南京诚勤教育科技有限公司 校园数据分析模型方案 V2.0 新 兴 教 育 大 数 据 服 务 商 工具 + 数据服务 Tools & Data Servies 特点： 1 ）工具灵活可插拔，不会成为负 资产。 2 ）投入小，见效快，可快速 开展基于学校现有信息化建设 状态下的数据分析应用。 3 ）数据服务碎片化，基于业务 需要进行选择。 模型 01. 校园印记 —— 为每位师生留下学校专属记忆 •横向对应范围学生数据维度对比。 •数据的主动与被动。 1. 偏静态查看 2. 缺少移动端 师生画像方案存在问题 The Teachers And Students Portrait 3. 数据隐私性问题 【我们如何思考解决？】 •学生以移动端为主，兼容微信企业 号、微信服务号以及学校 APP 。 •面向学生的交付更多是以学生为中 心，简单易用。 【我们如何思考解决？】 •趣玩数据，拿捏好数据边界，屏蔽 •趣玩数据，拿捏好数据边界，屏蔽 个人隐私风险。 •公共数据授权的灵活性，以便针对 模型所有发布的数据服务，可以随时 开启使用。 校园印记 - 学生版 校园印记 - 学生版 校园印记 - 教师版 模型 02. 教学质量改 进 —— 以常态化数据驱动的教诊改模型 常州工程职业技术学院 - 教学诊改数据可视化中心 【建设定位】： 1 ）按照教诊改复核要求，搭建五个层数据可视化中心：学校层面、专业层面、课程层面、教师层面、学生层面。

智慧税务 大数据分析平台解决方案 目录 智慧税务大数据分析平台综述 1 智慧税务大数据分析平台总体架构 2 智慧税务大数据分析平台演进路线 3 智慧税务大数据分析平台一期实施重点 4 智慧税务大数据质量管理平台 5 6 Page 3 智慧税务管理分析类应用建设现状基本分析 关注的内容 存在的问题 基本的现状  集团数据仓库累积数据没有充分利用  缺乏面向整个智慧税务大数据的统 缺乏面向整个智慧税务大数据的统 一、完整的数据视图；  缺乏支撑智慧税务大数据日常业务运 转的风险评估体系；  缺乏智慧税务大数据客户 360 度视 图，客户行为分析和预测无法实现；  缺乏面向金融业务运营管理的关键绩 效指标体系；  ……  已建立面向整个金融业务的数据仓 库，整合了前台业务运营数据和后台 管理数据，建立了面向金融的管理分 析应用；  智慧税务大数据已开展供应链金融、 定量的业务数据，同时业务人员也从 客户管理、风险评级和经营规模预测 等方面，提出了大量分析预测需求；  …… 数据平台、数据应用、数据管控…… 基础数据平台和 BI 应用建设是未来一段时间的重点！  数据平台整体架构；  数据平台各层建设的标准；  较成熟的金融业数据模型；  数据质量治理；  元数据管理；  数据标准建设  数据整合； 

智慧农业示范园区 大数据平台整体解决方案 领导驾驶舱 动态分析 预测预警 决策支持 生产监控 大数据平台 领导驾驶舱 企业应用系统 可视化调度 种联 网 / 数字 粮库 综合办公 物联网 / 智慧农机 全媒体服务 标准 应用 农技宝 企业自 有应用 面向决策指挥，全面可视化、快速响应、数字化调度的全方位决策支持 • 领导驾驶舱 统一平台 结合现代化的信息技术手段，将智慧 结合现代化的信息技术手段，将智慧园区各个子系统与服务系统整合到统一的平台下，改变了原来的各个系统独立运行的方式，使整个智慧园区的管理系统有机整合， 通过数据中心对各个系统的数据进行对接处理，从而更有效的对整个园区进行科学管理。 农产品 生产 • 大苗情监测系统 • 水产养殖监测系统 • 温室大棚的管控 • 畜牧养殖监测系统 • 农业物联网科技示范园等 农产 品加 工 • 屠宰监控系统 • 农产品加工生产监控系统 远程农业专家诊断系统 • 农业数据采集系统 • 智慧农业数据中心与云服务平台 园区 管理 • 政务管理 • 人员管理 • 车辆管理 • 监控管理 建设方案 目录 C O N T E N T S 建设现状及需求分析 1 智慧农业顶层设计及平台建设 2 智慧农业整体实施方案 3 智慧农业应用及功能 4 智慧农业效益分析 6 智慧农业推广方案 7 智慧农业大数据分析平台建设 5

