、每30分鐘更新一次的token,并且可隨時快速收回、恢復某應用的API或單個API權限。
  • 解決方案配套
    配套樹根工業數據中臺解決方案,實現業務、組織、技術的創新和優化。
產品架構
產品功能
四大數據功能,深挖數據價值,提升企業數據生產力
典型應用場景
形成數據資產
形成數據資產
典型用例:某裝備制造企業,業務系統增多,海量多源異構數據根據按策略入湖,結合數據治理形成企業數據資產;
收益價值:數字化運營效率提升10%。
數據質量提升
數據質量提升
典型用例:某鋼鐵企業圍繞數據從產生到銷毀的數據全生命周期,建立數據治理體系,配合管理制度和管理流程提升數據質量。
收益價值:數據質量、數據可靠性提升50%。
數據價值挖掘
數據價值挖掘
典型用例:某零配件企業基于數據資產,針對訂單各個環節監督分析,發現實際生產過程中可提升的環節,縮短交付周期。
收益價值:企業運營效率提升30%。
實施案例
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常見問題
  • q數據中臺比實時數據庫+關系數據庫的方案強在哪里?
    a
    核心區別在于IT&OT數據融合分析。OT數據進入的實時數據庫,也能做到大數據的存儲,還有一部分的數據存在傳統關系數據庫中,如果做分析場景要把實時數據和IT系統的數據進行融合、關聯、分析,開發的成本會非常大,所以如果能找到一個跨數據源進行數據關聯、分析、處理的工具就會事半功倍。
  • q樹根數據中臺與阿里、華為比優勢在哪里?
    a
    樹根在制造業的數據分析應用的知識和模型沉淀會更加豐富,對行業的理解更加深入。
  • q根云平臺和數據中臺關系?
    a
    相同點:都是為了解決數據整合、處理和使用的問題。都需要進行數據清洗、預處理、存儲和分析等工作。

    不同點:根云平臺主要處理設備數據,而數據中臺處理的是企業內部各種業務數據。數據中臺更注重數據的統一標準和數據質量,而根云平臺更注重設備數據的實時性和準確性。
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