金蝶AI苍穹企业级数智化解决方案

苍穹平台解决方案部2025.11 企业数据治理背景洞察 到2028年全球数据量将达到393.8ZB，相比2018年增长9.8倍，而大量数据价值尚未被挖掘，企业认为有60%的业务数据是有价值的，而这些数据中仅有56%被实际分析，占所有企业数据的三分之一。 2026年，Generative AI将通过利用非结构化数据，将组织可用数据量增加50%，同时，半数中国500强企业的数据团队将使用AI Agent来自动化数据准备和分析工作。 数据作为核心资产的价值已成共识，但Gartner指出：89%的CIO认为数据与分析（D&A）治理是技术创新的基石，仅有46%的企业建立了战略导向的D&A KPI体系。 生成式AI的爆发式发展推动企业加大技术投入，但70%的生成式AI试点项目因数据缺陷、治理缺失或价值证明失败而夭折，仅有20%能成功投入生产。 金蝶AI苍穹数据治理体系顶层规划：四横一纵 以企业数据资源规划（一纵）为核心，全面评估数据现状，确立数据资源架构，确保数据资产的有效管理。在数据治理具体执行层面，通过数据层、数据采集、数据开发治理及数据资产运营（四横）四个方面，构建企业数据资产存、通、治、用的全流程管理体系。 全域数据治理：覆盖企业数据存、通、治、用的全链路治理图 基于金蝶AI苍穹数据治理的“四横一纵”顶层架构，我们提炼出数据治理的“七步两库”高效策略，通过“接入->预处理->规范->清洗加工->指标化->维度化->服务化”七个步骤，由此构建指标库和专题库，为企业提供精准、高效的数据分析决策支持。 数据采集：多源异构数据采集方式 涵盖关系型、非关系型数据库、流式数据、结构化/非结构化文件。采集方式包括周期性、实时、API接口等，支持全量/增量采集 数据治理体系架构灵活支持企业多种数字化管理场景 数据开发平台：数据开发能力展示 数据采集 数据开发 业务场景 业务场景 •财务数据分析、货值分析、网点画像与绩效分析、员工画像与绩效分析、人流数据分析、自助取数分析。 •业务系统信息交换、数据集成与回流、资产复用、实时入湖。 价值亮点 价值亮点 •大数据平台适配：适配市面上多类的大数据平台（Hadoop社区、CDH、TDH、华为FusionInsight等。•支持表的全量/增量模式；支持任务离线/实时双模式；支持结构化/非结构化、支持单表/整库同步方式，灵活满足各类业务场景要求 8•全链路数据处理：借助数据开发，可视化构建、开发复杂业务流程依赖关系，全链路处理企业数据。•高效完成数据开发：数据开发任务高效、迅捷化、快速构建企业级任务。 数据开发平台：数据治理能力展示 数据质量报告 数据标准 业务场景 业务场景 •数据质量管理确保数据的准确性、一致性和完整性，使得企业能够基于可靠的数据进行战略规划、市场分析和业务决策。 •数据标准确保数据的统一规范和完整，使得企业内部的业务数据、管理数据、技术数据具备统一的管理流程和规范，从而降低内部数据沟通成本。 。价值亮点 价值亮点 •支持构建基础数据标准和指标数据标准两类不同属性的数据标准，并支持数据标准制定、发布、审核、变更、注销的全生命周期管理。•在创建数据模型时，支持引用数据标准生成模型的属性字段，从而实现数据标准落标及评估。 •支持数据标准、模型、元数据、数据质量组合搭配，可自定义质量评估模型。•质量报告中可追溯到每张表、每个任务的责任人，对必要情况进行追责。•可根据模板定制报告内容，定期生成质量报告。 主数据管理能力展示 主数据模型 相似度规则引擎 业务场景 业务场景 •通过语义分析、模糊匹配等技术，自动识别并合并重复数据，确保主数据的唯一性、准确性和一致性。 •通过统一数据标准、消除数据孤岛，为跨系统数据共享、业务流程优化及决策分析提供核心支撑。 。价值亮点 价值亮点 •预置10余种主数据静态模板，可在项目中扩充出更多样式•数据元可按照行业标准定义，增强模型定义的标准化程度。•模型可注册客户化插件，提高项目适应性•封装部分苍穹开发页面控件，满足主数据领域模型定义需要。 •可为某类主数据中多字段设置相似规则，并指定告警阈值、拒绝阈值等。•针对主数据多来源采集使用场景的支持，提供了完整相似性校验功。•系统内置20余种分词算法和相似度校验算法，可根据不同校验场景特点，选择相应的组合方式，帮助主数据管理人员识别冗余重复数据。 轻建模能力展示 数据表模型 指标模型 业务场景 业务场景 •数据工程师需要统一定义和管理企业的业务指标，建立统一的指标体系以支撑企业经营管理、数据分析和业务决策等场景。 •数据工程师需要连接企业多个不同业务系统的数据源，对数据表进行加工处理，建立统一数据模型，以改善取数口径不一致问题，提高模型复用性。 价值亮点 价值亮点 11•支持为企业提供统一、权威的业务指标体系，将分散在不同系统的各类指标集中管理，统一指标口径，避免重复开发，保证指标计算结果的准确性和一致性。•支撑金蝶各业务领域通过轻建模建设专业的、产品化的指标模型体系，助力客户基于行业最佳实践，监控和优化自身业务。 •通过图形化的操作，让用户可以轻松高效的创建和处理各种数据表。•基于可视化的建模能力，支持选择字段、过滤、排序、分组汇总、自定义分组、计算字段、关联表、合并表等各种转换能力。 武汉城建数据治理项目 客户简介 武 汉 城 建 集 团武汉城建集团立足武汉，布局全省、辐射全国，业务领域遍及全国20多个省,围绕 城 市 建 设 与 运 营 ， 形 成 以 “ 综 合 开 发 、 建 筑 施 工 、 城 市 建 设 ” 为 主 导 、 以 “ 园 林 生态 、 设 计 咨 询 、 城 市 服 务 、 资 本 运 营 ” 为 支 撑 ， 以 新 兴 业 务 为 探 索 方 向 的 “3 + 4 + X”现 代 产 业 体 系 。超大城市建设解决方案和一站式综合开发运营服务商，2023中国企业500强，2023中国房地产百强企业第“32”名。总资产超过3900亿元，年度营收640+亿元，长期主体信用评级AAA 所属行业：建筑行业营业收入：641亿元员工总数：1.3万 150+个关键指标构建 23%项目完成率提升 20+个数据模型沉淀 10亿+条业务数据治理 7倍决策效率提升 项目成果及价值 沉淀数据资产体系 提升管理决策效率 构建数据管控体系 数据驱动运营优化 数据中台项目覆盖了人力、党建、设计、项目四大核心主题，累计构建了150多个关键指标，并沉淀了20多个数据资产模型，支撑了“数据大脑”20多个可视化看板，显著提升了数据分析与决策的效率。 数据中台为集团的大数据应用开发提供了坚实的基础设施，降低了技术门槛，为业务创新持续赋能。通过数据资产体系和可视化看板，集团能够更快速、准确地获取和分析数据，为决策提供了有力支撑，效率从周级别提升到天级别。 整合了10大关键信息化系统、近1000张表、超10亿条企业数据，聚焦于四大核心管控领域，实现了对150多个业务管控点的全面覆盖，为集团领导提供了精准的数据管控支撑，极大地提升了数据整合、分析和利用的效率。 通过数据中台，集团能够实时监控各业务板块的运营状况，及时发现问题并采取措施。通过数据中台提供设计关键流程节点数据进行监控，基于公司、项目维度关注6大关键节点，上线至今助力全集团设计条线按时完成率提升了23%。