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前言

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当下，随着数字化向各个领域扩展，中小微企业转型过程中涌现出很多诉求，包括对外生态系统的接入，以及对内实现企业自身数字化经营管理等。经过多年的发展，其实各行各业已经累积了大量的数据，然而数据规模的急剧扩张，也给管控和应用带来了很多难题，许多企业开始从数据层对数字化转型展开新的思考和探索。在这个大背景下，为进一步助力中小企业全面数字化转型，实现降本增效、创新发展，华为云快成长直播间开设828 B2B企业节系列直播。期间，华为云携手11家行业领先伙伴相继亮相“云商店新生态直播间”。

本次直播云问NLP研究院院长杜振东、软通动力数据中台产品总监熊新福也将带来行业优质解决方案及实践案例，分享数字化时代的企业转型新思路！本次分享分成了上下场次，上半场结合知识管理和知识计算典型场景，在直播中会详细介绍AI+知识的服务矩阵和价值。下半场软通动力数据中台产品总监熊新福带来《构筑数据价值应用，助力企业数字化转型》的主题分享，通过“云上中台 • 重明”数据中台解决方案的介绍和具体案例呈现，解答“无管理的数据如何才能提供有效价值？企业面临着数据‘存’、‘管’、‘用’难题时如何破局？”等问题，从数据管理和应用层面为企业深化数字化转型实践提供参考。

AI知识中心，让小白变秒变专家

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一、 云问介绍

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云问科技成立于2013年，是一家以语义理解、知识图谱、机器学习等AI技术为核心，围绕知识智能场景赋能的人工智能培育独角兽企业，云问科技以“机器理解变革企业服务”为使命，专注构建一体化的智能知识服务中心。从11年开始创建的国内第一个FAQ Robot的机器人，到后面逐渐完成了最大的智能客服机器人SAAS厂商；在19年的时候研发智能电话、智能辅助、智能知识库等相关产品。2020年企业从智能客服领域转型，做知识智能相关内容，并于2021年从华为与知识智能方向达成合作。在2022年的时候，云问科技已经深耕能源、工业等三个方向，做到单个行业超5000万的整个收入。

云问科技:致力于用智能知识工程赋能企业营销&运营智能化

目前云问科技是华为人工智能领域的核心战略合作伙伴，与华为运营签署了联合发布智能知识中心相关产品，如下图所示是云问科技获得的一些国内外相关奖项，包含了信通院AI的整个应用优秀案例，也包含了相对应的创新获奖内容。

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二、云商店支持

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云问科技在2020年完成了严选商品，对华为云商品的支撑，成为华为的AI伙伴。在2021年的时候完成了沃土云严选自营商品的相关上线，并于2020年完成联营联运、鲲鹏凌云伙伴计划等相关认证内容。

IKC智能知识中心业务支撑体系

同时云问科技的支撑方案是主要聚焦于精密制造、汽车、电力、泛政府行业的相关的AI落地实践案例行业方案，同时基于客户的场景会做相对应的知识服务定制。在市场方面的话，目前提供了整个行业性区域性的联合解决方案，并在30个城市有相对应的销售覆盖。如图所示下面是整个商场的商城资深人员。

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三、行业背景

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知识中心如何去做相关的知识的相关转型呢？

根据人工智能的发展历程，我们可以发现早些年，人类对于计算机的理解是让它去做一些运算操作。这个时候对于计算机的理解在于存储和计算。接下来人工智能通过一定的发展，发展出了感知智能的相关核心模块，这里面包含了听觉和视觉的相关内容，可以看到在以前的场景当中，无论是图像的分类还是语音识别的相关技术，这是属于在感知智能相关核心领域范畴。在接下来的发展范畴，我们认为会慢慢从感知智能往认知智能转型。

