数字资产交易所内部BI大数据分析系统开发
BI系统建设概要
BI系统建设概要一、项目概述过去十年，公司的信息化应用经历了一个快速发展期，陆续建设了ERP系统、PDM系统、OA系统等业务系统，这些业务系统在运行的过程中，已经形成了大量的业务数据，积累了巨大的数据资产，然而各信息系统数据独立存储，形成一个个信息孤岛，使得各业务系统之间很难实现数据共享和集中管理。
同时，在数据标准和架构平台上也不一致，导致获取数据和交换数据都比较困难，不利于从维度来加工组织数据，制约了数据分析和决策的效率，因此提出建设BI系统的需求。
二、项目目标建立 BI 系统，通过建立数据仓库，对业务系统数据进行抽取、清洗、整合后，形成统一的数据共享、分析平台，再通过对各业务系统数据进行统计分析，为公司领导、各业务部门提供统一的决策支持，助力提升整体管理水平。
而建设 BI 系统，并真正发挥商业智能的价值，提供完善的辅助公司决策支持信息，是一个复杂的系统工程，不能一蹴而就，需要统一规划，并将工作有效分解，分期、分步骤去实施部署。
第一阶段：全面规划、重点推进核心业务以ERP及PDM系统为取数来源，将公司经营活动过程中的核心业务数据（销售、合同、采购、项目订单、进度、成本、财务等）进行抽取、挖掘、分析等，将数据转化成为对决策过程有借鉴的可视化信息，辅助公司领导、各业务部门对销售、财务及项目管理进行实时监控。
第二阶段：持续拓展、深入应用在第一阶段的基础上，不断整合其他业务系统数据，拓展工程、生产制造、售后、质量、人力等主题的数据分析，最终为公司呈现全过程、全方位的价值分析信息。
三、项目建设的价值1、实现数据共享通过数据平台实现数据集中，确保集团及各业务主管部门均可在保证数据隐私和安全的前提下使用数据，充分发挥数据作为企业资产的业务价值。
2、加强业务协作实现分散在各个业务系统中的数据在数据平台中的集中与整合，建立统一的数据视图，有效促进业务的集成和协作，并为分析提供基础。
3、促进业务创新公司及各业务主管部门基于可信的数据，进行多维分析和数据挖掘，为业务创新创造有利条件。
数据中台与大数据中心分析
数据中台与大数据中心分析在当今数字化的时代，数据已经成为企业和组织最为重要的资产之一。
为了更好地管理和利用数据，数据中台和大数据中心应运而生。
它们作为数据处理和分析的关键架构，对于企业的决策支持、业务优化和创新发展起着至关重要的作用。
首先，让我们来了解一下什么是数据中台。
简单来说，数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，是一种战略选择和组织形式，是依据企业特有的业务模式和组织架构，通过有形的产品和实施方法论支撑，构建的一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。
数据中台的核心目标是实现数据的复用和共享，打破数据孤岛，提高数据的质量和价值。
数据中台通常包括数据采集、数据存储、数据治理、数据开发、数据服务等多个模块。
数据采集负责从各种数据源获取数据，包括内部业务系统、外部合作伙伴、互联网等。
数据存储则需要选择合适的数据库或数据仓库来存储海量的数据，并确保数据的安全性和可用性。
数据治理是确保数据的准确性、完整性和一致性的关键环节，包括数据标准制定、数据质量监控、数据清洗等工作。
数据开发则侧重于对数据进行加工和处理，提取有价值的信息和知识。
数据服务则是将处理好的数据以服务的形式提供给业务部门使用，支持业务决策和创新。
与数据中台相比，大数据中心更侧重于数据的存储和计算能力。
大数据中心通常采用大规模的分布式存储和计算架构，如 Hadoop 生态系统、Spark 等，能够处理海量的结构化、半结构化和非结构化数据。
大数据中心的主要作用是为企业提供强大的数据处理和分析平台，支持复杂的数据分析任务，如数据挖掘、机器学习、深度学习等。
