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客户标签

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数据分析

智能建模

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统一交换

数据处理

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数据集约

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大数据赋能平台产品及服务

客户标签体系是基于赋能平台的数据处理、交换、智能查询等组件模块进行建立的;基于客户的行为分析,洞察客户的潜在需求,针对性地刺激和引导;在客户标签体系成功搭建的基础上,建设智能标签应用平台,实现客户标签、产品标签与应用场景的精确匹配,为客户提供个性化、精准的业务和服务,同时推进平台联动与触点营销,为企业运营提供有力的数据支撑。

客户标签

主要功能

• 多源数据采集

• 数据分析提取

基于数据处理组件,支持从多渠道采集数据,并支持融合多源数据

基于智能查询组件,根据数据查询需求建立客户标签,通过固化查询任务、图表化查询结果,实现数据分析提取一站式服务,快速查询、定位特定目标数据

主要应用场景

智慧科技

智慧医疗

智慧科技

基于大数据赋能平台,通过数据集约层进行数据采集融合,形成统一的标准化的科技业务数据,利用通用能力对科技业务数据进行分析,形成重点专题报告、科技业务监测,建立地市级科技画像系统,帮助科技主管部门业务人员进行项目管理。建立科技热点挖掘模型,结合互联网数据,定期形成科技热点关键词,指导科技政策的制定。

主要产品

数据处理

元数据分析

智能图表

数据质量管理

数据挖掘

智能查询

智慧电网

智慧物流

大数据应用痛点

数据应用个性化强,完全垂直建设费时费力

应用需求多样化、响应要求高;

所需数据分散和无序,需要从头获取和组织;

欠缺可复用数据和能力层建设,孤岛越来越多。


数据价值变现亟需从数据交易向能力交易提升

数据交易收益小、风险大;

如何保证数据价值转化为能力价值输出;

能力化建设需要实现技术和业务解耦。


数据获取、处理和质量不能支撑数据价值发现

欠缺有效获取数据的方式;

数据处理过程复杂,缺乏有力的工具支撑;

数据标准不一,错误数据、垃圾数据、冲突数据堆积。


数据交换需求越来越多,实时性要求越来越高

多源多目标系统交换需求,实现和管理难度大;

实时和准实时的数据交换需求,如何满足?

数据交换的同时如何保证数据安全?


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