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一、数据采集

通过完善数据采集范围和手段，利用传感技术、网络爬虫技术、数据同步技术等，实现设备设施、业务活动、供应链／产业链、产品全生命周期、生产全过程乃至产业生态相关数据的自动／半自动采集，完成数字化体系中最为基础的感知工作，并通过网络传输、物理拷贝等方式完成数据向边缘侧或云端存储介质的传递，解决企业（组织）有什么数据的问题，其业务覆盖面、数据采集频率、测量精度等决定了数据资产的基础质量。

二、数据存储

数据完成采集后，以数据后续持续使用为目的，需要完成在数据持久化介质上的存储，根据不同的数据类型，可以选择文件系统、关系型数据库、图数据库、时序数据库等不同的数据管理系统存储，按照不同的使用目的，可选择数据库、数据仓库、大数据平台分别处理在线事务处理（OLTP）、联机分析处理（OLAP）、大数据分析等不同的工作负载，最终提供数据资产的对外访问能力。

三、数据处理

数据处理任务本质上完成数据集到新的数据集的转换，而这种转换的目的是通过对数据的加工，使得数据中所包含的信息进一步显性化，例如对单件销售数据进行分类统计，形成各品类销量对比数据，抑或是对时间序列数据进行频域变换，得到其谱特征，都是通过对数据的处理得到新的二次数据的过程，最终丰富企业的数据资产体系，并进一步提升数据资产在业务层面的可用性。

四、数据集成与访问

从数据资产管理的角度，数据集成技术立足于降低多源异构数据访问复杂性，通过采用数据接口、数据交换平台等，使能多源异构数据实现在线交换、数据同步、数据连接和集成共享。此外，数据中台等架构体系进一步提出可以通过数据服务的方式将集成好的业务数据通过服务化接口，甚至自然语言等访问方式提升数据资产使用的易用性。

建设统一的数据库，将企业存在于多个异构系统中的数据汇总整合在一起，帮助企业进行全生命周期的数据管理，实现数据大集中和数据实时交换，实现数据的归集、共享、分析和预测，实现分层次、多维度、图表结合、丰富多样化的数据展现，实现对单位所有业务流程全面效率分析。

构建统一数据服务发布平台，把数据仓库中的数据通过数据服务发布平台快速发布为API服务，实现数据的共享发布快速支撑前台应用创新。

大数据量稳定同步：自研分布式架构，支持大容量、高并发同步，相比单点同步性能更好，稳定性更高。

数据传输：支持同步过程中源库数据同时修改或插入，支持通道出错重试技术。

根据业务需，利用平台中强大的建模工具和报表设计器，活配置各角色所需数据分析图表,自助式场景化数据输出与分析，包括合同、采购、维修、物料申请、客户调研、售后服务、业务跟进、数据收集等各数据表单，然后进行多终端展示。

数据报表呈现：对业务数据、运行指标进行多种图表的呈现，便于管理者实施业务监控和支撑科学决策

建立一种集中的、统一的报表访问环境、报表管理环境，报表中心本身能够与用户现有的用户认证、权限控制模式、运行平台融合，并支持相关Portal产品的规范要求，在门户中进行展示。

基于ElasticSearch的高扩展、分布式全文检索引擎，可以近乎实时的存储、检索数据；扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理 PB 级别的数据，使用 Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，让全文搜索变得简单。