在认知智能的计算范畴当中，我们发现在这里面有知识，包括知识与推理的相关的模块，通过相关模块，相较于传统的感知层的计算，认知层会更多的会考虑到知识和推理本身的相关内容。目前聚焦的方向就是由数字化转型往知识化转型的发展变化，数字化转型更多会考虑如何把所有内容云上信息化，让云上信息化的数据如何发挥价值。大多数企业和用户关注的不是数据本身，而是数据背后的知识。如何把数据转换成知识，这就是我们需要去考虑的核心内容。在数据方面，我们的重点在结构化和非结构化数据当中如何去处理相关数据，其核心技术就是以自然语言处理知识图谱的相关技术，这是目前实现认知智能的核心关键技术。

知识图谱是实现知识智能、知识管理和计算的关键所在。首先来看一下在没有知识图谱之前，如何去管理知识，我们更多会关注在于通过结构化的表格，通过工单通过文档来进行知识的管理，知识图谱尝试使用本体实体属性等相关的概念重新表示知识。针对这种知识的表示方式，它更符合我们物理世界当中对于知识的表示，把事物分为实体属性关系，利用实体之间的关系以及属性重新刻画知识本身，可以重新对于我们原有的物理世界进行二次建模。这里面核心的观念在于我们如何去构建相对应的模式层，也就是图谱本体以及数据层，也是知识图谱的相关内容。

如何对一个企业构建低成本的构建，他们的图谱本体以及知识图谱便成为了核心所在。所以知识图谱本质上是一种知识的表示形式，目前有越来越多的企业希望尝试去使用知识图谱来重新表示他们的知识，如何低成本的去解决知识的表示方式，这是当前所需要去关注和聚焦的内容。云问科技和华为在这件事情上做了很多的思考，后面有很多的案例会跟大家进一步的分享。

设备检修有哪些痛点？

首先以设备检修场景来介绍，针对设备检修场景下，如何去开展对应的知识管理方式。

第一、针对设备信息分布散乱，这是目前设备检修的一个现状。不同的数据可能停留在不同的数据库当中，它可能会有一些是线下的文档，如何去把这些信息做统一的管理，是我们需要考虑的第一块内容。

第二、设备知识的运营管理成本较高，那不同的类型的设备知识靠人力来去做整体的知识运营，目前这是一个现状。如何通过机器能去维护像维护设备，像维护ERP max一样去维护自己的知识，这套管理手段究竟是什么？这需要我们去进一步去思考。

第三、整个知识的处理手段比较有限，比方说如何去处理加工非结构化数据，我们知道如果对于结构化数据，可以用hadoop大数据平台对它进行很多的分析加工和处理，那对于文本我们究竟能做哪些加工处理的方式？如何从非结构化文本当中去提取有价值的知识，这是我们需要重点思考的方向。

第四、知识提供的服务能力比较不足，我们现在可以想到的比较显性的或者是比较浅层的知识服务场景，比方说用户的搜索和问答，但是我们也发现如果仅是靠文档的搜索，或仅靠简单的FAQ问答，没有办法更好的去服务现在目前企业员工对于知识的高层次更深入的知识服务诉求。

第五、设备知识的增长相对迅速，针对设备的知识，如何能进一步的满足他每日增长的数据规模，是目前这套知识库知识管理中心需要重点去考虑的内容之一。

最后一点就是整体运营能力，如何去运营知识，如何去构建相关内容，这是我们需要思考的方向。

如下图所示，这里面是提供面向大型工业设备智能知识中心的整体，包括知识计算的整体方案的内容。可以看到这里面分成很多的层面，从底层来看的话，会有基础引擎和知识图谱平台这两块的内容，这两块采用了华为云底层的相关能力，包含华为云的NRP，包括底层图谱KES和KG相关的一些能力，在强大的基座的情况下，可以更好的专注于在上层应用的开发。

目前云问科技更多会聚焦在应用能力和业务场景这一块。从应用能力来看，目前业内已经对于FAQ的问答不是非常的满意的，所以目前像图谱问答、机器人助手，包括精准查询、关联分析预警等等这样的应用能力，是平台所需要具备的相关内容。如果只做到应用能力这一层的话，我们认为这也是一个软件产品相关的内容，但更希望它具有相应的行业属性。

