精益数据体系的数据中台架构22页PPT

数据中台解决方案PPT模板

4. 实施并监控效果：最后，我们需要将改进策略付诸实践，并持续监控其效果。这可能需要我们定期收集反馈、进行效果评估，并根据需要进行调整。只有这样，我们才能真正实现流程的高效化。
提出有效解决方案
1. 明确问题：在提出有效解决方案之前，首先要对问题进行深入的理解和分析。这包括了解问题的背景、原因、影响以及可能的解决方案。只有明确了问题，才能找到最合适的解决方案。 2. 创新思维：在寻找解决方案的过程中，需要运用创新思维，避免陷入传统的思维模式。这可能需要我们跳出现有的框架，从不同的角度和层面去思考问题，寻找新的解决方案。 3. 实施策略：找到解决方案后，还需要制定出详细的实施策略。这包括确定解决方案的实施步骤、时间表、责任人等。同时，还需要考虑到可能遇到的困难和挑战，提前做好应对措施。
4. 分析和解读数据：收集到的数据需要进行深入的分析和解读，以便从中提取有价值的信息。这可能包括使用统计方法进行数据分析，或者进行定性分析以理解数据背后的含义。
收集信息
Collect information
02
确定收集信息的目标
1. 确定收集信息的目标：明确信息收集的目的，以便在解决问题时能够有针对性地获取相关信息。例如，为了优化生产流程，我们需要收集关于生产线效率、员工技能和设备状况等方面的数据。
持续改进，提高效率
1. 优化流程设计：通过重新审视和调整现有的工作流程，消除不必要的步骤和冗余，以提高效率。例如，使用精益生产的原则，如消除浪费、拉动生产等，来改进流程设计。 2. 引入自动化工具：利用现代技术，如人工智能和机器学习，来自动化一些重复性的任务，从而减少人工操作的时间和错误。例如，使用自动化的数据分析工具，可以快速准确地完成数据整理和分析工作。 3. 培训员工：通过定期的培训和教育，提高员工的技能和知识，使他们能够更有效地完成任务。例如，提供时间管理和项目管理的培训，可以帮助员工更好地管理自己的时间和任务。 4. 建立反馈机制：通过收集和分析员工的反馈，了解流程中的问题和瓶颈，以便及时进行改进。例如，建立一个匿名的反馈渠道，让员工可以随时提出他们对流程的建议和意见。

精益工作体系PPT课件

A ８.巩固成果
第13页/共33页
所谓的“问题”
理想状态现状
差距＝问题
第14页/共33页
2种类型的“问题”
更高的“理想状态”
差距
设定型问题
・重新设定更高的“理想状态” （基准值・目标），有意识地创造出来的差距
目前的“理想状态” 正常
解决问题
差距现状
发生型问题
・既定的“理想状态” （基准值・目标）和现实的差距
・企业素质水
如果只有方针管理 P
P AD
C
P AD
C
C
如果只有日常管理
平
AD
P
C
AD
C
方针管理和日常管理两方面都很重要，取得各自的平衡非常关键
第20页/共33页
方针管理的步骤
问题解决的具体行动・步骤
１.明确问题２.分解问题 P ３.设定目标４.把握真因５.制定对策
D
６.贯彻实施对策 C ７.评价结果和过程
第15页/共33页
问题解决的扩展
大
（环现境在的、变将化来
）
差距的原因
上层方针
问题解决（进阶篇）
・工作范围明显扩大
・理想状态水平明显提高的工作
理
想状
⇒在部门间充分联系相关人员及相关部门
态
⇒关系到公司整体的收益状况
和
⇒有必要取得其他部门的决裁
现状之间的
ex.
・新车型销售企划・人才培养方案策划・提高发动机30％的输出率并确保其低燃油率
目录
• 问题的提出 • 精益管理的整体概要和精益管理体制 • 精益管理的三大法宝简介

多图详解数据中台建设框架（建议收藏）

多图详解数据中台建设框架（建议收藏）大数据DT提供大数据、AI等领域干货学习资源的「宝藏号」，跟50万技术人共同成长，一起玩转大数据、Python、数据分析、数据科学、人工智能！还会有各种好玩又奇葩的数据解读，边学习边吃瓜！531篇原创内容公众号导读：近日，舞动数字·2021数字化转型系列论坛由机械工业出版社华章公司成功举办。

