大数据企业架构讨论 案例研究：智慧交通 大数据实时处理和分析 目的：提高城市交通的科学管理和组织服务水 平 业务目标 • 智能交通数据的有力支撑 • 智能交通公共信息服务的实时传递和快速 反 应的应急指挥 • 智能交通业务联动快速应对变化 • 可视化事件跟踪 挑战 • 近千万辆轿车、轨道交通、快速公交系 统 • 高并发事件及数据流的实时处理 • 海量非结构化大数据的组织与分析 压力传感 器 传感 • 速度 传感器 器 • 生物 传感器 • 温度、湿 度…… RFID • 射频天线扫 描 • 电子标识 摄像 • 高速拍照 头 • 高清摄像 头 3 车地双向实时无线通信网数传电台 政府专网 Internet GPRS/CDMA/3G/Wi-Fi/WiMax 光纤 TCP/IP 公路可视化综合信息平台 雷达测速 GIS 公共交通运营管理平台 监控 深度分析 • 敏捷开发 • 高度扩展性 • 实时分析结 果 • 大吞吐量 • 实时准备 • 所有的数据源及数据结 构 • 低延时 • 高并发的交易 • 高度灵活的数据结 构 数据获取 数据传输 数据处理 数据是智能交通的核心 数据获取 数据传输 数据处理 People. Process. Portfolio. Discussion 实时事件处理 — 概念图解 业务场景 • 重要车辆监

提高了工作 效率，还减少了人为错误的发生。例如，当客户提交服务请求 时，CRM 系统可以自动分配给最合适的客服人员，并跟踪整个处 理过程，确保问题得到及时解决。 此外，CRM 系统还能够提供实时数据分析和报告功能，帮助 企业快速响应市场变化。通过分析客户行为和市场趋势，企业可以 及时调整营销策略，抓住新的商业机会。例如，当某一产品在某一 地区的销售出现异常时，CRM 系统可以迅速识别问题，并建议相 系统可以迅速识别问题，并建议相 应的解决方案，从而避免潜在的销售损失。  提高客户满意度和忠诚度  优化客户互动流程  增加销售机会和市场占有率  提高工作效率，减少人为错误  实时数据分析和市场响应 最后，随着人工智能和大数据技术的发展，CRM 系统正变得 越来越智能化。通过引入 DeepSeek 大模型应用方案，企业可以进 一步提升 CRM 系统的分析能力和预测能力。例如，DeepSeek 先，大模型能够实现对客户行为的精准预测。通过分析历史数据， 模型可以识别出客户的购买模式、偏好和潜在需求，从而为企业制 定个性化的营销策略提供依据。例如，当客户在网站或应用中表现 出特定的浏览行为时，大模型可以实时预测其购买意向，并自动触 发相应的营销活动，如个性化推荐或限时优惠。这种基于数据驱动 的决策过程，不仅提高了营销效率，还显著提升了客户满意度。 其次，大模型在客户服务中的应用潜力巨大。传统的客户服务

销售上 线；  建立新的预后评估体系，建立产销品从上架到下架的全过程管 理体系； 2. 营服协同引擎 1) 基于事件的自动化实时地营服协同能力  构建完整事件库和营销策略库  构建营销与服务策略库  构建自动化、实时性推送能力（含标签实时刷新）  构建服务场景有效评估机制  有机整合大数据能力  增加各渠道协同能力 20 / 661 2) 智能化调度、透明化展示、集约化管控 力开放对 外提供：包括集团 CRM、集团 4G 串码池、MSS、IBP、物流系统、 固网终端生命周期管理系统、账务系统平台、客保系统及 ODS 系 21 / 661 统的接口能力，实现数据实时同步；对于其他中心引擎，营销资源 引擎通过提供或调用各引擎的共享服务，实现与受理引擎、基础运 营引擎、客户管理引擎、CPC 配置引擎的交互。 4. 客户引擎 1) 建立具有自助管理能力的高效客户管理； 完成与计费、服务开通系统交互。 2) 提供监控日志数据能力  通过受理引擎的透明化管控能力，帮助门户端到端，全透明化的对 内对外展现售中流程环节与步骤，保障交付效率和质量，提升客户 感知；  销售全流程监控跟踪、实时超时预警、智能调整，确保对客户的服 务承诺； 3) 对外提供能力  两级服务能力对接，满足集团订单及受理业务承接。  本地外部系统轻量化服务能力对接，提升引擎服务效能。 23 / 661

