竞争情况分析、客/用户情况分析、营销管理分析、营业情况分析、客服质量分析以 及其他专题分析等功能分析点为分析要素，并结合固定/预定义报表、即席查询、 OLAP 分析、常规图展示、信息告警以及数据挖掘等实现手段，对电信业务、市场情 况进行全面、深入地分析。 1.3 系统建设原则 在系统建设过程中，将遵循以下原则：  整个系统的建设将按照三层架构的原则进行建设。经营分析系统在逻辑结构 部系统较多，为将系统建设风险降至最低，本次系统工程建设需要分步实施， 对系统进行多次割接。 2 总体设计 2.1 设计思想 系统的建设涉及到数据库、数据仓库、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘、人 工智能和统计学等多种学科与技术的交叉，同时必须考虑多种系统平台与工具的集成， 因此系统的技术实现必须遵循以下要求：  开放性 为保证系统的开放性，系统构建中要尽量使用主流的硬件平台（主机、网络设备 说明： 1、 图中绿色圆框中各主机是为从系统长远建设所需要并行性而设计的，在系统建设初期，由 于系统压力较小，从投资效益而言，也可先以单机形式考虑； 2、 系统建设初期，报表查询服务器、数据挖掘服务器、WEB 服务器、管理监控服务器等也 均可以并入 OLAP 服务器，随系统扩展后可分别单独移出。  数据仓库服务器 数据仓库服务器主要承担着从接口将数据按数据仓库模型进行整理、规 范

业务人员 • 业务用户：提出业务需求，并制定优先级 • 业务分析师：有较深的行业业务知识，通过分析业务数据提供决策支持 • 数据科学家：具有专业领域知识、统计分析背景和计算机技术基础，从数据中挖掘有效 信息以解决业务深度分析需求 • 机器学习专家：具有统计学思维、丰富的编程和数据建模经验，通过开发算法进行业务 分析和预测 技术人员 • 平台 / 系统架构师：软件工程师背景，对大数据、云计算有较深的理解，负责技术选型 目的关键组成要素，对 大数据来说，它甚至更 加重要。企业的数据必 须随时可被需要数据的 人员使用和获得。 大数据平台产品建设和应用方案 调研报告 - 大数据分析能力（应用） 查询与报表 数据挖掘 数据可视化 预测建模 优化 65% 67% 71% 77% 91% 模拟仿真 自然语言文本 地理空间分析 流分析 视频 分析 语音 分析 35% 43% 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 / 水资源管理 •智能就业匹配 •政策舆情分析 •商品优惠客户匹 配 全面感知 充 分

生”的新纪元⸺数据不再是业务流程的衍生结果，而是企业核心生产资料。尤其在以客户为中心的商业环境下，营 销、销售、服务（以下简称 “营销服”）环节沉淀的业务数据与客户数据，正成为撬动企业增长的“数字杠杆”。 然而，数据价值的挖掘与释放绝非一蹴而就，许多企业坐拥海量数据却依旧陷入应用困境。究其本质是由于数据 治理缺位：唯有实现数据的及时采集、安全存储、高质量处理与结构化整合，才能将其转化为驱动决策的“高纯度燃 料”。 CRM数据治理及应用实践蓝皮书 数据沉淀不及时、不安全、不连贯？CRM破解治理挑战 1.1 数据采集不及时不准确 无法反应业务真实状况 业务数据未经处理 数据应用存在"裸奔"风险 数据未嵌入业务流程 价值挖掘"最后一公里"塌方 ◎ 5 CRM数据治理及应用实践蓝皮书 赋能企业以客户为中心 销售易CRM融入业务场景，数据采集及时、高效、准确 销售易CRM通过自动化、流程化、结构化、智能化的方式收 到数据详情； ◎数据结果以可视化图形方式呈现，方便管理者查看、理 解和管理目标，随时追踪目标达成情况、快速定位问题； ◎帮助一线业务人员增强业务协同能力，商机跟进透明管 理，安全沉淀数据信息，深入挖掘数据价值，提升业务洞 察力。 ◎ 经销商通过销售易提供的订货商城自助下单，订单 明细自动沉淀 销售易NeoBI将可视化报表嵌入商机阶段，帮助 业务深度洞察客户情况 识别三大误区、关注五大要点，提升数据治理成功率