需求从标准化产品转 向千人千面的个性化体验，我们的 IT 系统正面临前所未有的考验。 传统业务模式下的 "烟囱式" 系统架构，在多渠道融合的冲击下逐渐显露短板。门店库存与线上 订单不同步、会员数据分散在多个平台、促销活动难以跨渠道协同 —— 这些痛点的本质，是企 业需要一套更灵活、更敏捷的信息系统，用极简架构支撑复杂业务。对于有一定体量的企业，" 简单即高效" ：技术栈越简洁，运维成本越低，业务响应速度越快。 投入都必须产生可见价值。传统架构中，为 支撑高并发需堆叠服务器、为实现实时分析需部署多套数据库，这种 "以资源换性能" 的模式早 已难以为继。我们需要的是能精打细算的技术底座，用一体化设计降低总拥有成本，让有限的 IT 预算创造更大价值。 当下，AI 技术正从概念走向实战，成为重构商业模式的核心引擎。从智能选款、动态定价到个 性化导购，AI 应用的深度取决于数据底座的支撑能力。在探索 AI 驱动的 "超级导购" 场景中 发现：能否将商品图片、面料参数、会员偏好等多模态数据实时转化为向量特征，能否用 SQL+AI 融合查询实现 "一句话找货"，直接决定了 AI 应用的落地效果。这要求数据库不仅是数据的 " 仓库"，更要是 AI 能力的 "孵化器"，让业务团队无需复杂技术就能调用智能分析能力。 正是在这样的背景下，我们看到了一体化云数据库的价值。它用分布式架构消解了多渠道并发的 压力，用 HTAP 引擎打通了交易与分析的壁垒，用向量原生能力架起了数据与

智慧能源大数据分析平台及能源集 团数字化平台建设方案 1 / 275 目录  智慧能源大数据分析平台及能源集团数字化平台建设方案..............................................1  目录............................................................................. ..................... 11 3.2 数据仓库...........................................................................................................................12 3.2.1 数据仓库架构........................... .............................................................................12 3.2.2 数据仓库产品说明................................................................................................13 3.2.3 需求应答

金融科技 36 国际金融 2024-10 INTERNATIONAL FINANCE AI 大模型在金融行业的应用前景及 潜在影响分析 ◎姚泽宇 苏杭 作者简介 ：姚泽宇，中国国际金融股份有限公司研究部执行总经理 ；苏杭，中国国际金融股份有限公司研究部分析师。 摘要：当前，金融机构主要将大模型应用于业 务场景简单的非决策类环节。本文从展业流程角度 和业务场景角度系统梳理 AI 大模型在金融行业的 个方面对大模型在金融行业应用趋势展开探讨，动 态、辩证分析大模型对金融体系的整体影响。本文 认为，监管机构、金融机构及技术服务商等各方可 通过加强合作、明确监管合规要求、完善风控制度 等降低大模型带来的相关风险；同时，针对未来大 模型广泛应用所带来的潜在风险也需提前讨论、积 极防范。 关键词：AI 大模型；金融行业；大数据；金融 风险 中图分类号：F832 文献标识码：A 金融机构已开始使用大模型，主要用于报告生成 （37%）、客户体验及活跃度优化（34%）、合成数据 生成（33%）和营销（32%），另有 55% 金融机构 正在研究并考虑应用大模型；在金融从业者层面， Financial Technology 金融科技 37 2024-10 国际金融 INTERNATIONAL FINANCE 根据麦肯锡 2023 年的调研数据，金融行业从业者 反馈“在工作中常规使用大模型”“在生活中常规