【大数据案例】某物流集团：用数据驱动企业数字化转型

最终，数据资产和服务，都是可以被交易的，所有的交易是被监控，被管理的。这个体系里的每一个角色，都能够通过提供数据、提供技术工具、提供分析服务等手段获得对应的价值回报，从而形成协作，共赢的数据价值生态，促进企业的持续数据创新。

精益数据资产管理体系如何能够在企业中发挥作用，是需要一个数字化平台来支撑的。而本项目的目标就是在精益数据资产创新体系基础上构建一个支持持续数据资产创新的平台。

系统架构

本项目采用的架构如下图所示：

整个架构是按照数据工厂(Data Factory）的思路来构建的：

每一个企业未来都是数据驱动的企业，所有的决策，产品的设计、研发、生产、销售都会基于数据来进行。那么每一个企业可以类比城一个数据工厂。

这个工厂有原材料那就是内外部的源数据，源数据通过运输队，也就是数据采集通道获取到原材料仓库中，这里的原材料仓库就是数据湖，数据湖是用来存储原始数据。在原材料的基础上，企业需要一个数据的实验室，在这里，利用数据探索、数据分析等方法，企业的数据科学家和算法工程师与业务人员一起，尝试各种新产品、新服务，进行各种实验。如果实验成功，那么这就变成一个产品的设计方案，进入到车间流水线中量产成一个个的产品，也就是数据服务和应用。这些数据服务和应用是具有业务价值的，是直接能够解决一个或多个业务场景的问题的。

这样的服务和应用就会被放置到企业的服务/应用商店中，供内外部用户所调用。

这个这个过程，都会由办公室来进行整体的监控和管理，这里的办公室就是数据的治理，来确保数据的质量，产品的生产过程，最终服务和应用的交付质量。

在商店里，哪些数据的服务和应用被调用比较多，在大部分情况下，那么这些数据的价值就会比较高。

有了这样一个数据资产创新平台，企业的业务用户、技术人员、数据分析师，数据提供者，数据使用者，都可以在这个平台上开放、共享的协作。

商业收益

在这个项目中，我们帮助客户构建了数据价值的生态：

以业务为目标，以算法模型为工具，在数据的矿山中，识别出了以下种类的业务价值：

打通了过去的数据壁垒，解决了不知道企业有什么数据，存在哪里，如何获取的共享协作问题，构建了适合于这个行业的业务人员的易用的数据挖掘分析工具平台。以下是核心的系统截图：

案例投递企业与作者

（编辑：西安站长网）

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