在数字化能力与平台构建专场中，《数据中台》的核心作者、数澜咨询及解决方案的负责人铁平老师发表了主题演讲。

铁平老师从技术、服务、数据、运营4个体系回顾了数据中台建设框架1.0，并在此基础上优化给出了数据中台建设框架2.0，同时指出数据中台是企业数字化转型的关键创新引擎。

以下为演讲全文，大数据DT经授权发布。

作者：铁平来源：大数据DT（ID：hzdashuju）今天我给大家分享一下企业数据中台的建设框架。

我叫沈金，花名是铁平，是目前数澜咨询及解决方案的负责人，是《数据中台》的核心作者之一，也在去年撰写了《数据中台咨询白皮书》。

从我个人的经历来讲，前5年做的事情更多是让数据跑起来，所以更多关注的是数据库，以及数据库相关的一些工作。

后七八年更多关注于让数据用起来，所以关注整体的数据架构，包括数据的整体解决方案。

是早期阿里集团OneID的一个核心开发者以及运营者。

01 数据中台：企业数字化转型关键创新引擎关于数据中台，我们有一个观点，就是我们始终认为数据中台是一种让企业数据快速持续用起来的机制，它绝对不是一个技术平台。

通过数据中台可以让企业拥有什么呢？•第一，让企业拥有数据价值释放的一个通道能力。

•第二，让企业具备开发整个复用、快速试错的一个交付能力。

•第三，让企业拥有数据交换、数据资产化，以及资产服务化的技术能力。

所以，数据中台是不是技术平台？其实在去年7月份，Gartner颁布了一个《2020中国ICT成熟度曲线报告》，正式建议企业的管理者把数据中台当作整个数据化转型的关键创新引擎，从而解决数字化的收入，以及实现可持续的交互的业务能力。

数据中台技术架构概述

用
• 在使用中逐渐磨合出企业自身的中台理念和规范，优化组织，提升中台效率。
• 随着业务的扩展和进步不断发展迭代，最终构建起企业自身的数字能力生态。
来源：研究院根据公开资料自主研究及绘制。
8
数据中台的能力保障
系统落地需要供求双方多维度的能力
数据中台的搭建涉及技术诸多，在整个技术构架上需要考虑可拓展性、敏捷性、轻量化，并注重与前台的交互，灵活地通过服务编排实现应用功能，以满足前台需求。当前数据中台遵循“高内聚、松耦合”的设计原则，融合分布式、微服务、容器云、DevOps、大数据处理及高可用高性能高并发架构，已形成了一套较为成熟的方法论。因此现阶段，数据中台的建设难点更多的聚焦在如何将成熟的技术方案与行业及企业的实际情况和特征结合，基于真实应用场景，规划设计数据中台建设的可行性方案。企业自身的资源配置能力、管理经验、组织架构、业务梳理能力，以及数据中台服务商在企业中台搭建过程中为企业数据治理提供的咨询规划服务，逐渐成为数据中台建设过程中的关键性要素。
外部获取数据
数据使用能力的演进
应用场景
内部数据各端口数据
采集定义清洗
业务系统
同步联通数据闲置
业务部门
使用可视化分析
管理数据产生
数据生命周期形成闭环
数据治理
• 数据定义不同，字段命名不规范、口径不统一、算法不一致 • 面向各业务线的“烟囱式”数据开发，浪费技术资源的同时造成数据重复且不可信 • 缺乏全局规划，业务方获取数据途径繁杂
数据中台vs业务中台
业务前台
将业务数据化沉淀的数据通过大数据、机器学习等方式进行价值提炼，形成企业数据资产，提供决策支持，赋能前端业务。
数据中台