充分整合企业的各个系统数据信息，在大平台统一呈现，实现系统提升， 提高职能部门办公效率； 4) 能够查看安检记录、安检任务分配等操作；GIS 数 字地图实时显示在建 工程方位、在建工程的详细信息； 5) 用于整合各检测机构产生的各类检测数据格式，上报到中心，对重要检 测项目的检测数据，进行实时的监控。 6) 实现无纸化办公，在日常的监督和管理过 程中，手工纸质与计算机信息 录入并行。完成监督工作后，监督员需要将纸质监督报告扫描后以文件形式上 码及建筑设备管理指标等数据。 企业单位业务需求： 1) 远程对分散的建筑工地进行统一管理，避免使用人力频繁的去现场监管、 检查，减少工地人员管理成本，提高工作效率。 2) 通过视频监控系统及时了解工地现场施工实时情况，施工动态和进度， 防范措施是否到位，特别是对于场面比较大的工地，对于重点项目企业领导也 需要远程监管。 3) 出现异常状况和突发事件时，可以及时报警，提醒管理人员及时处理； 4) 对塔式起重机安全监管上存在技术不足 面需要系统设计时充分考虑，另一方面需要职能部门进行引导、政策支持。 1.3.2 系统需求 1) 通过监管平台实现企业、工地联网的大平台； 2) 可完成政府及企业其他系统的对接以实现数据同步。 3) 通过该系统能够实现工地现场的实时监控、数据回传、远程应急指挥 等功能。 4) 通过在各企业主推实名制考勤机的考勤方式，对各建筑工地的人员状 况进行管理。 5) 通过该系统实现对塔式起重机和等设备的状态监测和监督管理等功

理技术自动生成理赔报告，大幅提升理赔效率。客户服务方面，AI 大模型可构建智能客服系统，实现 7×24 小时在线服务，支持多轮 对话、情感分析及个性化推荐，提升客户满意度。风险管理中，AI 大模型通过实时监控市场动态、客户行为及外部环境，预测潜在风 险并提供预警，帮助公司制定更科学的风险管理策略。产品设计方 面，AI 模型可分析客户需求、市场趋势及竞争态势，辅助设计更具 吸引力的保险产品。 此外，AI 快了理赔速度，也减少了人为错误，提高了处理效率。 对于复杂问题或特殊情况，AI 大模型还可以协助人工客服，提 供辅助决策支持。系统可以根据历史案例和规则库，推荐最优的解 决方案，帮助客服人员更快地解决问题。  实时响应客户查询  个性化服务建议  情感分析与客户情绪管理  自动化理赔处理  辅助决策支持 最后，AI 大模型的持续学习能力确保了服务的不断优化。通过 与客户的每一次互动，AI 都能够学习到新的信息和模式，不断改进 为实现多语言支持，可采用以下技术方案： 1. 语言识别模 块：通过语音或文本输入，快速识别客户使用的语言，并自动切换 至相应的语言模型。 2. 动态翻译引擎：在客服人员与客户使用不 同语言时，系统能够实时翻译对话内容，确保沟通无障碍。 3. 多 语言知识库：构建涵盖多种语言的常见问题解答（FAQ）和知识 库，根据客户语言自动推送相关内容。 4. 本地化优化：针对不同 地区的语言习惯和文化差异进行优化，例如在某些地区使用更正式

大数据实例：中国电信海量数据 携程、途牛、去 哪儿、同程、美 团等月上网总量 5.02 亿条 / 月 手机定位 7 亿条 / 天 上网搜索、 浏览、点击等 行为数据 100 亿条 / 天 海量数据 实时获取 GPS 定位 500 万 / 天次 海量数据 覆盖人口 固定电话 2000 万用 户 家庭、公共 景区 WiFi 使用者 90% 以上 IPTV 用户 600 万 政府大企业 大数据 大数据是主要面向业务，业务需要什么样的 构架，大数据就要有相应的平台、技术和构 架。 大数据平台产品建设和应用方案 智慧的医疗 智慧的市民服务 智慧的公共安全 智慧的交通 •实时路况发送 •公交到站提醒 •通畅路线规划 •远程会诊 •智慧处方 •临床决策系统 •犯罪信息挖掘 •突发事件响应 •高危位区域统计、预警 智慧的公共事业 •智能用电分析 •环境状况分析预测 •水处理 互联网 移动互联 网 物联网 社交媒体 等 政府部门资料信息及相关系统： 经济运行、产业、投资、消费、 能耗、交通、电力、装备、中 小企业……等 大数据来源 舆情评论 社交关系 实时位置 旅游度假 城市车位使用 …… 大数据平台产品建设和应用方案 企业大数据需求 助力运营 大数据平台产品建设和应用方案 大数据挑战 - 客户分析全流程 5 6 7 8 9 1

） 边缘计算范畴 按照从用户 / 终端到中心云的距离，云计算可以划分 3“ 圈”：  第一个“圈”是现场边缘，覆盖 1~5ms 时延范围，算力以 AI 推理为主，主要面向自动驾驶，工业互联网等实时性业务；  第二个“圈”是近场边缘，覆盖 5~20ms 时延范围，算力以渲染为主，同时还有一部分推理，主要面向视频场景；  第三个“圈”是传统的公有云（也称为中心云），覆盖 20~100ms 时 人、机、料、法、环等各类数据的接入、交换及共享 智能化交 互 可视化监控及展 示 项目信息导航 多维关联查询 全局搜索 多视图三维浏览 视角切换 / 测量 / 标 记 实时数据展示 项目数据管 理 人员管理 多项目管理 项目配置 模型管理 对象信息库管理 导航管理 专项业务应 用 根据业务需求开发如地下管网、焊缝、电 缆等具象主体可视化； 安全生产能力 应用能力 着 装 检 测 实时检测员工着装规范，保障生产安全和生产规范 如：安全帽、净化帽、工作服、绝缘靴（劳保鞋）佩戴检测等 电 子 围 栏 烟 火 检 测 车间检测到异常火灾或浓烟等突发灾害，智能识别并报警 如：电池破损引起的火苗火灾等 非法闯入监测 如：设备工作区域非法闯入、危险区域非法闯入等 行 为 检 测 实时监控员工行为规范，保证生产安全和作业环境 如：工