比如说在业务场景当中可以看到，比如说在检修的场景当中，我们要去做智能检修的知识中心，对于不同的人员有不同的服务方式，对于一线人员的话，要提供相对应的工作的终端，对于检修人员、业务人员，包括全员有自己的业务场景，由业务场景来完成整体的知识中心服务。

第二块主设备支持中心，更多的会对于故障的分析，辅助检修的实验的辅助，设备的生命力预测去做整体的剖析。对于技术中心更多会对设备的拓扑网络分析、路径分析、检修构型去做相关的应用，把整体的知识管理的方案建设成1+n的方案，就是一套底座加上n个场景。n个场景会基于不同家不同的场景做不同变化。

比方说在做维修场景，可能会跟设备去打交道，但是要在做营销场景的话，就会跟前线的4S店或者营销中心去打交道，但是底座都会统一化的去使用知识中心平台，这对于目前企业来说，重复建设的成本实在是太大了。

遇到的很多的大企业，比如说营销、设备、生产，每个都会有自己的一套搜索和知识管理方式，但这样的重复建设与知识的不互通，对于企业的发展来说相对代价会比较大。目前这几年比较火的概念就是支持中台化，将知识以中台化的方式来进行呈现，这样的方式对长远的发展上会更好。可喜的看到在一些ka客户(重点客户)，包括电力，包括一些电网、能源、石油等等项目上面已经论证了这样的方式，所以这更符合企业的中长远的发展模式。

有关于检修知识管理和知识计算的一些典型场景，那我们从三个维度上来去看，第一个是从检修本身来看，目的并不是做搜索或做问答，而是知识究竟能对于小白，对于员工有多大的帮助，可以去看关于检修人员来说，他们关注的点在于哪？

在检修场景下，可能需要去做一些考试培训，因为有了新的检修事项的变化，考试培训内容会发生变化，需要去做相关热点分析，看昨天一天整体的检修情况，哪些是热点，如何做相关的分析。然后要去做工单上的分析，包括问答，就是检修的时候，可能带穿戴式设备，有穿戴式设备完成对数据的记录和简单问题的查询。

在运维场景中，它更多的时候会对设备的检修的告警，设备的拓扑分析，包括检修方案的优化，针对场景当中，如何去做相对应的分析，这是我们需要关注的相关内容。

在设备管理中，会有一个核心的思想，那就是能不能像知识图谱的本质，以实体为中心来去探索之间的相关关系。把设备当成知识图谱的一类本体，并对它完成全生命周期管理，包含了如何去做它的故障分析，如何对它的标准管理去做实验辅助，如何去做给它打上一些标签，这些方式都是在对设备上进行全维度全方面的刻画。通过这样的方式，对设备的管理，从原有的信息管理往知识管理上进行转型，这也是公司核心愿景所在。

智能检修知识中心价值

1、设备信息融合

针对存放在异构多源的设备相关信息进行融合统一，有利于对设备信息的全局把握与整体把握。

经常会遇到客户，他们会讲一些问题，比如我的设备的某些信息存储在max系统当中，某些信息存储在ERP系统当中，某些信息存储在其他的OA系统当中。那如何在一个地方能把设备的信息全部呈现出来，这是我们的核心痛点之一，那为什么是这套系统或知识中心来去做整个设备的信息融合？

因为使用知识图谱技术，而知识图谱的本质就对于设备实体核心内容的刻画。在这种刻画的过程当中，把属性关系刻画出来，由于它本来就是异构的，所以知识图谱是一个天生解决异构融合的问题，所以也需要用技术来去解决设备信息的融合。

2、知识服务能力提高

提高业务人员对于领域知识消费的能力，加速其业务知识学习进度，加速相关业务处理效率，使企业问题解决方案和经验得到最大化利用。

知识服务能力需要进一步的提高，从传统的搜索问答转换成更多的推荐培训，更多的一些工单辅助等等的内容，相信知识服务的能力的扩散是目前知识中心未来延伸的方向之一。

3、知识中台建设

设备管理知识中台的搭建实现领域知识体系的建设，运用知识中台稳固支撑上层业务的开展。知识中台建设避免了企业当中绝大多数部门重复建设，每个部门都有自己做烟囱的方式，所以中台建设已经成为目前很多企业的不二选择。