那么，数据中台和大数据中心有什么联系和区别呢？从联系来看，它们都是为了更好地管理和利用企业的数据资源，为业务发展提供支持。
数据中台需要依赖大数据中心的强大存储和计算能力来处理和分析数据，而大数据中心也需要数据中台来进行数据的治理和服务化，以提高数据的质量和可用性。
然而，它们也存在一些明显的区别。
人大金仓BI大数据分析平台介绍
目录
人大金仓BI团队 人大金仓BI产品 人大金仓BI方案 人大金仓BI实施方法 人大金仓BI客户
关于人大金仓
起源
承载中国人数据库的梦想， 于1999年成立
背景
强大的股东: 中国电子科技集团(CETC) 太极计算机股份有限公司
实力
国家“核高基”重大专项数据库 课题牵头单位。
应用方案-BI应用门户（Poratl）
方案应用案例-金融
方案应用案例-政府/公共服务
市委/市府 经信委/统计局
人口/计生 气象
国土/规划/房管
财政/税务 工商 教育
方案应用案例-企业
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人大金仓BI团队 人大金仓BI产品 人大金仓BI方案 人大金仓BI实施方法 人大金仓BI客户
数据中心实施方法论
Kingbase 数据中心实施方法论是经过 多年的项目积累的最佳实践经验，采 用结构化方法，详细定义了建设BI系 统所不可缺少的任务和步骤，确保最 低的风险，确保快速的实施。
BI应用系统开发方法论
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我们的BI客户
KingbaseES V7分析型数据库
人大金仓BI单元
专业团队
Kingbase 拥有专业化的数据分析及应用团队，核心成员全部来自原国内BI领域领先企 业，在产品研发、专业实施服务以及技术顾问咨询服务方面均有长达5-10年的商业智能 领域经验，是国内数据分析领域技术能力最强的技术队伍之一，在中国商业智能领域拥 有众多的客户群体、并能够提供满足客户需求的应用解决方案。
• 2011年，CETC与太极计 算机公司增资扩股
BI是什么？BI的服务对象是谁？一篇万字长文全方位解析BI!
BI是什么？BI的服务对象是谁？一篇万字长文全方位解析BI!一、什么是BI？BI（Business Inteligence）是一种主要由数据仓库、数据分析、查询报表、数据可视化等组成的数据类技术解决方案。
在企业中BI可以打破ERP、OA、CRM、自研软件等形成的数据孤岛，有效的整合归纳企业的大量数据，行程高质量的数据资产，并在后续通过数据可视化制作可以满足不同人员对于数据查询、数据分析、数据可视化需求的各种报表，为企业的业务和管理人员提供足够的信息支撑。
1958年后，BI的概念和产品形态一直在更新迭代，直到2013年，在信息化和数字化的影响下，BI形成了一套现代化的概念，围绕企业发展进行扩展，重新确定了BI的定义：“BI是一个概括性术语。
它包含了应用、基础结构、工具，以及提供信息访问和分析加以改进、优化决策表现的最佳实践”经过数十年BI的发展，我们对当前环境下主流的BI产品有了一个明确的定义，一种有三条，分别是：第一，BI是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案。
第二，BI可以将企业不同业务信息系统（ERP、CRM、OA）中的数据打通并进行有效的整合。
第三，BI可以借助合适的查询和分析工具快速准确的提供可视化分析或报表，为企业提供决策支持。
BI一套完整的解决方案，其中有很多不同的功能模块，能够让企业实现多种多样的效果，例如BI可以根据企业业务数据的不同流程划分为三个层次：第一层，可视化分析展现层 - 可视化分析展现层也就是BI的需求层，一方面代表了用户的需求，用户想看什么、要看什么、另一方面也代表了用户要分析什么，这些就在这一层进行展现。
