浙江电信×网易数帆强势入选《2022爱分析·国央企数字化实践报告》

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7月6日,国内领先的产业数字化研究与咨询机构爱分析发布《2022爱分析·国央企数字化实践报告》,深度调研、详细解读国央企在不同应用场景中数字化转型中的需求痛点、解决方案、经验效果、行业借鉴意义,来帮助各行业国央企了解数字化转型规划,积累数字化技术落地经验。

作为典型案例,浙江电信与网易数帆合作的数据中台+敏捷BI项目,凭借突出的技术创新实力和典型的示范经验,成功入选本次报告。同时,网易数帆也作为数据中台、BI、低代码代表厂商入选了《2022爱分析·国央企数字化厂商全景报告》。

三大核心因素,共同推动国央企数字化转型

爱分析认为,政策需要、战略需要、现实需要已成为国央企数字化转型的3大核心推动力。尤其是在 经济 新常态下,国有企业数字化转型成为实现高质量发展的“必修课”。

随着国央企信息化、数字化进程加快,当前大部分国央企的信息化建设已经较为完善和成熟,多信息系统互不连通带来的数据孤岛问题已成为当前国央企数字化转型路上亟待解决的难题,这也标志着国央企数字化已经进入由业务问题单点驱动到以全局数据资产的形成和价值创造为驱动的新阶段。而国央企自身多业态经营和组织架构多层级的特征也在客观上提升了这一问题的复杂性,为数据存、管、用带来了全方位的挑战。

而解决数据孤岛问题的最佳方式是建立集团级数据中台,利用统一的数据开发管理工具和数据服务工具,形成综合性数据资产,实现数据统一管理应用。

作为打造集团级数据中台项目的典型案例,此次入选报告的浙江电信数据中台+敏捷BI项目,提供了数据中台成熟落地方法论与大型国央企数字化转型项目经验。

数据中台+敏捷BI,打造通信行业优质实践案例

中国电信股份有限公司浙江分公司(简称“浙江电信”)是中国电信首批在海外上市的省级公司之一,是浙江省内历史最悠久的电信运营企业,主要经营固定电话、移动通信、卫星通信、 互联网 接入、云服务及应用等综合信息服务。

对于通信行业而言,业务即数据。浙江电信根据不同业务需求,分别搭建了两套分布式数据库及两个CDH数据集群,但实际应用中产生了数据查询工具分散,使用不便,数据运维需要多系统分别操作,效率低下,原有BI无法满足浙江电信对于报表筛选和展示的部分需求等问题。

基于以上痛点,浙江电信决定建设一套全新的敏捷数据开发及可视化系统。在同一平台上实现数据开发、数据运维、数据查询的统一管控,借助实时、可交互的多维分析能力,推进智能决策。

经过综合评估,浙江电信选择了技术和产品实力强,提供全链路解决方案的网易数帆作为合作伙伴。

网易数帆为浙江电信设计了包含统一的数据中台和BI敏捷数据分析与可视化平台两大产品的整体解决方案。

在数据中台层面,网易数帆基于数据集成工具和敏捷开发工具,将浙江电信原有大数据基础设施集成到数据中心,并进行数据清洗,实现网络、经分、集市等数据的统一管理,自助查询系统满足业务人员快速查看数据需求。

基于网易数帆数据治理方法论,搭建了数据治理与服务套件的模型设计中心,将不同类型数据进行分层存放管理,有效避免了浙江电信不同业务部门因对数据利用方式不同,而需要对模型进行二次开发的问题,提升数据应用的效率。而数据质量中心能够通过字段监测识别异常数据,数据资产管理对数据存储计算空间、任务量等进行统计,将数据以资产化的方式展现给决策层。

浙江电信×网易数帆强势入选《2022爱分析·国央企数字化实践报告》

浙江电信数据中台架构图

在敏捷数据分析与可视化平台层面,网易数帆数据中台解决方案和有数BI平台的高效联通使得BI平台能够以轻量化的配置实现自动识别和显示数据指标的功能。用户可以对关注的数据进行订阅,数据中台相关数据任务运行完成之后会通知用户可以在BI平台进行报表制作,两平台的联动还可实现报表数据自动刷新,大大提升了报表数据的实时性。

平台还兼具向下游各类用户进行报表集中展示功能。浙江电信大数据部门需要为后端部门、前端部门、分公司提供数据报表支持,因涉及的主体过多,对敏感数据及数据权限的控制工作较为繁杂。网易数帆有数BI提供了自动化解决方案,通过统一进行报表权限控制,针对不同供应商,权限可以细化到报表里的行和列等数据。

浙江电信×网易数帆强势入选《2022爱分析·国央企数字化实践报告》

浙江电信敏捷数据分析与可视化平台架构图

综合来看,浙江电信数据中台+敏捷BI项目统一了数据开发、运维、权限、自助查询和可视化分析能力,提升了公司数据开发、数据运维的效率,也为通信行业及国央企数字化提供标杆案例与参考。

目前,网易数帆已为浙江数智交院、浙报 传媒 、中国南方电网等国央企客户提供数字化服务。本次成功入选,代表着网易数帆在国央企数字化转型的实践受到了业界肯定,未来,网易数帆将持续打磨大数据产品和解决方案,持续为客户提供技术支持和优质服务,沉淀可供行业参考的优质实践案例。

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