提供可视化数据建模挖掘工作台，依托大数据集群强大的计算能力，进一步提升租户对于海量数据的建模挖掘能力， 提高开发效率。 u 交互式开发界面支持：全流程、图形化、组件拖拽式的交互式开发能力，快速便捷 u 完善的算法调试支持：提供小批量数据运行、断点调试、模型参数调试等 u 多租户管理支持：底层融合多租户权限体系，保证数据资源、存 储 资源以及计算资源的安全管控 u 数据挖掘建模支持：常用 机器学习算法 Sklearn 、 Numpy/Scipy 非结构数据挖掘需求 ⅹ 大量的语音、图片、文本、视频 等非结构化数据还没有充分挖掘 利用 ⅹ SPSS 更偏向于数据统计方面应 用 ， 很 难深层次挖掘数据价值 ⅹ 建模流程复杂，不友好 ⅹ 传统工具非集群模式，计算资源受制 ⅹ 没有模型保存 的功能， 导 致 模型无法很好的共享， 产生 重复工作和资源浪费 传统算法效果不佳 ⅹ 仅运用传统的机器学习算 法 （决策树、逻辑回归、随机 森林、神经网络、聚类等） 挖掘数据内在价值，不能满 足某些场景应 用 效果要求 人工智能平台优势 2 Par t 模型共享不便 传统工具局限 人工智能服务能力介绍 2 Par t 人工智能平台： ① 数据资产管理能力：数据、模型、样本、

......................................................................................36 4.2 数据分析与挖掘................................................................................................... 据分析，为医疗机构提供参考，优化资源分配和服务流程。 在实施过程中，DeepSeek 的应用方案将遵循以下关键步骤： - 数据采集与整合：整合中医药文献、临床数据和患者健康记录， 构建统一的数据平台。 - 智能分析与挖掘：利用深度学习算法，挖 掘数据中的潜在规律和关联关系，为研究和决策提供支持。 - 系统 开发与部署：开发基于 DeepSeek 的中医药智能诊断和健康管理系 统，并在医疗机构中推广应用。 国际化推广瓶颈：中医药的理论体系与现代医学存在较大差 异，加之各国对中医药的监管政策不尽相同，使得中医药在国 际市场的推广面临重重困难。  科技创新滞后：中医药在数字化、智能化方面的应用尚处于起 步阶段，缺乏对海量数据的有效挖掘和利用，限制了中医药的 现代化发展。 针对这些挑战，引入 DeepSeek 等先进技术平台成为中医药健 康产业突破困境的重要途径。通过大数据分析、人工智能算法和深 度学习技术，中医药产业可以在标准化生产、质量控制、国际推广

约的管 理系统。整理制作郎丰利 3.统一平台：实现各类专业口径的数据标准化，并在统一运用 平台上相互交换、实时共享，为大数据价值的持续开发利用提供支 撑。 4.智能协同：通过对大数据的专业挖掘和软件开发，形成自动 识别风险、智能决策管理以及多脑协调、联动的“云脑”，对企业进行 管理。郎丰利整理制作 6 企业数字化转型及企业数字化平台建设方案 2 企业数字化转型总体规划 2.1 台的存储计算能力，达到共用大数据平台集群资源的目的；开展实 时数据、标识系统、设备信息等的标准化建设，为数据集成集中奠 定基础；广泛采用传感、自动识别、语义识别等技术采集数据，进 一步提升数据获取和挖掘能力；抽取清洗治理存储生产实时数据， 开展生产、营销、财务、物资、人资、基建等管理信息系统的整合 与数据治理，实现数据互通和数据共享；构建一体化的数据管理平 台，提高信息获取利用效率与信息集中管控能力。 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 BI 工具可进行交互式查询和可视化展现，对数据进行钻取分析，通 过人工智能建模平台进行数据挖掘，拖拽式选择数据源、模型等组 件建模，零编码进行数据挖掘建模、训练和预测。 4）数据服务层 提供数据服务开发方案，主要是为各类数据资源需求快速定制 开发各类数据服务，包括业务数据查询、业务统计数据查询等服务。 数据服务

理，作为供 电企业的发电厂，必须向着智能化、集约化、系统化的方向发展。 智慧电厂是以物理电厂为基础，在现有的技术、管理水平的基础上，通过对局部或者是 分系统的科技含量和管理内涵等资源进行深入挖掘和全面梳理后，采用系统性的理论和内部 资源配置最优化的理念，重新对所有内部资源的应用价值的再认识、再整合，同时融入了现 代先进管理和先进技术形成的新型电厂。智慧电厂使得准备更加可靠，技术更加先进，系统 ，预防控制技术（事故处理和事故恢复技术，如故障智能化辨识及其恢复；智能电站具 有实时监视和分析系统目前状态的能力，既包括识别故障早期征兆的预测能力，也包括对己 经发生的扰动做出响应的能力；智能数据挖掘，在机组容量不断增加，数据量庞大，满足现 场对关键数据的分析整理的要求，进而指导生产。 2、智慧电厂可视化设备运维管理系统建设 智能电厂是在广泛采用现代数字信息处理和通信技术基础上，集成智能传感与执行、智 全面智 能化建设的逐步推进，生产过程中产生的数据不仅从数量上变得更加庞大，而且更 复杂，这种复杂性表现在：数据的不定性、随机性、 模糊性，信息的不完全性以 及语义表达的歧义性。  深度挖掘空间缺失，缺少有效手段。如何整理各个系统间的数据，做深度的数据挖 掘，实现更高级的调控，例如，智能故障预测诊断。各个环节之间联系紧密，牵一 发而动全身，安全，环保，经济性等多目标优化。

