​​​​湖仓一体大数据平台

 

将客户数据集市抽象沉淀到主题层、建设共性汇总层，解决依赖混乱、重复加工和口径不一致的核心问题；

 

能够解决实时模块欠缺，数据时效性太低，很多业务需求无法承载等的问题；

 

包括：统一数据平台、数据交换平台、实时数据处理平台、湖仓数据门户平台、调度平台、监控预警、配置、历史数据管理平台等。

企业级指标管理平台

 

解决指标因定义口径不一致而带来的指标结果不一致，使用错误，使用困难，使用过程中效率低下等问题；

 

解决各个部门自行定义，各个系统自行计算，而带来的新增指标成本高，计算资源重复耗费、计算效率不高的问题；

 

提升指标的应用水平，实现高水平的标预警、指标订阅、血缘分析、自主建立指标等功能，充分发挥指标的价值。

外部数据管理平台

 

多样的外部数据接入能力，涵盖多种插件，实现配置化快速接入；

 

提供强大的外部数据服务能力，支持串行调用、智能调用、差异化的服务定制；

 

提供外部数据质量管理，拥有数据质量自动校验机制，拥有外部数据评估完善体系。

客户画像标签管理平台

 

从客户集市，到客户画像标签管理平台，到数字化营销管理平台，到客户运营，全过程营销；

 

建立完备的客户画像，全面定义和梳理各类客户标签，强大的工具平台定义和管理客户画像和标签；

 

积累深厚的客户运营经验，可以充分支持并落地客户的各种营销策略。

统一监管报送平台

 

监管报送数据集市整合所有监管数据，保证各监管报送的数据同源同质；

 

平台按需进行配置化实现，对已有模块可以灵活的进行升级、扩展及优化；对新增加的业务模块可对监管数据模型与接口进行扩展, 充分满足银行业金融机构对于监管报送的各项要求；

 

平台内置监管标准校验规则，支持表内、表间、跨期、系统间校验，校验规则可配置。

数据中台

 

通过前台去驱动中台的建设，打通数据使用闭环，避免中台建成后没人用；

 

按照企业级架构设计的理念，建设企业级可复用的数据能力，避免重复建设；

 

配套建设资产管理平台，数据服务平台、数据开发平台等，确保数据中台的高速运转。

数据治理

 

能够提供准确、完整、统一的基础数据架构设计；

 

能够建立全行统一的数据标准，保证各类系统间数据的互联互通；

 

提供有效的持续改进数据质量的措施、手段和长效机制，提供强有力的数据管理组织架构设计。

新零售数字中台、智能库存解决方案

 

通过海穗数据中台的一系列工具，提供数据资产化以及数据服务化，帮助企业构建商业智能类、大屏类和精准营销类等应用；

 

整合企业全域数据，打通数据中台和业务系统应用联动互通；

 

实现线上线下库存一体的智能化管理机制，提升供应链管理效率。

实时数据开发平台

 

支持银行异常交易行为实时监测、营销活动效果反馈、网页UV/PV流量统计等，需要及时反馈信息来辅助用户决策；

 

提供可视化流数据接入、作业开发编排能力，降低流式数据处理门槛；提供全链路的流数据处理、监控的一站式实时计算系统；

 

快速启动实时计算服务，集成数据开发、数据运维、作业发布、监控告警等服务，方便用户快速对接业务；提供完全租户隔离的安全的托管运营服务。

历史数据查询平台

 

通过统一数据交换平台实现数据加载配置化、支持上游多种数据加载到历史数据平台；

 

提供数据目录服务，展示平台中已接入的数据内容，支持元数据管理；

 

可单笔查询、灵活查询、异步导出等多种查询方式；

 

针对亿条记录、数万并发条件下，实现平均几十到几百毫秒的查询响应速度。

​​​​指标问答BI平台

 

基于LLM大模型的自然语言意图识别和内容生成能力，对话式的业务指标分析将指标管理平台演变成组织内人人即刻上手的业务赋能工具。

 

通过LLM大模型智能化Agent和提示词开发训练技术，改变了传统数据开发的范式，⼤幅地提升了数据开发效率，从而以数据敏捷推动业务敏捷。

 

LLM大模型最大的能力在于其学习能力。通过对优秀业务分析经验的快速学习，LLM会具备行方最优秀业务分析人员的分析能力。这样的能力能够快速支持各层级人员的分析，实现能力推广与泛化。