第二层，数据模型层 - 数据模型层也就是常说的BI数据仓库，主要负责企业数据的分析模型，完成从业务计算规则向数据计算规则的转变。
第三层，数据源层 - 数据源层也就是BI的数据层，不同部门、业务线的业务信息系统，其底层数据库的数据通过ETL抽取到BI的数据仓库中，建模分析等等，最终支撑到前端的可视化分析展现。
数字经济时代的数字资产交易研究
数字经济时代的数字资产交易研究第一章引言数字经济是指总需求、生产关系、市场结构、社会运行和政府治理等方面的各项因素均在以数字化的方式进行。
数字资产交易是数字经济时代的一种重要业务形态，它包括了数字货币、数字债券、数字股权等多种形式，是一种利用基于互联网的各种平台进行的一种交易方式。
在数字经济时代中，数字资产交易的研究具有重要的现实意义和发展前景。
第二章数字资产交易的基本概念数字资产的定义是广泛的，通常包括数字货币、数字债券、数字股权和数字证券等。
数字资产是以数字形式存在，取代了传统货币、证券和债券等物资，具有传统资产所没有的便捷性、全球性、匿名性和安全性等特点。
数字资产交易是基于互联网的交易方式，它充分利用了互联网的高效性、便捷性和全球性，形成了一种全新的数字经济时代的交易方式。
第三章数字资产交易发展的现状数字资产交易是数字经济时代的一种新兴交易方式，尽管它的历史不长，但发展势头迅猛。
自比特币在2009年诞生并推向市场以来，数字资产交易经历了持续的发展和壮大，涉及到了数字货币、数字债券、数字股权、数字证券等多个领域。
目前，全球范围内数字资产交易市场已具备了规范性、公平性、透明性和安全性等基本要素，成为了数字经济时代的重要组成部分。
第四章数字资产交易技术及其应用数字资产交易依托于数字经济时代的信息化技术，使交易方式更加高效和便捷。
其中最重要的技术之一是区块链技术，它使得数字资产交易的过程具有去中心化和安全性等特点。
同时，数字经济时代还涌现出了其他一系列技术，如AI技术、物联网技术、云计算技术、大数据技术等，这些新兴技术正在为数字资产交易带来更多的便利和创新应用。
第五章数字资产交易的发展趋势数字资产交易已成为数字经济时代的一种重要金融业务，具有广阔的发展前景。
未来数字资产交易将呈现出以下几个发展趋势：1.数字资产交易的规模将继续扩大，数字资产种类将日益丰富。
2.数字资产交易将逐步走向规范化和规范化，市场将更加稳定。
数据资产价值评估的系统和方法与流程
数据资产价值评估的系统和方法与流程下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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BI大数据可视化分析系统解决方案,智慧物业管理系统
BI大数据可视化分析系统解决方案,智慧物业管理系统需求分析是BI大数据系统的关键。
要详细了解项目背景、业务需求、业务范围、业务目标等，明确企业需要对双大数据系统进行分析。
过去，许多独立的信息系统数据过于分散和封闭，企业之间无法共享信息。
数据显示单一，数据不一致，使得企业领导者无法从全局的角度分析企业。
商业智能大数据可视化分析系统就是为解决这些企业的痛点而诞生的。
（作为系统开发公司，200+的专业技术团队，11年成立至今，成熟的经验和技术至今服务于上千家企业和客户，专业的技术开发团队滕顾问企业BI系统建设大致规划为以下三个阶段：一。
解决客户数据分析、销售分析和产品分析，掌握销售状况、盈利能力、客户评价和客户贡献，完成为不同客户提供不同服务的策略。
2。
主要解决生产过程、绩效和财务分析。
使管理者掌握生产订单的执行情况、生产效率、机械设备利用率等，使管理者掌握企业的整体绩效，包括财务绩效、员工绩效等，使管理者掌握与使用有关的财务信息，应收应付企业资金。
三。
主要分析供应链、库存、质量和人力。
企业双智能分析系统的发展已成为一种社会趋势。
不仅在企业，在学校、政府等地，大规模的数据系统已经被购买，这已经成为内部数据分析的决定。
双大数据智能分析系统的价值优势一。
自定义报表强大多彩的自定义报表功能，可以完成图表显示、数据挖掘、多网格链接等深层次功能。
2。
智能提醒通过脚本完成智能预警功能，对不同部门的不同人员进行有针对性的预警，便于及时决策和风险控制。
三。
驾驶舱管理公司的后台系统为决策管理提供了监控所有最终用户综合动态状态的能力。
如销售、库存、会员、文件流转等，便于及时发现和处理问题。
系统可以使用图表、网格等显示多个存储的数据比较，并自定义显示的数据类型和类型。
四。
移动设备与移动智能终端设备的互联，使管理者和决策者随时随地掌握我们关心的信息，BI数据分析系统具有很大的优势。
比如，在日常经营过程中，我们经常会发现，品种的销量明显下降。
数字资产经营管理问题及对策思考
139Jun.2022
工作交流数字资产经营管理问题及对策思考寇铃雨哈尔滨师范大学摘 要：随着数字经济的大力推进和区块链、互联网、人工智能等技术的不断更新，符合资产确认标准但区别于传统意义上资产的数字资产得以衍生和发展。2021年12月12日，“十四五”数字经济发展规划成文，明确强调了作为数字经济发展关键要素的数据资源的重要性。随着数据资源逐渐资本化，数字资产的经营和管理应纳入企业发展战略，使企业正确认识数字资产的价值，避免数字资产价值流失。数字经济发展至今，时间短、变化快，概念不断更新、内涵不断扩大，出现了无法用传统资产管理模式解决的问题。基于此，文章分析了数字资产的特点，总结了数字资产在经营管理中存在的数据处理问题、价值评估问题、交易问题，并提出了相应的建议，以推动数字经济的健康发展。关键词：数字经济；数据要素；数字资产；经营管理
1 数字资产概述数字资产产生于信息资产之后，是由于“数字”的兴起而被人们认识、了解，并应用于经济发展中。随着数字经济的快速发展，数字资产泛指一切具有归属权的、以数字形式存在的、可以通过交易为企业带来额外价值的虚拟资产，比如数字化品牌资产、数字档案、交易数据、网址网域、微信公众号和数字媒体等。数字资产具有无形资产属性，没有具体形态，可以将其划入无形资产管理范畴。数字资产同商品一样，具有价值和使用价值两种属性。在交易过程中，一方获得以货币形式表现的内在价值，一方拥有数字资产的使用权或所有权，获得其使用价值。目前，数字资产没有安全的存储方式，只能存储在计算机或互联网中，很容易被黑客攻击和盗取，而且目前我国没有针对数字资产保护的法律法规，确权困难，容易造成巨额损失。2 数字资产经营管理的主要内容数字资产经营管理主要包括数据处理、价值评估和交易过程三个方面。首先，企业利用人工智能和大数据处理技术自动收集各部门、各项目产生的所有数据，层层筛查、分析、存储收集的数据，并借助区块链技术对数据抽取使用过程进行层层加密，安装数据脱敏系统，对数据进行脱敏，对查询使用数据的角色进行分类授权。按照会计准则中资产的
资产管理数字化建设方案
采用分布式用技术
可视化分析
通过数据可视化技术，将分析结 果以图表、图像等形式展示，提 高数据分析的直观性和易理解性 。
移动端应用
开发移动端应用，实现资产数据 的实时查看、分析和处理，提高 资产管理的便捷性和效率。
01
数据挖掘
存在问题及挑战
数据准确性问题
传统管理方式下，数据记 录容易出错，且难以及时 发现和纠正。
信息孤岛问题
各部门之间信息不共享， 形成信息孤岛，影响决策 效率和准确性。
资产流失风险
由于缺乏有效的监管手段 ，资产流失风险较高。
数字化建设需求
建立统一的信息平台
加强跨部门协作
实现资产信息的集中管理、共享和查 询。
01
02
03
传统管理方式为主
目前大部分企业的资产管 理仍采用传统的人工管理 方式，如纸质文档记录、 手工盘点等。
信息化程度不足
资产管理信息化程度较低 ，缺乏统一的信息平台， 导致信息不透明、数据不 准确。