别系统、人员通道闸管理系统、访客登记系统实现对进出医院的车辆、人员灵活 控制管理，并通过中心平台进行统一管理和应急指挥调度，将各个子系统通过各 种联动及其他相关联系，整合成一个有机的、功能强大的统一综合管理监控中 心， 进行实时监控 、大屏显示 、云端存储（集中存储 、本地存储）、可视调度 6 、云计 6 算等智能化应用管理。 2 ） 以综合平台为载体 ，实现安防可视化管理 综合平台将医院安防弱电系统中的各个子系统模块化整合融合，统一云端化 消防系统：系统支持与原有消防系统接入，针对火灾探测盲点区域，也 可通过大华无线消防系统进行快速升级；系统支持接入大华电力数据监 测系统，实现对线路电压 、 电流 、过载等信息采集；当出现消防异常 事 件时，系统可调阅现场实时视频，掌握第一手现场情况，实现消防 和安 防系统有效联动。 3) 一卡通系统： 医院的办公区域 、仓库等重要房间出入口， 实现刷 卡/ 指 纹/人脸识别进出，进出方式可根据要求设定，如：指纹识别+刷 智能停车系统：实现医院的物流车辆、员工车辆、访客车辆等车辆管理 功能，大门出入口、停车场通过视频识别方式进行车辆进出管理。 10 6) 显示系统 ：将前端视频图像 、 PC 信号实时解码上墙显示，使监控中 心 安保人员能够更加直观 、便捷的了解医院内部实时情况。 10 7) 智能运维管理系统：实现企业医院安防系统设备资源的综合管理与运维， 通过配置巡检计划，定期对监控资源进行信息采集，实现信息的展现与

当前客户行为范式已发生结构性改变。无论是 B2C 消费者还是 B2B 决策者，其信息获取方式、互动偏好及价值期望均在数字化深度 渗透下全面重构。客户不再满足于标准化信息推送与服务流程，转而 要求企业基于其历史行为、实时场景与个性化需求，提供精准的定制 化体验。同时，客户的旅程已经高度碎片化，他们在跨越社交媒体、 电商平台、线下门店等一系列触点时，要求获得无缝、连贯且即时的 互动体验。任何一个环节的体验断裂或响应迟缓都可能导致客户流失。 术。 在交互范式层面，AI 驱动的系统正经历从“被动响应”到“主动 洞察”的根本性转变。基于自然语言处理能力的深度集成，现代 CRM 系统已能精准解析用户需求，并依托智能算法实现个性化洞察的实时 推送。通过将 AI 助手深度嵌入 CRM 业务流程，相当于为每位员工 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 7 配置了全天候智能助理，不仅可自动化处理重复性事务，更能在关键 能。在营销场 景中，通过语义理解与内容生成，智能化系统能够基于文字、语音等 交互实现自动化营销及个性化推荐；在销售场景中，大语言模型不仅 提供了更加智能的辅助能力，如帮助销售人员进行客户分析、实时识 别客户意图并提供会话建议等，还使得 CRM 系统更具反应性和灵活 性；在服务场景中，大语言模型显著提升了对结构化与非结构化数据 的理解和融合能力，减少了对固定知识库的依赖，优化了模板化输出

实现重大危险源主要负责人、 技术负责人、操作负责人的 安全包保履职结构化电子记 录，做到可查询、可追溯。 实时数据分析 在可视化大屏中实时查看监 测点的基本信息、实时数据、 趋势分析、报警信息，通过 APP 也可实时查看历史趋势。 基于风险预警模型，实现重大 危险源安全风险的实时评估分 析和展示、预警信息及时有效 处置和闭环管理。 评估报告及隐患管 理 支持上传重大危险源的安全 评估报告，实现重大危险源 通过系统规范审 批流程，责任到 人，高效审批， 输出许可证。 作业过程查看、监控、预警 全过程查看、 节点留痕、视 频监控、环境 PC 、移动端 移动布控 感 知 、 风 险 预 查看实时监 球 警。 控 包括数据配置、 角色及作业地点 管理、检测气体 及安全措施库、 电子作业票归档 库等。 统计分析 对所有作业进行汇 总统计及分析，便 15 - 用于推动企业有效运行双重预防机制，双重 预防包括： 安全风险分级动态管控、隐患排查治理 闭环管理。 另外，可通过加强员工 安全教育培训 ，增强 员工安全责任意识，规范员工安全生产。 实时动态风险缺乏全局把握 风险辨识与隐患排查未建联系 隐患排查完成效果缺乏保证 数据收集分析耗时费力 风险 识别率提高 隐患排查任务完成率提高 隐患排查 / 日常巡检到位率提高 数据统计分析准备工时减少