背景及现状

信息技术的革命性发展，使得人类社会已进入大数据时代，数据也成为企业最核心的资产，随着物联网、 5G等技术的深入应用，数据产生速度必将持续爆发性增长，云计算技术恰逢其时，为大数据处理及应用提供了技术基础。大数据具有规模大、速度快、多样性及价值密度低等特点，如何从大数据中提炼出知识，并将之转化为价值，应用到企业经营及管理决策中，是当下企业亟需解决的难题。

业务挑战主要体现在三个方面

1、大数据可以用在哪里？

在企业传统的组织架构和管理机制下，业务系统普遍以条块化的建设组织模式开展，专业条线存在数据不同源、口径不一致、共享困难等问题，难以实现企业级数据资产全局洞察，因此数据价值囿于单一业务、缺乏整体规划，大数据威力大打折扣。

2、大数据应该如何应用？

目前大多数企业还停留在对结构化数据传统的统计分析阶段，缺乏大数据方法及经验，尚未构建体系化的应用场景，与业务问题无法有效对接，业务目标不清晰、技术手段不成熟，使得大数据的业务优化、决策支撑等重要价值未被有效利用。

3、大数据应用如何落地？

企业意识到大数据价值后，往往寄希望于采购大数据平台等产品，市场同类产品繁多、建设周期长、成本高，且使用阶段技术要求较高，易导致业务需求与应用脱节，难以实现预期目标，因此企业需立足现状及目标，选取最合适的技术路线落地。

云弘方法论

在长期的大数据应用实践中云弘科技提炼总结出一整套大数据应用方法论

1.大数据应用整体规划

从企业战略出发厘清大数据应用需求，深入调研业务系统和数据现状，借鉴国内外大数据应用领先实践，结合公司实际，设计公司大数据应用业务和技术蓝图，并规划公司大数据实施路线图，指导大数据应用建设有序开展

2.大数据应用场景设计

开展需求调研及分析，准确把握业务需求，归纳定义应用场景，明确具体分析子主题，开展子主题详细设计，选择最适合的分析方法和数学模型, 针对模型梳理数据需求，完成数据溯源，为大数据应用开发实施夯实基础

3.大数据应用实现技术支撑

根据数据需求获取原始数据，完成数据校验、清洗、整合，对数据进行探索性分析，完成预处理流程，构建并评估数据挖掘模型，设计应用功能及技术路线，完成源码开发、测试及部署上线，保证大数据应用有效运行

业务架构

云弘科技大数据应用遵循“技术遵从业务，应用注重实效”建设原则

（一）感知层：融合多源数据，贯通业务环节及设备运行数据，实现业务全景、设备状态实时感知。

（二）逻辑层：理解业务模型，提炼数据里转及运算规则，建立数据集间连接关系，实现业务关联。

（三）分析层：选取挖掘算法，结合业务模型和数据建模训练，构建场景级知识图谱，总结知识及规律。

（四）应用层：验证应用成效，构建可靠实用易用的大数据应用并部署上线，常态化支撑业务需求。

技术架构

您的收获

云弘的价值

云弘科技始终以客户需求为导向，应用成熟的大数据应用方法论，整合优势资源和技术，为客户量身打造大数据应用整体解决方案，并提供从规划到应用开发的一站式服务，助力客户通过数据发现知识、创造价值。

1、想客户之所想。立足企业战略及目标，一切从现状出发制定体系化可落地的建设方案，有效辅助客户大数据应用建设。

2、急客户之所急。面向业务场景及问题，一切从实用出发构建科学健壮高效的算法模型，强力支撑大数据价值充分发挥。

3、供客户之所需。综合建设现状及规划，一切从合理出发设计低耦合高扩展的技术路线，保障大数据性能兼顾建设成本。