准 定义与定义原则 •定义主题的概念、本质与内涵，明确开行对此类主题的定义。 •描述主题的识别原则。 信息模型 •定义主题信息项 •定义主题各类信息项的业务属性、技术属性及信息项所有者 数据 标准 定义 主题数据项 数据映射说明书 识别主题数据标准与源系统数据字典间的差异。 建立主题数据标准与源系统间的数据映射关系。 数据标准 执行建议 主题数据标准在业务层面及IT层面的执行的指引与建议。 主题数据标准在业务层面及IT层面的执行的指引与建议。 执行 指引 数据 映射 分类 •定义主题分类原则。 •定义主题分类及产品清单。 • 前期成果借鉴 • 业务访谈 • 系统调研 • 结合最佳实践分析、 诊断 1. 现状分析 • 确定映射的系统 范围 • 制定源系统与标 准的映射规则 • 根据数据验证映 射规则 • 形成标准化定义 初稿并讲解 • 对定义初稿征求 意见和讨论 • 根据意见反馈和

该团队将结合强大的资源和丰富的数字和采购与供应链经 验，涵盖多个行业，包括石油和天然气、消费品、零售和 通信和高科技。 * 有关咨询公司数字资产，请参见附录 1 (F) 5 数字视角 数字采购蓝图的核心主题 我们对数字化对采购的影响有明确的看法  处于商业和技术的交叉点——“ biz-tech”  战略性地整合当前和新兴 / 趋势中的颠覆 性技术  端到端采购和供应链 这 8 个数字平台 等。 分析和机器人过程自动化的原 型 13 作为其数字蓝图的一部分，甲方集团采购部必须回答 10 个关键问题 什么 $? 1. 数字蓝图的愿景是什么？ 2. 实现这一数字抱负的推动因素和主题是什么？ 3. 其他公司为解决这些问题做了什么？ 4. 数字蓝图能产生什么价值？ 5. 哪些是推动价值创造的短期、中期和长期举措？ 6. 哪些技术可以支持这些倡议？ 7. 您如何在集团采购、甲方和外部利益相关者之间进行组织？ ）运营模式目前处于电子化与数字化之间，短期内可能升级为“数字化”模式。该 模式未来还有望进一步发展为“数字即服务”模式，助力其他地方政府推动新能力发展。 17 实现这一数字抱负的推动因素和主题是什么？ 问题 2 18 2. 实现这一数字愿景的推动因素和主题是什么？ 数字“推动者” 分析 分析业务数据、识别模式、预测未来和模拟行动过程的技术 机器人 / 认知计算 在计算机模型中模拟人类的智力和思维过程 社交 允

作为反映企业核心竞争力的业务分析数据必须采取相应的安全保护措施。在数据 访问层，系统提供灵活的权限机制分配和管理使用者对数据资源的访问。  实用性 结合不同部门、不同的业务需求，合理的构建分析模型（按主题、地市、部门建 立不同的 OLAP 分析模型），以及合理地组织数据（特别是有效又合理的数据粒度、 分析模型的数据总量控制），保证了查询效率与响应时间。 对现有业务运营系统影响小，是系统的基本设计要求，因此必须采取恰当的数据 的存 储。在数据仓库的实施过程中，对于某些主题的业务分析问题，可能会按照主题采用 数据集市的方式对数据进行进一步的组织。所以在中央数据仓库的基础之上根据分析 需求创建相应的从属数据集市。 2.2.2.3 数据仓库 数据仓库是按照中国电信整体的信息模型进行构建的，是系统建设的核心。 由于经营信息需求的不断变化，数据仓库中数据的存储必须采用主题分域的方式 和尽可能小的业务单元来进行数据的 数据集市 中央数据仓库构建是对数据集市的数据支撑，几乎所有的业务分析都需要通过进 一步组织数据集市来实现，以满足性能、灵活性的要求。 数据集市的建设主要面向部门、地市和重要的领导，根据其关心的主题、数据层 次、数据粒度不同，构建相应的数据集市。 数据集市的数据直接来自于数据仓库。采用这种方式，可以保持整体数据的一致 性。为一些访问数据仓库十分频繁的关键业务部门建立从属数据集市，可以提高查询

