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數字激活行業動能 | 軟通動力“云上中臺·重明”助力企業快成長助力企業快成長

軟通動力 ? 來源:未知 ? 2023-09-07 19:05 ? 次閱讀
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華為云攜手軟通動力等多家伙伴在8月27日共同啟動第二屆828 B2B企業節,以上千場主題活動、萬余款優秀產品、200款熱門場景精品,為中國企業數字化轉型提供儲備充足的“糧倉”,打通數字化供需“天塹”,為產業數字化“架橋修路”。

正如軟通動力董事長兼首席執行官劉天文在寄語本屆企業節中講到的,“828 B2B企業節是企業數字化轉型的服務平臺與連接器,借助大企業打造的平臺能力、數字化解決方案和普惠服務,幫助中小企業數字化轉型升級。”軟通動力充分踐行企業節“商機對接”價值,發揮“連接器”作用,策劃了覆蓋全國多個核心城市的聯合營銷、伙伴賦能、分享研討、產品直播、優選優惠等系列主題活動。目前,軟通動力首發日暨數字轉型高峰論壇、軟通動力華為云河南區域賦能會等多場主題活動已圓滿舉辦,為企業與客戶帶來了更多的轉型機遇和升級收益。

9月7日,又迎來“企業上云,數字激活行業動能”企業快成長直播活動,軟通動力數據中臺高級咨詢總監張玉受邀亮相直播間,分享了軟通動力“云上中臺·重明”數據中臺如何助力企業數智化快成長。

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隨著數字中國建設的不斷深入推進,實現企業數字化轉型已成為千行百業的必答題。數據作為客觀世界的真實反映,在這一過程中扮演著關鍵角色,是企業實際生產運營狀態的表征,是管理決策的關鍵輸入,企業要真正實現數字化轉型,就需要將數據視為企業核心戰略資產,并主動管理和應用。

那么企業要如何拉通數據共享,并通過數據驅動企業管理、運營、生產、服務、盈利全鏈條快速決策、敏捷行動、獲得更強競爭力?作為國內領先的軟件與數字技術服務商,軟通動力一直將數字技術創新與應用作為企業可持續發展的關鍵戰略,積極把握數字化轉型所帶來的重大機遇,加速創新發展,以企業數字化轉型為核心,依托自主研發的軟件平臺、產品、工具和行業知識積累,為客戶提供咨詢、解決方案、定制開發、平臺運營、系統集成、測試運維一體化的全棧服務。從多年助力千行百業數字化轉型的實踐經驗出發,軟通動力推出了深耕數據治理與數據使能的典型解決方案——“云上中臺·重明”數據中臺。

“云上中臺?重明”是輕量化、全場景、松耦合的一站式企業數據平臺工具鏈,具備“平臺化、資產化、服務化”三大核心能力,目前已發布數據匯聚與標準化(包括數據集成平臺、主數據管理平臺等產品)、數據管理資產化(包括數據地圖、數據生命周期管理等產品)、數據價值顯性化(DataLab)、數據應用服務化(包括云名片、數字管家等產品)領域的13款獨立產品,能完整覆蓋企業數據應用與全生命周期數據治理兩大體系,幫助企業實現數據標準化、管理過程資產化、業務應用服務化、數據價值顯性化的目標,真正構建起數據生產力。

高性價比

幫助企業降低投入成本

采用模塊架構,一款產品模塊聚焦一類客戶場景/痛點,客戶按需選購;

立而不破

幫助企業降低建設成本

不影響或少影響現有系統架構,與企業當前信息體系無縫集成;

輕便易用

幫助企業降低學習成本

操作上所配即所得,全程實現零代碼,無需用戶具備編程技能。

“云上中臺?重明”數據中臺還與多款華為云產品深度集成,包括DWS、DataArts Studio、MRSROMA Connect等,補齊復雜且多樣的客戶應用場景,共同構建出多形態、高性能、易擴展的聯合解決方案,可滿足不同企業在業務數據的匯聚、治理、運營、消費等場景下的差異化需求。

“云上中臺?重明”數據中臺還多次亮相華為中國合作伙伴大會、華為開發者大會、國際大數據產業博覽會等展會且收獲好評,并且以優秀的數據治理能力為基礎,以端到端的咨詢設計、研發實施、運維專業服務為保障,“云上中臺?重明”已成功應用在制造、零售、能源等重點行業企業中,形成多個標桿案例,得到客戶充分肯定。

知名車企數據平臺構筑項目:

某知名合資車企選擇部署“云上中臺 ? 重明”主數據管理平臺(iMDM),并與華為云DataArts Studio 形成聯合解決方案,共同搭建起了企業級的數據治理平臺,建立主數據標準體系,消除了企業內部數據“孤島”,顯著提升庫存流轉效率,從而實現了數據治理工具鏈端到端閉環,建立起一站式數據智能管理與全域治理能力。

某知名連鎖企業門店數據中臺項目:

在國內擁有兩萬六千余家門店的某知名便利店連鎖企業選擇軟通動力作為數字化轉型合作伙伴,軟通動力“云上中臺?重明”構建起的統一的數據管理平臺及其提供的靈活、多樣的數據服務,基于業務形成統一數據資產全景,實現可視、可理解、可消費的標準數據資產管理流程,實現一站式數據資產訂閱、審批、授權和使用,與華為云DataArts Studio、帆軟BI無縫對接 ,實現敏捷的自助式數據分析,構建數據標準的統一管理及全域數據的血緣圖譜,徹底改變了以前拉肩扛、手工報告所存在的數據錯誤、延時、遺漏等問題,并且深度萃取數據價值,完成了運維架構優化和資源架構梳理,提升了故障處理和問題分析的效率,有效保障系統穩定性和業務連續性。

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