精益系统课件

19
外延：
CS PS 是一种先进的企业管理文化体系
一是体现对整个企业生产经营活动进行精益化管理的思想；二是体现将生产经营管理的物质文明活动和企业文化建设的精神文明活动相结合的思想；
三是体现事前预防、事中控制和事后分析的思想。
20
目标：
改变领导的意识和行为模式，使领导能力能够适应现代生产的要求；
安全员
质量员
班组长生产员现场员安全工程师工会组长环境工程师
车间主任
厂长制造工程师工厂体系协调员
车间体系工程师
40
模块三：班组建设与管理
1、以人为本，建立自主、轻松愉快的工作现场管理方式；
现有班组
实施CSPS后
人是最重要的资源
2、充分发挥个人专长、技能及才智，随公司发展不断提升； 3、充分改善安全生产条件和工作环境； 4、操作更简单、标准、快捷，质量提高；减少出错，减少经济损失； 5、问题处理更快捷。(闭环处理)
三个主要价值流：
1. 2. 3. 原材料到客户概念到启动订单到现金
映射价值流 – 概览全局，改进系统
12
五条精益原则
3. 建立流
以快速的顺序排列真正创造价值的所有步骤
通过事务处理从端到端连续移动产品、服务和信息流看似不切实际、不合逻辑，因为我们被训练为考虑以下各项：部门、部门划分批量、排队效益和积压需要流程中的每个步骤都是：能力 – 每次都正确（六西格玛）可用 – 总是能运行足够 – 容量能避免瓶颈和投资过度（正确大小的工具）
29
模块一：领导能力
CSPS对领导提出了更高的要求：
参与和支持本单位 CSPS 推进主体计划的制定实施、改善工作；充分关注总成本，以SQDCME驱计分卡动CSPS各基本要素；能够运用价值流程图工具进行有效管理 , 识别并消除浪费；管理阶层将 CSPS 贯彻到工厂的每一个区域，将信息传达给员工，全力支持 CSPS所有活动，推动精益生产。

数据体系(数据领域总体框架图)

L4：用户通过元数据定义大数据平台的数据结构。 L5：数据质量管理模块根据采集需求从大数据平台采集数据。 L6：数据质量管理模块将数据质量问题反馈给大数据平台。 L7：数据质量管理模块向资产模块提交数据质量评估结果。 L8：元数据管理模块为数据安全管理模块提供隐私级别定义服务。 L9：数据资产管理模块发起资产访问申请，由数据安全管理模块控制用户访问权限，控制数据资产的增加、删除、变更操作权限，对访问的数据内容、数据属性等操作进行管控。 L10：数据安全管理模块为大数据平台提供数据访问权限策略。
数据源系统
数据质量探查整体统计细节探索关联分析
数据质量评估报告
数据领域各要素关系图之二
数据处理匹配、融合标准化处理交互式修复
优质数据
数据集成数据监控大数据处理数据集成
数据中心
数据挖掘
数据领域各要素关系图之三
数据安全管理 L9：授权申请
L8：定义安全级别 L10：约束访问
数据资产管理
L2：属性信息
数据标准管理 L1：映射元数据管理
L4：开发建设
大数据平台
L3：协助数据质量管理
L6：指导改进
L1：数据标准管理模块将标准定义映射到元数据信息上，实现数据标准的规范要求落地。
L2：元数据管理模块为数据资产管理模块提供存储模型、属性信息查询服务。
L3：元数据管理模块为数据质量管理模块提供元数据相关属性信息。
数据安全管理
元数据管理
管理类系统
企业架构系统
数据管控平台
数据标准管理系统
第二阶段：搭建相关的数据管
系统角度
主数据管理系统控工具数据质量管理系统
数据服务平台
元数据管理系统

大数据平台架构及建设思路ppt

大数据平台架构及建设思路ppt
做出详细介绍。

一、引言
当前，由于日益复杂的业务场景，企业数据量的爆炸式增长，大数据
已成为企业生存发展的重要资源和基础。

大数据平台是以大数据服务为主
要功能的软件系统，它支撑企业信息化建设，有效实现大数据采集、存储、处理、挖掘、服务等活动。

二、大数据平台架构
1.数据收集层:该层主要负责数据的采集工作，采用抽取、转换、加
载(ETL)的技术，将数据从各类数据源中抽取、转换到数据仓库中，以便
进行后续分析处理;
2.存储层: 该层主要负责数据的持久化存储，数据存储方式有RDBMS、NoSQL存储、HDFS、Data Grid等;
3.服务层:该层有别于传统数据仓库的分析，是对批量数据进行实时
处理的一道有效的网关，用于实现应用的接入，同时又是实现传统的数据
仓库及大数据分析的桥梁。

三、大数据平台建设思路
1.认识企业数据现状：了解企业所拥有的有关数据，包括数据源、数
据格式、数据量等，以便为建设大数据平台制定适当解决方案;
2.数据收集与集成：建立企业数据仓库，集成数据源，收集数据，通
过ETL技术将数据抽取、转换、加载到数据仓库中。