仓库，并实现实时数据处理和提供数据服务，打造新一代实时大数 据平台。 2）数据计算与存储层 对采集的数据进行清洗，定时调度计算抽取，根据大数据仓库 模式建立 DW、DM 存储数据，融合打通数据，建立主题数据模型， 提供实时数据服务，大数据平台集群提供分布式计算集群、实时流 计算和离线批处理计算。 3）数据分析层 40 企业数字化转型及企业数字化平台建设方案 提供商业 BI 可视化分析、人工智能分析和数据治理功能，通过 算法组件库 机器学习 Spark ML Scikitlearn 算法类别 数据源 数据存储 数据处理 行处理 列变换 数据探索 聚类 回归 优化 模型评估 专业类算 子 功能层 主题管理 模型管理 运行管理 作业管理 模型仓库 底层支撑 HDFS Spark Hbase Hive Kafka Jreap Spark Structed Streaming 数据应用 燃料系统 提供可视化拖拽式操作建模支持，支持零编程开发 AI 模型，可 实现一站式大数据智能分析平台，降低大数据分析的难度，可快速 高效的支撑电力数字化和智能化应用场景的实现，能快速满足电力 行业各种大数据分析挖掘主题需求。提供电力行业应用场景相适应 的智能算法和模型，通过对机理模型和数学模型相互融合，不断优 化迭代，助力发电企业智能化发展。 3.2.3.4.3 BI 分析平台 数据分析是对大量结构化和非结构化的数据进行分析处理，从

园的行列 • 打造全中国 最 好的游乐园 • 到 2010 年 , 成为世界十大游 乐园之一 集团人力资源管控影响要素 集团已完成了主题公园与餐饮酒店两大业务版块的战略布局 , 并涉足休闲购物等其 他 旅游 领域 CL 集团 CL 集团 主题公园版块 主题公园版块 餐饮酒店版块 餐饮酒店版块 休闲购物 休闲购物 • CL 欢乐世界 • CL 国 际 大 马戏 • CL 水上乐园 游乐园版块 为是 CL 集团大旅游发展战略的重要组成部 分 , 与集团的战略目标有着高度的一致性 注 : 满分为 5 分 集团人力资源管控影响要素 2) 下属公司的资源相关度分析。首先对旅游集团 下属的大型主题公园版块的价值链活动 分 析 集团总部统筹 负责的职能 说明 集团总部部分 负责的职能 主 体 链 决策 监督 决策 监督 辅 价 值 链 辅 价 值 链 分 支 链 营 销 园区餐饮 人力资源管理、企业文化 计划协调、企业管理 监督（审计、法律事务） 战略管理、投资管理 信息系统 产品开发、投资项目建 设 集团总部不负 责的职能 主题公园价值链系统 ( 欢乐世界 ) 环卫 集团人力资源管控影响要素 旅游集团下属的大型主题公园版块的价值链活动 分 析 ( 续 ) 集团总部统筹 负责的职能 说明 集团总部部分 负责的职能 集团总部不负 责的职能 主 体 链 决策

的经验是，人工智能几乎可以应用于任何人力资源领域，包括候选人吸引、招聘、学习、薪酬、职业管理和人力资源支持。此报告包括整个 员工旅程的用例。在每个领域，我们都描述了 IBM 自实施 AI 以来所看到的一些好处。我们还涵盖了实践主题，例如如何入门，您需要的技能以及有 关公平和 AI 对工作的更广泛社会影响的重要问题。 人力资源中的 AI 业务案例 6 定义 AI AI 已成功应用于视觉感知、自然语言处理、语音识别、语音到文本 文化，员工和 劳动关系，计算机科学，分析，人力资源技术和一般人力资源方 面的专家。 面试主题包括 ： • 人力资源中 AI 的目标和项目类型 • 资金 ， 时间表和收益 • 所需技能 • 对就业的影响 • 偏见、多样性和包容性 • 入门技巧 本文对采访回复进行了分析 ， 了解常见主题和关键见解 ， 并在全文中 进行了总结。 问问你自己 ： 如果他们 24 / 7 做什么 会更好 帮助经理做出 有关员工的决策。 AI 参与度分析是一种可以分析公司内部社交媒体内容的技术。这项技术 可以从年度调查和脉冲调查以及社交媒体聊天中分析非结构化内容。成千 上万的评论可以在几个小时内分析主题。出于数据隐私的原因，建议限制 在公司防火墙内侦听信息。 IBM 的 AI 经理警报 在 IBM，管理人员可以根据个人员工的需求量身定制警报。例如，如果某人在团队中工作了很长时间，具有某些技能，并且准备升职，则经理会收到