人死 亡 信息化建设缺乏统一规划、统一管理、构建一个生产调度、营销客服、用户 服务， 专业的应用系统； 尚未形成完整高效的由内及外的服务链； 业务数据不能共享、打通， 无法对数据进行深度挖掘； 缺乏综合管理信息化的统一平台； 缺乏完善的服务体系， 不能有效支撑燃气业务开展。 1.1 行业现状 燃气管线已埋设数十年， 由于基础资料缺失， 导致发生事故后不能快 输配管理系统 客户服务系统 微客服 网上 / 掌上营业厅 智能表系统 经营管理系统 工程分 析 调度分 析 客服分 析 管网分 析 财务分 析 物资分 析 安全分 析 数据挖掘 预测分析 管网运营 抢修调度 气源调度 应急调度 输配调度 增值服务 业务受理 信息服务 业务处理 决策支持系统 综合管理系统 全面计划与预算 商务智能分析 企业绩效管理 基础设施 2.2 智慧化基础设施 硬件资源共享， 随需分配； 统一管理， 集中运维； 7*24 小时自动运行， 安全可靠； 数据集中， 便于共享和挖掘。 模块化、虚拟化管理； 平台数据集中管理； 网络安全多层保障； 统一 UPS 供电； 状态、环境监测。 集中可视化监控； 高效全域调度； 自动远程控制；

......................................................................................46 5.4 数据分析与挖掘................................................................................................... * 职位画像与候选人画像智能匹配 其次，员工发展和绩效管理需要更加科学化和个性化。现有绩 效评估体系存在主观性强、数据支撑不足等弊端，需要构建基于 OKR/KPI 的智能化绩效管理系统。通过数据挖掘和机器学习技术， 实现： * 绩效目标自动分解与跟踪 * 实时绩效数据分析与预警 * 个 性化发展建议与培训推荐 此外，组织发展和人才梯队建设需求日益凸显。需建立全面的 组织 其次，运用观察法，直接观察人力资源部门的工作流程，记录 现有系统中的低效环节和重复性任务。通过实地考察，能够更直观 地发现潜在需求，特别是那些用户未能明确表达的需求。此外，结 合数据分析法，挖掘现有系统中积累的历史数据，分析员工流失 率、招聘周期、培训效果等关键指标，为需求分析提供数据支持。 为了系统化整理需求，采用 KANO 模型对需求进行分类，将需 求分为基本型需求、期望型需求和兴奋型需求，以明确优先级。基

Analysis Support System) 是以数据分析为基础，以企业决策支持、市 场经营分析和一线营销服务支撑为服务目标，以客户 为中心的智能支撑信息系统。 它利用先进的数据分析和挖掘技术，帮助企业的 经营决策层了解企业经营的现状，发现企业运营的优 势和劣势，预测未来趋势；帮助细分市场和客户，进 行针对性的营销和高效的客户关系管理；对决策执行 情况和结果进行客观准确评估。 •增强系统安全性， 加强对敏感数据的 访问管控 •夯实数据基础，进一步 丰富各种业务数据，加 强逻辑模型标准建设 •夯实应用基础，凸显数 据挖掘价值，强化重点 应用，提升运营管理及 客户营销服务支撑的智 能化水平 •构建自助分析模块，强 化数据挖掘，强化一线 支撑力 •增强核心元模型标准化 及元数据管理功能，实 现基于动态规则配置的 数据质量监控稽核及分 层分级告警管理，建立 据，为互联网分析等业 务支撑提供完善的数据 基础。扩展一经分析能 力 •探索云计算等新技 术，构建高效低成本的 支撑架构；分步引入导 航式分析，实现分析过 程的积淀和复用； •扩展并深化数据挖掘 模型建设及应用落地， 加强对流量经营、客户 维系等重点应用的支 撑。 •增强对业务指标梳 理、数据质量监控等的 支撑能力 ; 构建金库安 全管理功能，深化客户 隐私信息保护。 NG2-BASS4