挑战一
· 海量非结构化数据的访问与查询存在巨大挑战;
· 跨地域统一内容管理易网络拥塞,访问难;
· 类型各异、存放在异构环境中的非结构化数据进一步加大管理难度。
对于数据驱动型组织而言,数据已然具备生产要素的地位,实现数据的资产化、知识化,是打造数据驱动型组织的核心支撑。数据价值挖掘是数据资产化、知识化的基本路径,数据安全业务合规是数据驱动型组织实现数据驱动业务的根基。
根据 Gartner分 析,企业 80% 的数据将会由非结构化数据构成。在数据爆炸式增长的当下,蕴含可观价值信息的非结构化数据,成为数据驱动型组织数据的增长主力。
· 数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、 HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等。
· 海量数据规模,且数据存储占比高
· 数据来源丰富,分散各个系统
· 数据格式多样,且复杂
· 具有异构性,结构不标准
挑战一
· 海量非结构化数据的访问与查询存在巨大挑战;
· 跨地域统一内容管理易网络拥塞,访问难;
· 类型各异、存放在异构环境中的非结构化数据进一步加大管理难度。
挑战二
· 数据类型多样,对于数据信息识别、内容提取面临挑战;
· 内容与业务割裂,数字化服务能力缺失,内容无法自动流转,人力投入成本高。
挑战三
· 复合内容难以有效识别与组织利用;
· 隐性知识难以有效识别、表达及获取,精准描述关键信息难度大;
· 非结构化数据知识体系复杂,基于知识网络洞察数据价值面临巨大挑战。
某全国性综合设计公司,拥有一支1400多人规模的设计师团队,从事建筑方案设计、施工图设计等。累计完成了2000多个项目,分布在全国90多个城市。
· 部门的设计成果如何匹配业务需要进行权限分配,随时随地访问,实现内容统一管理;
· 如何避免设计资料外泄,实现图纸外发管控、下载加密、异常行为监控等需求;
· 作为知识密集型企业,如何将设计院内部诸多的设计成果、经验转化为企业知识,实现知识的运营,协助企业实现数字化转型。
数据价值挖掘路径,非结构化数据中台主要基于业务主题落地,实现数据的整合、治理、洞察,进而实现资产化、知识化,
非结构化数据中台涉及的业务主题主要有文档管理、内容赋能、知识创新。
数据价值挖掘路径,非结构化数据中台主要基于业务主题落地,实现数据的整合、治理、洞察,进而实现资产化、知识化, 非结构化数据中台涉及的业务主题主要有文档管理、内容赋能、知识创新。
·整合终端、业务系统、存储上的所有非结构化数据
·在非结构化数据生成时即时治理
·利用知识图谱、自然语言处理等人工智能技术洞察非结构化数据
·基于非结构化数据中台底层架构,从安全维度支撑非结构化数据中台的资产化、知识化
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