跨部门协作困难
资产管理涉及多个部门， 由于缺乏有效的协作机制 ，导致跨部门沟通不畅、 资源浪费。
风险点
技术更新迭代快，需保持持续学习和创新能力；数据安全和隐私保护问题需高 度重视，建立完善的安全防护机制；团队协作和沟通不畅可能影响数字化建设 的推进速度和效果。
资源保障措施
人力资源
组建专业的数字化建设团队，包括IT技术人 员、业务分析人员、项目管理人员等，确保
项目顺利推进。
技术资源
确保足够的资金投入，用于数字化平台的建 设、维护和升级，以及人员培训和技术研发
数字化转型趋势
数字化转型已成为各行业发展趋势，资产管 理数字化有助于企业提升管理效率、优化资 源配置、降低运营成本。
上海数据交易所 数据资产化 数据资产评估指导意见
上海数据交易所数据资产化数据资产评估指导意见1. 背景介绍上海数据交易所作为国家级数据交易评台，旨在促进数据资源的充分利用和价值变现。
数据资产化是指将数据资源转化为具有实际交易价值的资产，使其成为可交易的商品。
而数据资产评估则是对数据资源的价值进行客观评定和认证，为数据的交易和流通提供依据。
2. 数据资产化的意义数据资产化的推进，有利于激发数据资源的潜在价值，促进数据领域产业的发展。
数据资产可以成为企业、机构以及个人的可变现资产，增强了数据资源的流动性和可交易性。
数据资产化还能够促进数据的共享和开放，为创新和发展提供更多的数据支持。
3. 数据资产化的挑战然而，数据资产化也面临着许多挑战和问题。
首先是数据安全和隐私保护问题，对个人隐私和敏感信息的保护是数据资产化的重要考量。
其次是数据的真实性和有效性，如何确保数据的准确性和完整性是数据资产化面临的重要问题。
数据资产的交易和流通也需要建立起合理的法律法规和标准体系，以保障数据资产交易的合法性和公平性。
4. 数据资产评估的重要性数据资产评估作为数据交易和流通的基础，具有至关重要的意义。
只有经过客观评估和认证的数据资产，才能成为真正具有交易价值的资产。
数据资产评估可以帮助市场参与者更好地认识数据的价值，提高数据交易的透明度和效率。
5. 数据资产评估的原则和方法针对数据资产评估，上海数据交易所提出了一系列指导意见。
首先是评估的客观性和公正性原则，评估过程中必须遵循客观、公正、科学的原则，排除主观因素的干扰。
其次是评估的多维度和全面性原则，需要考虑数据的实际应用场景、市场需求以及质量、数量等多个方面进行评估。
最后是评估的标准化和规范化原则，建立统一的数据资产评估标准和方法，确保评估结果的可比性和可信度。
6. 数据资产评估的实施在数据资产评估的实施过程中，需要充分利用各类数据工具和技术手段，如数据挖掘、人工智能等，对数据进行深度分析和挖掘。
还需要建立起专业的评估团队和机构，确保评估结果的权威性和可靠性。
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数字资产交易所内部BI大数据分析系统开发
数字资产交易所内部BI大数据分析系统开发
BI大数据分析主要用作企业，数据监控等一些地方，对于区块链数字资产行业也是必不可少的，数字资产交易所就是可以非常好的进行结合。
数字资产交易所开发xnbwang微）
数字资产交易所内部交易的币种、数量、价值都是非常庞大的，许多是需要电脑去计算，否则人为分析很容易出现问题，那么这个时候就可以结合BI进行一系列的分析，可以更加直观的了解一天、一周、一月，一年不等数据，来方便对发展进行调整。
源中瑞从事区块链数字资产系统开发已经有7年时间，不断研发，拥有现今市面上多种模式系统，包括：币币交易系统（交易即挖矿已经上线）、场外交易系统、挖矿系统、区块链社交直播系统、区块链资产抵押系统等等，因为我们研发出一套BI大数据分析系统来更加完善用户的需求，让用户更好的运营自己的平台。
数字资产交易所开发,BI大数据分析系统开发（可单独）等欢迎咨询汪顾问。