数据仓库结构体系PPT课件

第17页/共23页
典型的蜘蛛网结构示意图
第18页/共23页
3.6 数据展示层
• 负责应用结果显示，也可称为数据前端处理。 • 数据仓库的数据展示有多种固定的图板。 • 数据展示可以通过联机方式表示，也可以通过Web方式表示。
第19页/共23页
参考文献
• 耿麒麟,赵太祥.多层次的数据仓库系统框架[J].中国科技信息,2010(2):89-89. • 张洪.基于数据仓库的决策支持系统[J].企业导报,2010(7):280-281. • 李兴国,金芳芳,于海峰.基于数据仓库的决策支持系统的体系结构[J].合肥工业大学学报,2003,8(26):678-
第10页/共23页
数据提取
数据后端处理流程图
数据源
数据清洗
数据转换
数据加载
数据仓库
数据刷新
数据提取、数据清洗、数据转换和数据加载构成了后端处理4个连续环节，数据源中的数据经过4 个不同处理环节最终进入数据仓库中，构成了如图所示的后端处理数据流程图。而数据刷新则是另一个数据仓库入口点，它与数据提取并行作为另一种入口点进入数据仓库。
第21页/共23页
第22页/共23页
感谢您的观看！
第23页/共23页
第5页/共23页
3 数据仓库体系结构
第6页/共23页
结构层次
• 数据源 • 数据后端处理 • 数据仓库及其管理 • 数据集市 • 数据仓库应用 • 数据展示
第7页/共23页
3.1 数据源层
• 数据源为数据仓库提供数据来源。 • 它是多种联机事务处理系统及外部文件。 • 一个数据仓库可以有多个数据源。 • 数据源一般是分布在网络中的各个结点，通过网络中的数据接口与数据仓库连接。

数据融合系统结构及数据准备PPT课件

管
身份识别
理
四级处理优化控制
第15页/共57页
二级处理态势评估
三级处理威胁评估
动
态
数据库
数据库
管
理
系
统
支
持
数
据
库
通用模型的特点
分为四级处理
第一级处理的主要内容：
1）数据和图像的配准 2）关联 3）跟踪和识别
智能信息处理技术
1）数据配准：
把从各个传感器接收的数据或图像在时间和空间
上进行校准，使它们有相同的时间基准、平台和
4)各传感器信息之间校准精度要求较高，各传感器信息应来自同质传感器。
24
第24页理技术
对来自传感器的原始信息进行特征提取(特征可以是被观测对象的各种物理量)，然后对特征信息进行综合分析和处理。
特征级融合属于中间层次，融合过程为：
1)提取特征信息(数据信息表示量或统计量) 2)按特征信息对多传感器数据进行分类、综合和分析。
29
第29页/共57页
融合层次的优缺点比较
智能信息处理技术
处理信息量信息量损失抗干扰性能
容错性能算法难度融合前处理融合性能对传感器的依赖程度
像素级融合
最大最小最差最差最难最小最好最大
特征级融合
中等中等中等中等中等中等中等中等
30
第30页/共57页
决策级融合
最小最大最好最好最易最大最差最小
一数据融合系统结构形式
第1页/共57页
主要内容 1、数据融合的主要结构 2、数据融合系统的功能模型 3、数据融合的层次
2
第2页/共57页

通用数据中台体系架构

通用数据中台体系架构数据中台的目标是让数据持续用起来，通过数据中台提供的工具、方法和运行机制，把数据变为一种服务能力，让数据更方便地被业务所使用。

下图为数据中台总体架构图，数据中台是在底层存储计算平台与上层的数据应用之间的一整套体系。

数据中台屏蔽掉底层存储平台的计算技术复杂性，降低对技术人才的需求，让数据的使用成本更低。

通过数据中台的数据汇聚、数据开发模块建立企业数据资产。

通过资产管理与治理、数据服务把数据资产变为数据服务能力，服务于企业业务。

数据安全体系、数据运营体系保障数据中台可以长期健康、持续运转。

一个通用的数据中台架构应该如何构建？1.数据中台总体架构图数据汇聚数据汇聚是数据中台数据接入的入口。

数据中台本身几乎不产生数据，所有数据来自于业务系统、日志、文件、网络等，这些数据分散在不同的网络环境和存储平台中，难以利用，很难产生业务价值。

数据汇聚是数据中台必须提供的核心工具，把各种异构网络、异构数据源的数据能够方便地采集到数据中台进行集中存储，为后续的加工建模做准备。

数据汇聚方式一般有数据库同步、埋点、网络爬虫、消息队列等；从汇聚的时效性来分，有离线批量汇聚和实时采集。

数据开发通过数据汇聚模块汇聚到中台的数据，没有经过什么处理，基本是按照数据的原始状态堆砌在一起的，这样业务还是很难使用。

数据开发是一整套数据加工以及加工过程管控的工具，有经验的数据开发、算法建模人员利用数据加工模块提供的功能，可以快速把数据加工成对业务有价值的形式，提供给业务使用。

