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城市大数据中心数据治理

目前,全国有300多个城市都在推行智慧城市建设,并搭建自己的大数据中心,但由于各地对数据治理的理解和认知水平参差不齐,没有统一的规划指导和标准支撑,城市信息资源共享、整合、有效利用和跨部门协同仍存在很大问题,因此,有效推进城市范围内数据的融合治理,从根本上实现跨部门的协同共享、行业的行动协调、城市的精细化运行管理是智慧城市建设成败的关键。

德拓利用DanaStudio平台,打通数据治理过程中的数据链路,将数据采集、质量探查、数据标准化、数据加工、数据服务等流程工具化,以“产品+服务”的建设方式,大幅度提升数据治理工作的效率和质量,有效地支撑了数据中心的数据从成本向资产转变的过程。

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城市智慧社区建设

智慧社区是智慧城市的重要组成部分,与传统社区相比,智慧社区具有自动化、集成化、智能化的特点。近年来,北京、上海、广州、深圳、南京、宁波等城市都在兴建智慧社区,并把建设智慧社区作为保障和改善民生的具体举措,涵盖了城市管理、公共服务、社会服务、居民自治和互助服务等方方面面。

德拓充分利用物联网感知数据,通过建设智能化综合信息服务管理平台,联动社区、公安、物业、消防等多个职能部门,在小区安防、出租屋管理、老年人服务、基础设施管理等方面为居民日常生活提供便捷服务。

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大数据业务流程再造

在智慧城市的运行管理中,数据孤岛是一个绕不开的难题,实际上,数据孤岛的产生来自于业务孤岛,由于建设时期、建设主体、建设厂家的区别,大部分单位的业务系统都是相互独立的,在信息化向“智慧”演变的时代,相互独立的业务系统已经无法满足高效率的业务需求,因此,业务流程再造迫在眉睫。

德拓基于自身的大数据平台及对数据的理解,充分认识到数据是业务的核心载体,打通数据是打通业务的关键,在多个领域进行落地实践,利用数据融合及数据自流程的方式,以数据为核心、业务为指导,实现了业务流程再造,为大量政企单位重新定义了业务模式。

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大数据行业/企业画像

大数据画像是通过可视化的方式,将行业/企业等描述对象的相关数据进行融合,并根据用户的需求进行精准的内容呈现。从画像组成角度,需要从不同的维度进行内容呈现,以业务洞察点为呈现重点;从画像表达逻辑角度,需要从宏观、中观、微观不同视角进行切换,粗粒度维度可以下钻到细粒度维度;从画像表现形式的角度,需要以“多维度、多角度、个性化”为设计目标,做到可以从不同的角度实现维度的自由切换及视角的随意变换,以有逻辑的图像化表达形式取代传统的碎片化数据及文字报告等形式,形成个性化、可交互的大数据画像,助力行业/企业信息的精准表达。

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大数据风险管控

对城市治理的主要客户群体——政企客户来说,风险管控主要体现在业务风险管控和人员风险管控两个层面。通过数据融合分析,重新剖析业务流程各个环节可能存在的风险点,建立风险预警业务模型,对潜在风险进行实时管控和预警。比如对于业务执行过程中的操作、流转数据进行实时的监督,及时发现执行不到位、违规业务的行为第一时间进行预警。通过大数据定制服务和基于业务流程的风险预警模型,实现大数据风险链路管理闭环。

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大数据人员效能管理

用数据深度刻画和描述一个人,通过数据留痕的方式全面地获取个人的基础数据、业务数据、绩效数据等基础信息,从个人能力、成长经历、日常表现、健康状况、人际交往、奖惩记录等维度细化一个人的能力指标,结合个人岗位职责特点,健全各类工作记录和评分体系,让数据说话,以“人岗适配、人尽其才”为核心思想,构建智能化的“人岗适配、数据画像”,促进队伍管理手段全面提档升级,实现个人职业发展与组织效能提升的双赢。

  • 业务咨询、市场合作:61619362
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— 方案概述 —

徳拓信息依托对城市治理业务及数据的深刻理解与洞察,基于徳拓大数据产品DANA平台,推出了城市治理领域的若干个大数据整体解决方案,综合利用了分布式存储、大规模并行计算、内存计算、海量数据挖掘等先进技术,提升数据采集、存储、分析等各个数据处理环节的效率和能力;综合处理、分析和挖掘政企类客户系统的平台数据,实现城市大数据中心数据治理、智慧社区建设、业务流程再造、大数据行业/企业画像、大数据风险管控、大数据人员效能管理等多个应用场景的落地,为城市的精细化治理提供多方位、深层次的数据化支持。

— 应用场景 —

1

城市大数据中心数据治理

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2

城市智慧社区建设

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3

大数据业务流程再造

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4

大数据行业/企业画像

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5

大数据风险管控

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6

大数据人员效能管理

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