（财务、组织） 图形类报表 （指示器、趋势图等） 列表类报表 （表格、交叉表、图表） P5 经营分析平台技术架构蓝图 2经营分析平台 预置报表 P7  财务分析和销售分析两大主题，共 14 张。 预置报表 财务主 题 销售主 题 P8 销售分析——销售地图 主要功能 业务价值 帮助企业领导者直观了 解到各个区域市场的销 售情况，及时开拓市场， 以提高企业的竞争力。 发布完整：  改变表结构  数据也改变 P28 备份 主要功能 业务价值 管理工具 恢复 为数据及模型提供其他 管理：备份、恢复、数 据更新、导入主题、 切换账套等。 有效管理数据，轻松掌 控业务。 数据更新 导入主题切换账套 P29 切换账套 注册账套 主要功能 业务价值 管理工具——切换账套 确认切换操作 为数据模型切换数据源， 使用当前所需的数据进 行分析。

供应商全景审核：历史数据 + 供应商 征信 + 舆情分析 • 减少供应商信息录入，简化合作流程 • 根据画像匹配项目，提升合作机会 • 立足用户和业务场景分 析数据，可视化呈现 • 多维度多主题分析看板 • 辅助决策，提高效能 品类参数 • 不同品类制定不同参数描述，建立不 同模板 • 通过参数对应实现商城商品自动上架 10 数字经营助手：基于不同阶段业务发展重点，提供资源合理配置建议，总体调控达到多快好省稳 制标准和信息源 • 控制方式：明确技术控制手段 • 控制场景：匹配执行 - 管理 - 决策 职能，构建采购业务场景 四大核心能力  数字化决策能力 • 多用户 / 多场景 / 多维度 / 多主题 的闭环分析管理  智能化管控能力 • 过程嵌入式的风险 / 成本智能干预  业采财一体能力 • 需求驱动、业务自主、一体协同的 无感衔接采购  生态化资源能力 • 海量无忧的开放式采购资源供应 执行活动：需求计划 - 供应商 - 商 品管理 - 寻源招采 - 履约 - 结算， 业务自助订单，供应商协同 • 智能赋能：多角色画像，智能供应 推荐，智能风控，智能客服 • 数据决策：多维分析主题，风险预 警，需求预测，市场预测  通用平台 • 统一入口，统一平台，统一数据 数字经营助手 智能公司管家 业务一体伙伴 产品体系支撑 1 2 3 15 基于采购的本质管理要求，全

数 据 处 方 数 据 药店端 医 个 ① CVSHealth 体 验 提 升 · 基于公司业 务 诉求和目标，围绕其设定数字化落地主题 · 基于不同类型客群的需求，结合业 务核心目标， 确定落地思路，如针对养生保健类消费者，体验设计不应该围绕 简单的“便捷”和“效率” , 更应该考虑与其需求匹配的信息展示层次、购买转化路线 结合战略提出的在六大方 面 实现全渠道消费者体验升 级 消费者直多渠道会员整合 线 上 电 商 电商业 务支撑 产品销售 按照终端类型 差异化的服务 数字化服务优化 产品销售 历程 升 级 主题 精 准 营 销 强 化 多 渠 道 消 费 者 互 动 电 商 业 务 支 撑 数 字 化 互 动 与 展 示 增 强 数 字 化 服 务 优 化 销强化 数字化互动 & 展示增强 产 差异化门店 4P 品 / 品牌 新渠道业 务 驱动首 直销 线 下 门店 j 传统门店 大型店 店中店 产品 / 品 销通路 一级 分销商 模 式 探索主题 新 渠 道 业 务 驱 动 新型门店 博物馆店 仓储店 社区店 门店销售在微商、 直销通路的延伸 回 儒 回 粤 同 仁 堂 健 内容传播 与教育 忠诚度

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