4、应用场景纵向的拓展

主设备知识库建设完善后实现应用场景纵向拓展，从知识检索、知识地图、知识援助消费知识库内容，并根据反馈持续丰富完善知识库。

把知识服务与最终的应用场景相结合，从真正的业务场景当中去使用知识，消费知识并创造知识，如何通过知识检索、知识地图、知识援助消费等知识库内容不断的反馈学习，让知识库更加的智能，这是整体核心的期许所在。

围绕着“AI+知识”的服务矩阵

目前提供的整套的平台是围绕着整个AI+知识的服务矩阵，利用华为云的AI的相关的能力，包含了机器学习的平台，包含了图引擎，其他相关的语音图像相关引擎，以及NLP的相关的组件。在产品服务层面以now+和service AI这两块提供智能知识中心、智能知识图谱、文本机器人、呼叫中心、在线客服等等相关的一些产品。

如图所示右侧是知识工程的相关内容，以工程的思路重塑知识加工的整体流程，如何对于知识进行进一步的加工处理，包括如何用一些运营的工具去完成对于知识的相关处理。

有关于行业的应用方面，对于不同的行业，比方说能源、政务、工业、泛零售、金融、交通、物流，都有提供AI+知识的整体解决方案。当客户已经解决了视觉、大数据的相关内容，聚焦对于最后一块保障非结构化的相关数据，如何利用AI+知识的一些手段，如何利用知识图谱的相关技术来对于非结构化数据去挖掘其中的知识，探索知识所背后所带来的价值。

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四、 案例分享

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案例一：一汽售后维修知识计算平台

整体背景:

汽车维修依赖技师经验，维修时需要人工查阅多种维修资料。遇到解决不了的问题，要电话向厂商的技术支持专家寻求帮助。

客户痛点:

1. 各车系的技术支持专家稀缺，维修技师的问题不能及时支撑，导致维修效率低、用户体验差。

2. 超过80%的故障是曾出现过的，已积累“维修案例”、“质量反馈单”、“维修手册”等大量维修数据，但这些数据相互割裂，未能形成有效知识，不能被维修技师利用。

3. 技术支持专家的时间被大量一线维修技师的咨询所占用。

客户需求:

1. 将已积累的“维修案例”、“质量反馈单”等文档形成有效知识，并为维修技师提供知识服务;

2. 提升维修效率，进而提升客户满意度;

3. 技术专家可以持续沉淀自身知识

在汽修领域，维修工作依赖技师经验，但各车系技术专家稀缺，技师通常需要人工查阅多种维修资料，遇到难题时还需向厂商寻求专家支持，导致维修效率低、用户体验差。基于华为云与伙伴联合打造的行业知识计算解决方案，能提供高精度的知识检索能力，充分调用已出现过的维修案例数据，让专家经验得以沉淀，并被维修技师所复用。

通过知识计算平台，让所有的业务人员，包括维修人员去使用之后，整体维修的一次修复成功率有4%的提高。同时我的基层员工对于知识反馈和响应的等待时间同比下降了23%，因为原来有很多问题要去问专家，那么现在通过这套系统，可以快速的去完成问题的一些问答。厂家支持的介入率，设备的生产厂家，他们原来需要去回答很多关于产品内容，通过对于厂家说明书的结构化分析之后，厂家支持率的介入也下降了30%，最后通过一些培训考试，让专家的整个培训周期也有30%的下降。

如何把不同数据来源，包括案例、反馈工单、维修手册等内容，通过对于非结构化和结构化的数据的拆分，图谱的构建，知识服务的构建以及知识应用的生成，完成整体的知识的闭环。

这里的闭环过程是业务+算法这两块，坚决不相信如果仅靠算法或仅靠业务就能把这件事情玩转，双方需要合力1+1，最终可以实现大于2的整体的一个应用方式。

案例二：国网某电力中心

方案描述:

通过建设电力百科、文库、学院和知乎4大模块，来服务了最终4万家的用户，来给他们提供整体的知识查询、知识学习和知识交流平台，并嵌入到最终的PC端的系统当中，让他们提高。

业务挑战

• 如何应对未覆盖、有缺陷的知识点?
• 如何优化知识构建效率，提高知识关联度?
• 如何提高知识利用率，提高搜索准确率?
• 如何通过底层支撑能力的提高，加强知识服务能力?

解决方案优势与价值

• 管理效益:为知识管理用户提供知识构建与管理的技术辅助手段。为员工提供对外服务、内部培训的支撑与知识援助。
• 经济效益：加速知识服务响应速度，缩短业务应用建设周期，降低知识运营带来的建设成本，提升数据价值，改善营销业务人员整体服务速度，增强对外服务竞争力。
• 社会效益：知识构建层面，项目聚焦智能化手段实现知识自动化入库。知识消费层面，面向相关业务内容完成知识与场景的紧密贴合。完成知识库系统的革命。

多元化营销矩阵，可快速获取云商店商品及最新资讯

通过华为云的商品官网，包括APP和平台搜索，通过扫描二维码的方式能在里面能查到云问科技的相关信息，希望后期能与大家做更进一步的交流。

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构筑数据价值应用，助力企业数字化转型

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一、软通动力“云上中台·重明”数据中台介绍

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首先简单介绍软通动力以及云上中台·重明产品解决方案，软通动力是国内领先的软件及信息技术服务商，成立于2005年，目前拥有超过9万名员工，服务于200+全球及国内的500强客户，深耕于10+主要行业，目前构建了100+综合性的成熟解决方案，在全国拥有8大软件开发以及服务交付基地。

2018年软通动力，深化布局数字化转型战略，同期然后也成立了软通动力数据中台产品团队，汇聚了数据仓库、大数据数据治理、AI领域的技术专家，开始全面启动了数据中台产品研发以及持续的迭代优化。

数据中台所必须跨越的关隘，统计口径不一，数据来源不一，导致数据质量堪忧。众多数据库各立山头获取数据困难，无法识别和运营价值数据，宝贵的存储资源被浪费，缺乏实时计算能力，导致用户获取信息滞后，数据分析和展现不能满足业务创新要求，不能支撑实时决策。

DT时代数据即企业核心战略资产，企业急需高效且满足其个性化需求的数据集成管理与服务解决方案，让全域数据可控制、可量化、可变现。

软通动力深刻理解国内企业数据管理与应用体系变革的痛点，以自研方式基于云原生架构，明确轻量灵活独立解耦，覆盖全数据链路产品路线，隆重推出具有全场景、强适应、高灵活特点的轻量化企业级数据中台工具链解决方案。

云上中台·重明凭借三大优势夯实行业领先地位，高性价比帮助企业降低投入成本。采用模块架构一款产品模块，聚焦一类应用场景，客户按需选购。立而不破，帮助企业降低建设成本，不影响现有信息系统与企业当前信息体系无缝集成。轻便易用，帮助企业降低学习成本，操作上所配及所得全程零代码，无需用户具备编程技能。云上中台·重明助力企业建设规范可信、易管理、易消费的数据环境，可满足不同类型企业在业务数据的集成、治理、运营、消费等场景下的差异化需求。

当前云上中台·重明已与多家优质平台缔结战略伙伴关系，构建出多形态、高性能、易扩展的联合解决方案，并在食品加工、工业制造等行业中稳步落地。软通动力数据中台产品团队将持续以构筑企业智能化作战平台为目标，打磨云上中台·重明产品能力。精雕每处细节，力争为用户伙伴及生态供应最优秀的数据中台产品，助力广大企业踏上数据驱动业务的大道通途。

“云上中台·重明”数据中台产品功能全景

软通动力数据中台系列包含8款轻量化独立择偶的轻量化产品解决方案

第一款数据平台，通过界面配置化的方式，能够实现400家集成通道的数据的采集与交换，自动化智能化来构建企业统一的数据库底座。提供高速稳定、弹性伸缩的数据自动化汇聚功能，在企业复杂网络环境下，为丰富的异构数据源之间构建起稳定高效的数据交换及同步能力。