数据开发模块主要是面向开发、分析人员，提供离线、实时、算法开发工具以及任务的管理、代码发布、运维、监控、告警等一些列集成工具，方便使用，提升效率。

2.数据资产体系有了数据汇聚、数据开发模块，中台已经具备传统数仓平台的基本能力，可以做数据的汇聚以及各种数据开发，就可以建立企业的数据资产体系。

之前说数据资产体系是中台的血肉，开发、管理、使用的都是数据。

大数据时代，数据量大，增长快，业务对数据的依赖也会越来越高，必须考虑数据的一致性和可复用性，垂直烟囱式的数据和数据服务的建设方式注定不能长久存在。

数据中台的通用体系架构方案

数据中台的通用体系架构方案从数据中台的建设、运营角度出发，对数据中台在企业数据应用中的作用进行了分析，把数据中台定位为多个数据应用的共享数据平台。

从数据应用及数据治理两个维度分析了数据中台的建设要素，提出了模块化、解耦的数据中台体系架构。

数据中台体系架构包含数据存储框架、数据采集框架、数据处理框架。

数据治理框架、数据安全框架及数据运营模块，可按照企业应用需求进行组合，可以对单个模块进行扩充，能满足大多数企业数据中台建设的需求。

内容目录：0 引言1 数据中台系统定位2 数据中台通用体系架构2.1 数据存储框架2.2 数据采集框架2.3 数据处理框架2.4 数据治理框架2.5 数据安全框架2.6 数据运营框架3 结语0、引言进入信息时代，随着数据产业的蓬勃发展，数字化建设如火如荼。

“数字中国”“互联网+”等国家战略项目已在资源、可持续发展、环境、行政办公等领域取得了良好的效果。

数据是资产、资源，但如何把数据资产、数据资源转化为社会收益和企业利润，还需要多方探索。

当前，机构和企业不再建设从源数据采集到分析应用的烟囱式系统，更倾向于数据集中采集、存储，并应用分层建设。

这种方式一方面有利于应用系统的快速部署，另一方面也保证了数据的集中管理与运营，体现数据的资产、资源属性。

数据中台的出现弥补了数据开发和应用开发之间由于开发速度不匹配而出现的响应力不足等缺陷问题。

数据中台是国内学者提出的概念，起始于阿里的“大中台、小前台”概念。

阿里的中台是从管理的角度出发，以中台事业部集中数据搜索，技术及产品，数据共享等多个部门的功能。

其他组织或企业建设数据中台不一定需要成立中台事业部，但是数据集中治理与提升数据价值转换效率的思路是一致的。

有学者提出了一种基于数据中台的数据治理系统，他认为数据中台是一种大数据架构，用来完成数据治理。

也有学者认为数据中台并非指大数据平台，数据中台完成数据治理后会形成标准数据，再对数据进行存储，进而形成大数据资产，可以为用户提供高效的优质服务。

数据中台全景架构及模块解析

数据中台全景架构及模块解析数据中台是企业级能力复用平台，目标是让数据持续用起来，通过数据中台提供的工具、方法和运行机制，把数据变为一种服务能力，让数据更方便地被业务所使用。

今天就来点实际干货，把企业真实数据平台架构分享给您！相信看完这篇文章，你会真正对数据中台有一个全景的认识与理解，从抽象过度到具体。

无图无真相，我赶紧po一张数据中台总体架构图：数据中台是在底层存储计算平台与上层的数据应用之间的一整套体系，屏蔽掉底层存储平台的计算技术复杂性，降低对技术人才的需求，可以让数据的使用成本更低。

如果用三句话来概括数据中台的组成架构，那么一定是：•通过数据中台的数据汇聚、数据开发模块建立企业数据资产。

•通过资产管理与治理、数据服务把数据资产变为数据服务能力，服务于企业业务。

•数据安全体系、数据运营体系保障数据中台可以长期健康、持续运转。

现在您已经知道了，数据中台离不开这几个模块：数据汇聚、数据开发、资产管理、数据安全、数据服务。

那么赶紧跟上我的脚步潜入内部去一探究竟吧。

数据汇聚数据汇聚，首先必然要有数据来源，有了数据来源之后，需要确定采集工具，有了采集工具之后你还要确定存储位置。

数据是数据中台的核心，所以数据汇聚无疑是数据中台的入口。

企业中的数据来源极其多，但大都都离不开这几个方面：数据库，日志，前端埋点，爬虫系统等。

•数据库我们不用多说，例如通常用mysql作为业务库，存储业务一些关键指标，比如用户信息、订单信息。

也会用到一些Nosql数据库，一般用于存储一些不那么重要的数据。

•日志也是重要数据来源，因为日志记录了程序各种执行情况，其中也包括用户的业务处理轨迹，根据日志我们可以分析出程序的异常情况，也可以统计关键业务指标比如PV,UV。

•前端埋点同样是非常重要的来源，用户很多前端请求并不会产生后端请求，比如点击，但这些对分析用户行为具有重要的价值，例如分析用户流失率，是在哪个界面，哪个环节用户流失了，这都要靠埋点数据。

精益数据体系的数据中台架构

可视化洞察
傻瓜式操作十余类可视化方式
工作复用
模板分享定时执行权限管理
专快车运营日报
周期性数据需求，可以制作成模板
BI
标准化数据服务 — 让数据持续可依靠
交互式查询接口 | 数据图谱 | 数据地图 | DataRank管理 | 数据API
查询加速数据层各业务主题分析数据层
小时级延迟近源数据层
业务ER关系还原中间数据层
标准多维立方体
数据开发工作台
监控&告警
实时数据集成服务 — 让活数据无处不在
• 采集集群总规模约300+ • 数据源约4500+个，Agent数
量27000个 • 峰值摄入数据条数2900w/s
• 日均查询2千万次 • 平均响应时间< 1S • 稳定性99.996%
数据驱动营销 — 赋能AI放大价值
建立数据委员会，推进业务-运维-数据的协同机制一键埋点，用户行为轨迹全记录数据采集秒级同步，准确性99.999% 数据链路全监控，自动定位关键节点
？
体系化建设
• 指标口径管理（数据字典） • 元数据（数据地图+OneSearch） • 资产价值评估体系（DataRank） • 数据开放 • 数据安全规范
业务分析 • 应用埋点 • 运营分析
产品优化 • AB Test • 地理围栏
数据服务
营销服务 • 用户分层 • 标签画像
流程优化 • 业务根因
财务管控 • 多级管控 • 财务根因
CXO仪表盘 • 移动App
数据资产
DataGraph
• OneSearch • 数据字典 • 数据图谱
DataRank
数据覆盖了交通路况、用户叫车信息、司机驾驶行为、车辆数据等多个维度

数据中台、业务中台、数字化转型 PPT模板

大中台的能力中心定位
• 我们在进行产品设计时，一方面要考虑产品对业务支持的程度，另一方面要考虑产品对其他及潜在业务支持的通用性。如果产品对某一具体业务的支持力度过大，无疑问可以更有效地推进业务的发展，然而带来的问题是，当出现其他业务甚至相关业务时，原有产品并不能支持。
大中台的KPI考核问题
• 大中台是个上不顶天，下不立地的组织。不能简单的按照业务和收入KPI进行考核，因为能做多少收入不是它能掌控的，毕竟它是个能力和成本中心，不是个利润中心，又不能按照IT系统的方式去考核它，否则离业务太远，资源整合的业务价值没法体现，同时你还不能简单的以一年为单位来考核它，因为能力中心的建立不是一
明确体系架构
明确技术目标应用前台
明确实施路径
统一基础平台统一数据管理统一模型和算法输出
中台支撑体系
PaaS业务中台
统一移动平台
DevOps&敏捷管理
2022/1/8
云计算、大数据平台
强化总集标准服务专注政务办公协同提炼技术公共服务加强应用服务治理
数字化转型平台总体规划蓝图
SaaS PaaS
构
A
B
C
D
E
全量数据引入算法
标准数据规范算法
纯净数据算法
智能数据
ET大脑
智能分析可视化终端智能管理智能预测
2022/1/8
飞天
RPC
Security
Naming/Coordi nation
Resource Management
ClusterDeploy ment
Cluster Monitor
云服务产品 •存储、计算、大数据AI、安全运维、协同办公…… 多云形态交付 •公专私行分布式服务框架