WakeData+数据治理方案

公司介绍--销WakeData惟客数据是一-销客户经营数字化系统数据驱动小程序/公众号微信/企微/抖音运营自动化营销数据模型广告CTR、推荐服务、智能营销、智能会话提取数据智能底座(数据湖)数据资产运营&生态数据资产运营&生态华为、平安、用友、万科、万达等核心一线互联网及软件服务公司。团队研发人员占比超82%,研究生占比15%,公司在北京、上海、广州、深圳、珠海、成都设有研发中心，其中，在珠海设立了一支博士技术研究团队，具有强大的研发创新能力。借用区域优势服务客户华北大区上海2021年7华西大区华东大区华西大区圳2018年8月2018年8月华南大区惟客获得多家顶级资本投资，累计融资6亿+,经营稳健，弹药充足2023年10月再获政府产业基金投资长沙市政府基金湘江国近亿元融资2022年2027年预期收入5亿上市2023年预计营业收入24,276.87万元接入大模型，垂直大模型成，自动建模万物互联，工农业IoT空间运营服务产业互联，产销协同管理，产品数据打通，产品智能服务营业收入17,143.90万元营业收入5,471.92万元红点中国B轮融资面向消费者的全生命周期管理，全行业能力复制获客销售，销售转换、会员运营、流量运营，消费者画像，全渠道管理新一代信息技术基础中间件，高性能，高可用，易扩展云原生，数字生态连接，安全，敏捷，可视化领域模型设计营业收入1,251.54万元红杉资本A轮融资大数据智能底座，算法服务，打通企业运营数据，实现数据驱动业务数据湖、增强分析，预测能力，数据安全，数据治理，数据资产-惟客数据积极参与信息产业国产化进程，成为大数据基础软件和行业应用软件国产化替代的重要推动者。-已助力地产、汽车、商业文旅、零售消费、政务等行业客户实现了关健信息系统国产替代。-替代对象包括数据仓库基础软件SAPHANA,IBMDB2,Treradata,大数据平台CloudearDataPlatform;行业应用软件SalesforceCRM,AdobeAdvertisingCloud,MicrsoftDynamics365等多家国外主流厂商产品。8碧美的置业圆置地汽车工业S①万达团SUnaC融创器中给溺海外AM箭牌卫浴继上明描*理政企I公司自成立以来，成功申请50项软件著作权、1项双软证书和5项专利，实现年均科技成果转化14项以上。惟客数据通过提供企业数据整合和优化工具，可更好地服务于数据治理，解决数据汇聚难、监控难、使用难等问题，提高数据汇聚效率，降低数据整合风险，减少公司自成立以来，成功申请50项软件著作权、1项双软证书和5项专利，实现年均科技成果转化14项以上。惟客数据通过提供企业数据整合和优化工具，可更好地服务于数据治理，解决数据汇聚难、监控难、使用难等问题，提高数据汇聚效率，降低数据整合风险，减少数据汇聚开发成本，降低企业数智化转型技术门槛。数字化服务TOP10”国密算法国产芯片国产系统兼容中国信通院“铸基计划”惟客大数据平台整体产品架构：做厚做强数据支撑提供数据驱动引接入业务，提高大屏/PC/移数需字化决策服服运营和管理能计算底座结构化&非结构、实时&离线的数据非结构化数据分布式存储湖仓一体管数据管理平台数据资产数据安全数据质量元数据数据存算底座数据采集平台企业内部系统数据第三方平台数据外部合作数据分布式计算据资产的实现价值的能力数据服务平台-面向应用的统一服务中心数据研发平台实时开发机器学习流批一体惟客新一代惟数平台提供对企业数据资产的模型规划任务运维离线开发算法开发采建数据采集平台-实现多源异构数据源的互联互通支持多源异构的数据采集工具，进行全域数据采集，解决分散在企业各处的数据孤岛问题结构化数据结构化数据半结构化数据存储存储DataIn实时整库同步埋点SDK统计校验资源优化智能告警实时数据统计校验资源优化智能告警实时数据加密传输30+数据源支持低代码开发秒级同步性能卓越支持20+以上数据源类型、100+厂商业务系统入湖；零代码开发，灵活实现数据采集；性能卓越。DD实例状态共1396条实例0001699020231201140000WXAPPIDMsoLHM教据交换2户*(odswapp.sans 1690920231201140000wXAPPLY0LM)教脑交换202 户数据研发平台-可视化的建模工具，规划数据资产建设标准数据标准字典管理业务主题指标管理维度定义规范建模多引擎支持SQL为主NLP:智能话术推荐算法模型服务-快速为企业构建AINLP:智能话术推荐趋势分析：流失预测快速为企业提供AI趋势分析：流失预测快速为企业提供AI能力情感分析：产品力提升统一管理AI统一管理AI能力，形成AI资产低成本响应行业垂直需求底座文本算法语音算法视觉算法决策算法(定制)数据管理平台-元数据核心特性通过元数据及数据血缘的统一管控，让开发人员可以快速了解中台的数据的使用情况，快速定位开发问题，了解开发内容。