第二款产品主数据管理平台，通过对企业黄金数据的统一标准，统一规范的管理，并构建企业的统一数据中枢，对进行统一的数据的采集，管理以及分发，打通全域的数据孤岛。对企业内部共享的其础教据进行识别、采集、清洗和整合,形成要求—致、内容完整、长期有效且良有权威性的核心数据，并对其分发管理，供上下游调取应用。

第三款产品软数据管理平台，对企业的技术元数据、业务元数据、管理元数据进行统—采集，以便上游应用生成教据资产日录，帮助用户了解企业数据的上下游关系及本身的含义。精准定位数据。

第四款数据资产管理平台，对企业数据进行资产化管理。管理数据从资产定义、资产注册、资产发布、资产下线全过程，形成企业可信的数据资产目录。

第五款数据地图，以数据搜索为核心功能，可应用于数据分析、数据开发、数据挖掘、数据运营等场景，提供方便快捷的数据搜索服务及全链分析。

第六款数据生命周期，实现数据全生命周期的管理，帮助企业快速的搭建高效协同的数据管理体系。用于管理数据从产生到过时销毁整个生命周期的流动。涵盖从数据创建后归档到数据过时后销毁的全过程，让用户便捷址实现数据归栏和数据销毁。

第七款数据工厂提供一站式流批一体数据建模服务，基于拖拽配置方式及SQL低代码实现复杂业务逻辑的实时离线数据加工计算，进一步夯实企业数仓。

第八款数据可视化平台，为企业快速搭建零代码、一站式数据分析及可视化平台，支持轻量级跨库即席查询，帮助用户洞察隐藏在数据背后的业务全景。

优势：

1、 轻量级且覆盖数字平台全链路场景

2、 “立而不破”，与企业当前信息体系无缝集成

3、 紧密贴合客户需求，灵活组合产品簇套件，具有高性价比与价格优势

4、 技术先进，引入内存计算、流计算、分布式CDC等

5、 零代码平台，界面配置、自助拖拽、自由编排

6、 由产品团队提供轻咨询、驻场实施、定制化开发、运维等端到端服务

7、 产品生态持续敏捷迭代

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二、华为云+软通动力数据中台联合解决方案

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软通动力数据中台已上架华为云商店联营联运和828 B2B企业节官网，软通动力数据中台包含工业云和HCS版本以及配套的咨询实施和定制化开发以及运维服务。大家可以登录华为云商店，在企业应用商业智能的目录下，可以查找到软通动力数据中台产品HCS版本以及对应的人工服务，或者通过平台来搜索，可以直接进入到商品目录，登录828 B2B企业节，在应用推荐AI按照大数据的目录下，可以看到软通动力数据中台产品，HCS版本以及对应的人工服务，也可以通过平台的搜索功能进入到对应的产品。

数据中台不同业务场景分析

华为云与软通动力联合数据中台联合解决方案实现了数据治理工具供应链端到端的闭环，可满足于不同类型的企业在复杂的业务场景下载差异化的需求。软通动力数据中台与多款华为云原生数据产品完成深度集成，构建出多形态、高性能、易扩展的联合解决方案，可满足不同类型企业在业务数据的汇聚、治理、运营、消费等场景下的差异化需求。当前联合解决方案已经成功应用于食品加工、工业制造等行业部分NA客户。

当前联合解决方案已经成功应用于食品加工工业制造等多行业的专业客户，华为DGC+软通主数据、软通动力主数据、数据地图、数据生命周期联合解决方案，实现企业主数据全生命周期的治理，标准管理，全域打通全域的数据孤岛，同时面向一线的业务用户提供便捷高效的数据资产消费，以及自动化智能化的数据归档以及销毁服务，实现数据全生命周期管理的闭环。实现了数据治理工具供应链端到端的闭环，可满足于不同类型的企业在复杂的业务场景下载差异化的需求。

