近日,“2022愛分析·中國數據智能最佳實踐案例”評選活動落下帷幕。活動面向金融、消費品與零售、工業與能源、政府與公共服務等行業的企業及機構,圍繞實踐領先性、案例創新性、應用成熟度、價值創造四個維度對候選實踐案例進行評選。活動伊始便得到了各行業企業及科技公司的積極參與,經過申報、初評、調研、終評多輪角逐,最終評選出36個具有參考價值的創新案例 ,并頒發應用創新實踐案例證書及獎杯。
現將本次入選案例予以公布(按首字母順序排列):
數據要素不僅是國家數字經濟深化發展的核心引擎,也是企業把握新一輪科技革命和產業變革新機遇的戰略選擇。數據智能融合大規模數據處理、數據分析與挖掘、機器學習、可視化等多種大數據和人工智能技術,能為企業提供數據驅動的智能分析與決策,成為企業數字化布局搶先點。一方面,企業正將數據分析擴展到更多的應用場景,以在業務發展與運營中實現降本增效,或構建創新性的業務模式;另一方面,隨著數據規模的持續膨脹與分析場景的更加多元化,企業也對數據基礎設施進行持續升級與優化,提升體系化、智能化、安全可控水平。
然而企業在應用多種數據智能技術的過程中需要解決涉及戰略、場景規劃、解決方案開發、基礎設施搭建、組織與人才建設等多方面的問題,并且由于可以獲取和參考的案例經驗有限,企業在選擇技術、產品及廠商的過程中充滿挑戰。
為了探討和總結目前企業數據智能實踐中的創新案例,為行業提供具有參考、學習價值的前沿經驗,幫助企業更有效地實現數智化轉型,愛分析深入調研了行業中一批國內領先企業的數據智能應用案例,并對應用落地過程中面臨的需求與挑戰、解決方案、效果評估等方面都進行了詳細的研究分析,并將部分實踐案例內容呈現在《2022愛分析·數據智能應用實踐報告》中,詳情可通過閱讀報告原文了解。
愛分析認為,多源異構海量數據已經成為企業數字化的基礎要素,目前企業更關注的是如何從海量數據中挖掘價值,打通數據鏈路,以滿足廣泛業務人員實時的、探索性的數據應用需求,最終實現企業數據驅動型決策模式的轉變。對此,湖倉一體、實時數據平臺、DataOps、商業智能等技術正成為企業提升數據效能、實現數據驅動的關鍵。
免責聲明:市場有風險,選擇需謹慎!此文僅供參考,不作買賣依據。
關鍵詞: