云上创新数据智能解决方案

目录 5121519232629333639414347545761656973751)埃森哲数据库现代化解决方案2)埃森哲现代化企业数据平台解决方案3)埃森哲智慧互联端到端解决方案4)凯捷RPA+AI智能虚拟员工解决方案5)凯捷TaaS敏捷优化企业服务解决方案6)凯捷会捷会议管理解决方案7)凯捷HCM Cloud解决方案8) CI&T私有化大数据平台定制解决方案9)德勤Map Analyzer数字化新零售变革解决方案10)德勤德数据洞察平台D.Data解决方案11)德勤Smart Factory Fabric智能工厂IoT解决方案12)德勤客户数据平台（CDP）解决方案13)德勤DataWiseX一站式数据服务解决方案14)德勤D.HCP客户全域互动平台解决方案15)德勤用户忠诚度管理平台（Loyalty）解决方案16)德勤Agile Data Studio敏捷数据湖仓解决方案17)德勤企业质量数字化管理一站式平台解决方案18) DXC SPARK IoT智能制造解决方案19)富士软件科技物联网IoT解决方案20)富士通南大软件基于Alexa智能语音服务解决方案 78828891949810110610911311521)日立解决方案（中国）有限公司WFH（远程办公）解决方案22)日立解决方案（中国）有限公司供应链优化解决方案23)日立解决方案（中国）有限公司AI工业视觉解决方案体系-智能食品安全管理解决方案24)日立解决方案（中国）有限公司智慧物流解决方案25)日立解决方案（中国）有限公司业务自动化解决方案26)日立解决方案（中国）有限公司从传统到AI赋能的智能仓库管理一体化解决方案27) Infosys Assist Edge机器人流程解决方案28)美库尔一站式CXM解决方案29)普华永道大数据平台解决方案30)普华永道出海全渠道订单协同解决方案31)普华永道动态血糖多模态智能闭环管理解决方案 埃森哲数据库现代化解决方案 应用场景 随着现代化应用的不断发展，其对数据库性能、规模和可用性都提出了更高的要求。部署在本地基础设施上的传统数据库工作负载受到硬件资源能力和冗余等因素制约，服务稳定性往往无法满足企业的业务发展目标。如今，多数企业在数据库工作负载所依赖的硬件汰换后，会选择云作为新的部署选项，开启新的数字化转型旅程。 埃森哲帮助企业构建在本地数据中心的传统数据库，并能够将大数据平台迁移至亚马逊云科技(Amazon Web Services），涵盖数据上云的各个阶段，包括现状评估、计划制定、代码及数据迁移及数据校验等。 痛点和需求 目前传统本地数据库和迁移上云面对的挑战： 技术痛点： 业务痛点： 无法厘清数据库中对象的依赖关系对现时及未来架构缺乏了解，不清楚项目难点，导致错误决策，云迁移成本上升数 据 云 迁 移 的 过 程 缺 乏 端 到 端 的 流 程 及 合 适工具对迁移的数据缺乏信息，担心迁移过程有数据丢失 不断增长的本地数据中心软硬件运维费用传统数据存储方案不能动态伸缩，无法响应业务增长带来的数据存储需求漫长的部署周期导致无法快速响应业务变化，洞察时效性低瞬时大量数据查询任务涌入，使系统访问性能下降，客户满意度下降 常见问题和切入点 企业数据上云时，通常会遇到以下问题： 企业现在有哪些数据？了解企业数据现状并分析数据的倚赖关系，为下一步制定方案提供基础。 如何制定适合本企业数据上云的方案，其中包括哪些步骤？根据现状以及需求，找到合适的数据现代化方案，并制定详细计划。 将数据和代码迁移到云上时，如何减少IT人员的工作量？找到合适的自动化工具协助企业快速将数据迁移上云，或者用工具将代码转换为目标数据库可支持的样式。 迁移后，云上的数据和原数据相比是否完整、一致？用工具验证数据的一致性，为数据上云项目的验收提供证据和信心。 方案价值和客户收益 本方案可为企业数据现代化提供从项目方案制定到执行的端到端服务，降低数据上云的成本，减低数据上云的风险。企业将数据现代化后，可以通过亚马逊云科技（Amazon Web Services）提供的有弹性和可扩展基础设施，部署灵活且松散耦合的数据解决方案，通过智能的人工加机器方法降低成本和风险，通过无缝集成各种服务和应用集市构成的亚马逊云科技平台，实现大规模数据洞察和分析，最终利用云上数据实现数据驱动型企业转型，从而推动创新、竞争和增长，提高业务敏捷性。 方案介绍 埃森哲Cloud Data Modernization（CDM）专业数据库迁移套件为云数据现代化的每个阶段提供标准化的流程以及对应工具，助力企业将数据迁移至亚马逊云科技。埃森哲CDM套件主要有CDM Discover、CDM Plan、CDM Convert及CDM Validate四大组件，涵盖了数据云迁移中发现、计划、转换及验证四大主要阶段 。 CDM Discover（CDM发现）组件帮助企业在不同抽象层评估当前IT环境，收集分析信息，作为制定企业客制迁移计划的关键输入。组件利用非入侵的方式获得企业当前IT环境的分析数据，提供各种洞察。1 CDM Plan（CDM计划）组件可协助客户驾驭云的复杂性，使其清晰且明确，从而帮助客户设计云迁移路线，提升云技术投资回报。组件利用埃森哲丰富的咨询与实战经验及业界成熟的方案，根据企业提供的信息及需求为企业制定最合适的云迁移路线。2 以Teradata为例，目前方案中包含3种迁移方式：重新托管（Re-host）、重建平台（Re-Platform）和重新架构（Re-Architect）。CDM Plan将为客户找到最合适的数据上云方案。 CDM Convert（CDM转换）协助企业完成云迁移的执行和转换，将企业应用和数据迁移云端，企业级云应用构建、部署和迁移管理功能。3 仍以Teradata为例，如果您选择的是重新托管模式，可以将Teradata平移至亚马逊云科技上的Teradata Vantage托管环境中。代码和数据仍和原环境中保持一致，无需改动。 如果您选择重建平台方式迁移到Amazon Snowflake上，您可以用CDM Convert工具加速迁移过程，其中SDM用于迁移数据，SQC用于转换代码*。 如果您选择的是重新架构方式迁移至Amazon Redshift，SDM及SQC可以帮助您。 除了上面提及的Teradata以外，CDM Convert还支持多种主流数据库的数据上亚马逊云科技平台，具体清单请咨询埃森哲。 CDM Convert主要工具有SDM和SQC。SDM全称为CDM Convert - Smart Data Mover。它可协助将原平台数据库中历史数据迁移至目标数据库/数据湖中，灵活地将数据同时移动到同一平台中的多个目标。 SQC全称为CDM Convert – Smart Query Converter。它是一个开源工具，有助于将Schema、查询、DML语句、视图、存储过程、包、函数和触发器转换为本地数据库查询。它是50-60%的自动化版本，并且与ANSI标准兼容。 当数据迁移完成之后，您需要校验数据的一致性。CDM Validate（CDM校验）组件利用埃森哲云迁移验证资产工具，检查客户源数据的准确性和质量。4 其主要工具为SDV – CDM Validate Smart Data Validator，它用于执行精细的行级和列级验证，常用于验证本地数据中心和云数据一致性、验证迁移到云的视图一致性、验证开发与生产环境数据一致性、验证关键表的数据一致性。 通过上述CDM组件，埃森哲可帮助客户更容易地将数据转至亚马逊云科技各种数据服务上，最终实现企业数据现代化。 成功案例 埃森哲帮助某国外信用卡和银行公司将50多个核心银行和投资应用迁移到亚马逊云科技平台上，将历史遗留平台上的传统数据库、数据湖、ETL代码及高阶数据分析迁移至亚马逊云科技平台，并进一步将所有本地数据中心退役。 亚马逊云科技相关服务 和本方案相关的亚马逊云科技主要服务如下： 埃森哲现代化企业数据平台埃森哲现代化企业数据平台解决方案 应用场景 埃森哲现代化企业数据平台为企业用户提供了数据集成、分析、探索、挖掘的独立环境，加快用户将数据转化为价值的速度： 对于数据质量差、缺少数据管理及运营保障体系的企业用户，埃森哲将帮助其完成数据标准的建设与统一，并实现前端直观可视化展现，保障企业数据的高效管控。 对于已经积累了丰富数据资产的企业用户，埃森哲现代化企业数据平台帮助企业完成各业务部门数据横向拉通，助力跨业务域综合分析，提升数据价值，赋能业务创新。 痛点和需求 多年来，大部分企业虽然在数据采集、存储、分析和配置上进行了投资，却并未从数据获取到高度可行的洞察和建议。实现数据价值的三大阻碍主要是： 数据能力缺失 打造数据驱动的能力体系是全面释放数据价值的先决条件。缺少高层领导的支持和专业的员工队伍以及收集、分析数据的所需资源，企业即便坐拥海量数据也依然难以从中获取明智决策。 数据质量欠佳 错误和不明来源的数据将耗费企业大量时间用于数据清洗。而更多时候，即便如此清洗，企业和员工也还是无法放心使用这些数据。埃森哲《弥合数据价值落差》调研发现，仅三分之一的企业信任他们的数据，并能有效利用和从中获取价值。 数据孤岛繁多 沿用旧有系统令企业各平台间的数据彼此割裂，无法实现高效统一的数据采集、管理与整合，而这也令企业难以从中获取全局、有效的洞察。调研发现，仅16%的企业表示已拥有灵活的数据供应链，并能快速为业务输送所需数据。 常见问题和切入点 数据对业务的赋能不足 数据持续服务运营能力不足 业务看不到数据价值，缺少数据决策，数据与业务难以深度融合。 各业务域竖井式建设数据模型与数据应用，缺少数据服务化能力。 方案价值和客户收益 创建基于云的智能数据、人工智能平台，打造适应时代的数据驱动的新型能力体系，企业将能够从海量数据中挖掘巨大价值，提升数据驱动成熟度，迈向可持续新发展。 借助人工智能、机器学习等云端的智能数据服务，快速识别可变现的数据资产。 定制化的云上数据架构可实时进行数据捕获，大幅缩短数据处理时间。 获得智能化业务洞察，更快推动业务创新。 方案介绍 埃森哲能够帮助企业用户明确整体数据平台方向定位，协助进行业务场景和业务流程分析，提出数字化关键举措和优先级，最终搭建符合企业自身特点与要求的现代化数据平台。 建立坚实的数据底座 搭建、优化企业数据平台积极采用自动化技术标记、注释和编录数据创建敏捷、安全的数据架构 建立健全的数据治理体系和管理标准 塑造数据管理和治理的文化、职能、流程和权限记录完善的业务和技术元数据定期审查和改进数据评估策略，实行严格的数据分类 成功案例 埃森哲帮助全球领先制药公司构建云上数据服务平台，完善数据治理体系，提升数据服务能力，实现数据和业务不断的正向循环和相互促进，加速企业的数字化转型进程。 在平台中汇聚企业各个系统的原始数据；根据数据标准统一数据规范，并设计对象和用例；根据数据的应用场景进一步完善数据；为数据分析师、数据科学家以及用户提供自定义数据查询及分析服务。 亚马逊云科技相关服务 和本方案相关的亚马逊云科技主要服务如下： 埃森哲智慧互联端到端解决方案 应用场景 智能终端设备服务行业，包括汽车、电梯、智能电表等： IoT设备智能化，从不同的设备收集场景数据，包括速度、楼层、温湿度、用电量和设备故障信息等，经过平台分析后可以有针对性地进行快速处理。 产品应用场景多元化，对采集的数据进行分类存储、转发、分析，提升数据业务价值，比如行为统计、快速响应、预测分析等等。 端到端一体化，亟需一个统一管理平台，支持设备软件安全稳定升级，对不同的设备远程控制等。 痛点和需求 随着设备智能化需求越来越多，大量的设备需要接入IoT服务体系，用户对设备的安全、平台的数据处理及计算能力、实时数据的处理能力等方面都提出了较高的要求，并且