华为ROMA+软通动力主数据数据地图联合解决方案，构建可信、实时、一致，万物感知的数据湖底座。同时面向一线的业务用户，提供便捷高效的数据资产消费能力。

华为DWS+软通动力数据中台联合解决方案，能够快速的构建企业统一的数据库底座，并进一步夯实企业的出仓。同时在用户的预算有限的情况下，可以快速的帮助用户构建轻量化全生命周期的数据治理平台，简单介绍企业在当前大数据环境下面临的问题以及共性的挑战。

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三、企业大数据环境现状和挑战

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数字化转型已经成为千行百业的必答题

从2015年开始，国家开始大力稳步的推行数字化发展战略，特别是近三年讲数字经济，数字化转型，大数据产业，数据生产要素，已经成为当前最高频的热词。

在人口互联网红利逐步思维以及当前的经济下行的大背景之下，数字化运营，数字化客户体验，做深用户界面，数字化营销，数字化产品服务以及数字化商业模式，已经成为企业战略的首选以及核心的诉求。通过全面的数字化运营，促进企业的降本增效以及创新业务的增长。基于速度和数据全面驱动业务的协同作战，才是企业最核心的诉求。

企业感知：无管理的数据难以提供有效价值

非常多的企业数据并未提供出有效的价值。对于企业的管理层，经常会面对繁琐叠加的报表数字，无法快速的去获取到自己的关键的业务信息，不能支撑业务的决策。对于企业的运营人员来讲，花了很多的精力在数据的整理上，而不是去分析问题和定位原因，对业务人员不能够及时了解上下游各业务环节的关键信息现状问题，导致协同以及交付的效率低下，对销售人员不能够全面及时的了解市场以及竞争对手的信息，对快速变化的市场不能做出准确的判断与策略。企业各层的管理人员，各个角色其实并没有真正感受到数据带来的便利性以及价值。

企业挑战：面临着数据“存”、“管”、“用”难题

究其本质，企业面临的数据存管用的共性的难题。在数据的获取方面，由于信息化时代烟囱式的建设导致数据被割裂在不同的应用系统，然后造成了全域的数据孤岛。然后同时企业的数据的规模大类型多，而且增量的数据日益剧增，存储环境复杂，同时实时的要求比较高，造成了数据采集汇聚的难度比较大。

在数据的管理方面，由于整个的数据链路非常复杂，在信息化阶段并未有统一的数据管理机制，造成了数据的定义，数据的标准、数据的规范，统计规则不一致，就造成了数据质量的问题，最终导致数据不可信不可用。

在数据的消费端，同样的开发一张报表一张报告的整个的研发周期比较长，成本高。同时在信息化时代，各类ERP MAX的应用系统都定制了非常多的这种定制化的报表，然后重复冗余利用率非常低，用户面临自助分析以及数据的共享的就是门槛高难度大。

企业只有真正解决本质“存”“管”“用”问题，才能够去享受数字化变革带来的红利。

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四、“云上中台·重明”数据中台商业案例分享

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云上中台·重明”数据中台助力企业数字化转型“轻”、“稳”落地

软通动力数据中台如何助力企业实现数字化转型？

首先基于软通动力的数据集成平台搭建企业统一在数据采集平台，能够实现企业ERP max应用系统的数据，然后工厂的设备数据以及外部的互联网数据统一的汇聚与整合，构建企业统一的、可信的、一致性的实时的万物感知的数据库底座，促进全域的数据的共享。

通过基于主数据管理平台，实现各个应用系统之间共享的基础数据，如客户、供应商、会计科目、产品物料、会计编码，统一的管理、编码和规范，并且构建数据中心中枢实现统一的采集，管理以及分发，达成了就是同一个企业同一套数据来促进数据打通数据全院那个全域的数据孤岛，基于数据原数据管理平台，实现技术业务管理三类的数据统一的采集管理，构建企业数据管理体系的基础，基于数据资产管理平台，形成企业统一的资产目录，将零散的数据转化成可信的数据资产，实现企业数据的资源化资产化的管理。基于数据图，然后面向一线的业务用户，体现提供高效数据的数据检索，以及数据消费的能力，然后属于基于数据生命周期对企业冗余的数据进行智能化的推荐，自动化的归档及销毁，来节省数据的存储空间，提升数据资产的效率。

