紫光云紫鸾数据资产管理运营平台
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行业痛点：数据作为经济社会数字化转型中的新兴资产仍面临诸多难点与不足数据资源基础全面丰富，数据应用需求日益旺盛，数据时效性、准确性、完整性面临更高的挑战。然而，随着数据应用分析需求、人工智能、数据流通使用等内外部供数质量要求不断提高。目前在数据资源、基础设施等方面仍然存在诸多问题阻碍数据集成治理和开发利用。
建设思路：“咨询链+产品链+服务链+场景链” 四位一体，助力政企客户数据化转型
产品布局：紫鸾数据平台3.0，赋能数据要素化全链路围绕政企客户数据集成、存储、治理、开发、分析、登记、评估、入表、运营和服务需求；提供数据要素化全链路产品、服务和解决方案。
总体架构：紫鸾数据平台3.0
产品特色数据集成、治理、开发、共享、分析全场景覆盖，提供数据+Al+场景一站式解决方案。
建设成效
大数据存储计算实现多源异构海量数据的高性能存储与计算，提供Hadoop系列及主流大数据组件。
· 非私有架构，提供最新的Hadoop3.2，保持足够的开放性与兼容性
企业级分析型数据库提供场景成熟度高、产品稳定性高、行业适配度高的企业级分析型（OLAP）数据库
核心能力 - 数据集成：多源异构数据接入支持结构化、半结构化、非结构化等多源异构数据接入，广泛兼容Hadoop生态与主流数据库厂商。
核心能力 - 数据集成：稳定高效数据同步基于Flink统一计算框架进行数据处理，同时支持实时数据流处理和离线数据批处理。
核心能力 - 数据湖管理构建实时数据湖，实现统一湖元数据管理与存储。
· 支持在数据库下创建数据表。支持定义普通列与分区列，支持自定义表属性。支持查看表基本信息、字段列表、分区列表。
· 支持查看并统计当前数据湖中的数据目录、数据库和数据表的物理存储数据，包括存储使用情况、历史总存储数据量和历史文件总数的变化趋势。
核心能力 - 数据标准：制定数据标准规范构建全域统一的数据标准规范体系，保障数据标准规范贯穿数据治理全流程。
核心能力-标化转码：数据标准化处理依据标准数据集规范进行标准化处理，开展原始字典和标准字典关联对照、转换，解决各数据源部门间标准不一致问题。
核心能力-数据开发：敏捷高效响应业务需求提供可视化界面操作的Flink SQL任务、ETL任务，开展自定义数据开发任务，快速构建数仓任务。
核心能力-数据资产：构建全视角数据目录“盘、管、厘、找” 四位一体，构建全视角数据目录。
核心能力-数据质量：保障数据高质量供给根据数据质量规则及方案进行质量评测，全方位掌握数据质量情况，持续提升数据质量。
核心能力-数据服务：快速构建API服务提供一站式、零编码快速构建高性能、高可用的API服务。
实现API创建、版本管理、调试、发布等全生命周期的管理
确保数据接口稳定可靠，高效对接各数据场景应用。
支持创建API，支持对API进行编辑、查询、删除。
脱敏管理
支持为API输出参数配置脱敏规则，API调用时可自动根据脱敏规则完成脱敏转换。
调试发布
支持对API版本进行调试与发布，支持下架已发布的API版本。
版本管理
支持管理API版本，包括版本的新增、编辑、查询、删除功能。
核心能力-数据安全：数据分类分级管理融合数据分类分级、加密脱敏等核心技术，构建覆盖数据识别、防护的立体化安全防护体系。
支持管理数据脱敏规则。支持规则的新增、编辑、删除和查询。包括哈希、截断、掩码、加密的脱敏规则。
脱敏任务
支持创建脱敏任务，在抽取源端数据的同时，根据字段对应的脱敏规则进行脱敏，将脱敏后的数据同步至目标端。
API脱敏
支持为API输出参数配置脱敏规则，API调用时可自动根据脱敏规则完成脱敏转换。
依据《数据安全技术数据分类分级规则》(GB/T43697-2024)，根据数据的属性、特征、价值、重要性和敏感性等因素，将数据按照一定的原则和方法进行分类分级管理。
数据脱敏
支持对数据进行脱敏处理，包括哈希、截断、加密、掩码，去除标识化信息和敏感信息，平衡数据可用性与安全性，实现敏感数据的可靠保护，降低敏感数据泄露风险。
核心能力-数据分析：辅助业务管理者高效决策构建业务指标库，快速搭建数据报表及看板，智能洞察业务态势，实现自然语言交互的自助数据分析。
行业套件：健康医疗行业套件行业套件标准化、组件化，实现快速部署、快速交付
数据标准、数据模型、质量规则、数据接口、分类分级规则、数据指标、......