数据概况数据血缘版本管理主数据治理-统一数据对象管理，支撑数据横向贯通业务管理和分析水平提升业务源系统数据接口行业级数据标准建模主数据全生命周期管理主数据质量实时管控主数据分主数据分数据平台数据平台数据应用数据应用采购域财务域经营域项目域人力域采购域财务域经营域项目域人力域营销国家地区货币汇率财务财务主数据拉通-构建统一项目主数据标准，拉通业财数据科目科目主体主体项目项目投入成本(工时)主数据拉通-构建ID-Mapping映射模型，支撑全周期数据分析以项目主表为核心，基于项目管理全周期主线，拉通所有业务端、财务端的数据，同时关联客户、产品、人员、科目等实体，维护ID-Maping映射表，保证端到端的数据实体一致，支撑项目全周期拉通分析。实现方式项目编码及属性整合清洗匹配合并监测预警数据管理平台-通过数据质量监控保障数据的准确可靠支持按照月、周、天、时、分多时间维度进行质量检查任务调度。根据质量稽核类型及关注问题维度，自定义在任务配置时进行引用，稽核结果更直观可数据监控规则数据监控规则质量改进跟踪人工合并数据治理会议人工干预业务部门修正质量改进建议人工核实数据质量报告联数据监控脚本批处理数据服务-快速提高数据开发与共享效率支持常用关系型数据库、大数据、MPP数据库作为数据源，数据服务整体能力支持接入应用管理、支持应用授权、API级别Token管控，支数据安全：坚定国产化适配能力，确保数据安全可控国产芯片国产系统国产芯片国产系统国产信创兼容某头部地产集团数据中台项目19年开始提出“全周期综合竞争力提升年”,提升办牵头，搭建“存-管-治-用”构建集团大数据治理体系和资产管理体系，支撑集团在数字化时代中不断创新、转型，帮助业务化繁为简，提高效率人力专题运营专题集团经营用(价值场景)用(价值场景)治(治理推进)治理管(数据资产)存(平台建设)实施路径里程碑1:2021.11~2021.12里程碑2:2022.01~2022.04里程碑3:2022.05-2022.10现状分析与评估-现状调研思路现状调研从以下6各步骤进行，从业务需求出发，找出痛点原因，明确数据治理范围和确定治理步骤；的者m口的者m口现状分析与评估-调研过程-业务访谈跟科研一起参与5大业务部门的面对面访谈，了解业务要求、期望和对数据现状的评价，明确数据治理范围和治理目标。访谈准备访谈准备访谈对象访谈对象群事业部(含7个业务条线)访谈目的访谈目的输出内容输出内容1主数据需求情况主要应用方向主要业务痛点4需要对接的核心系统5调研总结三现状分析与评估-调研过程-系统调研11调研准备调研对象调研核心系统：ERP、CRM、大管家、置家，MDM等。调研目的关数据字典、重要字段属性。输出内容输出内容向2.:现状分析与评估-调研过程-数据探查跟科研一起参与数据探查，目的是摸清各个主数据的质量现状，明确数据治理的方向，评估数据治理难度。有效性及时性探查六性有效性及时性探查六性输出内容输出内容数据分布情况数据探索总结各数据摸底统计数据分布情况数据探索总结数据治理体系建设-制定制度和流程现状问题B现状问题B建设目标建设目标管理原则管理原则数据模型管理规范规范数据标准制定流程，通过对实体数据规范数据标准制定流程，通过对实体数据数据治理体系建设-数据模型管理建议A跟科研一起建立数据模型参考模板，统—数据模型定义、设计方法，为后续优化数据结构提供支持。A改进目标改进目标C1确定权威数据源2确认模型字段需求3明确数据标准4制定模型建设模版5建立数据模型数据治理体系建设-数据质量考核AABB缺乏统一的数据质量管理工具1数据质量考核管理细则22和规则进，为提高系统数据质量做保障。和规则进，为提高系统数据质量做保障。0基数据治理实施-数据架构优化建议展展2依据现有的业务模式确定主数据管理架构优化方法地地3.通过优化架构可以提升数据管理效率(遵循谁创建、谁负责原则，谁使用，谁监督原则)和提升数据质量。数据治理体系建设-数据清洗方案建议确定数据清洗原则路径选择数据清洗方法明确数据清洗管理流程完成数据清洗与数据迁移输出方案确定数据清洗原则路径选择数据清洗方法明确数据清洗管理流程完成数据清洗与数据迁移输出方案清洗目清洗目的关联性等问题，针对上述数据质量问题提出数据清洗策略，以此来提高数据质量，常见的数据清洗策略实现方式包括编码规22332;并。最;并。主数据管理方表名说明表名说明表名说明性别性别性别值集英文名数据标准说明说明说明1男男内部标准1男男内部标准男内部标准性别2女女内部标准2女女内部标准女内部标准9未知未知9未知未知内部标准未知内部标准数据治理交付文件(共123份)(共56份)调研过程文件(共54份)现状调研记录文件(共25份)各主题数据调研报告(共14份)数据探查摸底(共15份)调研报告(共2份)总纲文件(共2份)《核数理管理总纲》总纲文件(共2份)(共34份)标准规范文件(共8份)数据标准(共12份)过程文件(共12份)模版及其他过程文档(共5份)(共33份)数据模型文件(共2份)数据模型设计模版(共2份)数据清洗方案(共6份)数据模型映射关系表(共2份)一期数据确认表(共13份)《(财务管理中心)数据确认表》.客户案例-益丰大药房数据中台建设