基于数据工厂通过界面配置化的方式，以及SQL低代码，来实现数据的关联，计算与加工，进一步的夯实企业的出仓。通过数据可视化平台，基于组件化的编排，生成各种数据报表，数据看板，大屏可视化，以及管理驾驶舱，最终能够面向千行百业来构建全面的数字化运营智能化运维，用户画像，协同制造以及密集交付等各个应用场景，真正落地企业数字化转型。

商业案例------某啤酒企业主数据平台建设项目

华为云与软通动力数据中台联合解决方案，落地国内某啤酒企业，该项目中基于华为DWS以及 IT采集平台，IT管理平台来构建企业数仓，搭建工厂整体的数据应用体系。基于华为DGC与软通的主数据管理平台，搭建集团统一的数据数据治理平台，实现集团与工厂的高效的数据协同实施。

现状

• 信息化阶段业务系统烟囱式建设，工厂供应商、物料、工艺等核心数据标准规范不统一，导致集团全域数据壁垒；
• 集团、工厂缺少整体的数据应用与数据管理体系，未实现数据资源化、资产化管理，不能支撑生产、经营、供应链等业务高效运营决策。

目标

• 搭建主数据管理平台，实现集团主数据统一、标准、规范管理，打通全域数据壁垒；
• 搭建数据采集平台，构建工厂数据湖应用体系，实现全域数据汇聚共享；
•  搭建工厂数据仓库系统，构建全面的数据应用体系，支撑数据驱动业务决策；
• 搭建集团统一的数据管理平台，实现数据资源化、资产化管理。

未来

• 集团与工厂高效协同的数据管理体系，及全面驱动业务运行决策的数据应用体系，促进数字化全面升级，构建万物互联的智慧工厂。

商业案例------某车企数据平台建设项目

建设目标

• 搭建“全、统、通、快、准”的企业级数据平台
• 消除企业内数据孤岛，形成一站式智能数据治理与数据管理能力
• 支撑数据应用，实现全面数智化升级

建设方案

1． 基于软通动力主数据管理平台，以人事、组织、销售、供应等领域主数据实施为切入点，建立主数据标准体系，消除企业内数据孤岛。实现显著提升库存流转效率等业务场景；

2． 华为DGC+软通动力数据地图/数据生命周期，实现数据治理工具链端到端闭环。

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总结

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随着企业数智化建设的深入，大量物理上分散但逻辑上存在关联的知识隐藏于数据背后，导致知识价值难以充分发挥。如何对企业内部相关知识资源进行有效管理和利用，成为知识共享与管理降本提质的重要影响因素。人工智能的研究正在从感知智能迈向认知智能，基于NLP的知识图谱技术正是实现认知智能的关键技术之一。

华为人工智能领域核心战略合作伙伴，云问NLP研究院院长杜振东将结合知识管理和知识计算典型场景，在直播中详细介绍“AI+知识”的服务矩阵和价值，并通过实际案例让观众具体感知。“云上中台 • 重明”由软通动力自主研发，基于云原生架构，聚焦8大PaaS服务生态，具有全场景、强适应性、高灵活度特点的轻量化、企业级数据平台工具链解决方案。

为加速各行业的数字化转型，除了联合生态伙伴、邀请行业专家打造一系列直播外，华为云创新了多元化营销矩阵，打造企业上云“百宝箱”——云商店，携手伙伴，汇集海量优质上云商品，为企业带来无忧的选品、使用及服务体验，让企业数字化转型更快、更轻松。

本文参与华为云社区【内容共创】活动第21期。
https://bbs.huaweicloud.com/blogs/380364

任务13：《云商店EcoSpace新生态系列直播丨第62期》深挖数据价值 打造企业专属知识库