健康医疗行业标准数据集：内置医疗服务、职业健康、基层公卫、妇幼计生、疾病防控、急救120、血站业务、非结构化等八大类国家、行业、地方标准数据集；
健康医疗行业数据质量规则：内置唯一性、规范性、完整性、准确性、关联性和时效性等六大质量维度4千+数据质量规则。
数据工程服务数据工程服务在数字化转型中的难点及价值。
· 现代经营理念下，“做大做强”与“做好做精是经营的双重目标
数据适配性不强，数据价值有待深挖
· 业务差异性明显，定制化工程需求大
· 重技术，轻业务，开发成果偏离目标
底层数据混乱，数据利用率差
· 历史数据繁多数据重复
· 实时、可视化构展示业务、财务及风险状态，为全类型人员提供支持
· 服务战略构建与综合运营，提升韧性
解析业务逻辑，定制优化分析模型
· 以业务为出发点，解构运营流，厘清内部关系
· 数据接入，充分发挥数据能效
夯实数字基础，构建优质数据资源
· 剔除冗余数据，清除数据垃圾
· 统一数据标准，保证数据质量
· 打通数据壁垒，优化数据资源。
数据工程服务100亿+数据、60+城市主题数据、10+个智慧城市根据地服务经验；
以客户的需求出发，基于项目实际情况，提供专业化、全流程数据服务；
面向交付专业要求、交付过程管控、交付生态协同三个方面优化交付服务。
全面的国产化适配紫鸾数据平台3.0已完成主流国产化适配，包括鲲鹏、麒麟、东方通、达梦等。
数字政府最佳实践：xx市智慧武清城市大脑，武清区公共数据运营平台围绕天津市推进高质量发展“十项行动”和区委“3+1+1”工作思路
武清区公共数据运营平台由紫光云联合天津智慧城市研究院、电信、北方大数据交易中心等产业联盟企业。
打通公共数据授权运营全流程，保障武清区公共数据“供得出、流得动、用得好”
智慧教育最佳实践：成都工业职业技术学院客户背景：
xx工业职业技术学院肇始于1951年，2014年经四川省人民政府批准设立为公办全日制高等职业技术学院。学校现占地654亩，教职工859人，高级职称占比34.05%、硕博占比64.95%，办学规模17000余人。立足成都、服务四川l、辐射全国，为全面建设社会主义现代化国家提供有力人才和技能支撑。
2021年，学校入选四川省“双高计划”建设单位 (四川省高水平高职学校和高水平专业群)；
2022年，轨道交通信号与控制专业纳入四川省本科层次人才培养改革试点。
客户痛点
1、需要构建数据中台作为学院教职决策系统的数据中心。
2、计算机专业的师生需要实训平台供教学、演练使用，课研老师需要通过实训平台进行教材开发。
3、学院各系统数据独立，格式与数据结构各不相通，需要制定统一的数据治理标准。
构建全校统一的数据标准规范体系，集约建设数据治理平台，打造从数据资源管理、集成管理、存储计算、质量管理、服务管理的全流程端到端的数据治理能力和安全能力，加快解决学校“数据孤岛”问题，为数据分析和应用提供坚实的基础，推动现代职业教育高质量发展。
方案价值
1、遵循职业教育智慧大脑数据中台建设要求，提供统一、高效的数据治理服务；以数据治理平台加速成都工业职业技术学院智慧升级
2、有效整合跨系统、跨部门、跨业务数据，加快解决学校“数据孤岛”问题，保障教育数据的互联互通。
3、搭建教学与实践的技术桥梁，全方位满足学院的数据管理和实训需求。
企业数字化最佳实践：长春城开农业投资发展集团有限公司客户背景：
长春城开农业投资发展集团有限公司，是经长春市政府批准成立的大型国有独资企业集团，构建“一体两翼、六大板块”多点支撑的新发展格局。以集团为主体，以做大“农业产业投融资平台”、做强“城市开发建设投融资平台”为两翼，培育集“建设置业、农业产业、畜牧产业、贸易经营、资产运营、科技创新”六大板块于一体的综合业务集群。
客户痛点
1、数据集成汇聚难。集团内各子公司、各业务应用数据不互通，家底摸不清。
2、数据流通利用难。缺乏完善的数据管理体系，数据质量差，数据应用难。
从搭建集团级数据治理平台和构建数据治理体系为切入点，汇聚集团及分子公司多源异构数据，持续提升数据质量，促进数据流通利用，赋能精细管理、经营决策，推进集团数字化转型。
方案价值
1、建立数据管理和数据全生命周期过程2套标准
2、归集完成19个分子公司、572张数据表
3、构建投融资、房地产开发和棚户区改造、工程建设和建材供应、集团运营、农牧产业5大专题库
4、梳理集团运营、畜牧产业、投资融资、经济贸易4大板块指标，为IOC智慧运营中心以及移动端应用提供数据决策支撑。
健康医疗最佳实践：某市卫健委 “数据高铁”，”1+3+3+N“全国标杆
· 根据《关于推进XX市健康医疗"数据高铁”工程建设的通知》，数据治理平台于2024年11月上线，正在进行全域86家医院、区卫建委、公共卫生服务机构1000亿+数据采集治理工作。
· 作为XX市健康医疗数据创新合作的能力底座，打造全国健康医疗行业数据采集、治理、流通标杆。
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