各系統數據分散形成孤島,難以集中管理與獲取
多系統數據格式不一,標準不同,數據質量越積累越差
數據之間無關聯,單一數據價值甚微,大數據價值被湮沒
數據分散,非標等問題導致數據獲取難,使用難
將來源于各系統及線下數據進行數據集成,數據經過標準化、清洗、治理、計算等動作形成統一的運營數據管理中心庫
將所有數據以一張圖的方式采用縮放的方式展示于系統中,同時對數據進行分類,屬性定義,形成數據看板地圖
為各類數據的使用提供一鍵搜索功能,輸入名稱、IP、屬性等字段則在數字中臺執行自動檢索,解決數據使用問題
對各類元數據進行關系建模,形成多數據知識圖譜,結合搜索功能對關聯數據進行快速查找,發揮大數據使用價值
匹配智能運營中心運營主題,將不同主題場景數據通過IOC適配器進行數據模塊化處理,例如:可為能耗可視運營主題建立能耗運營數據專題,建議采集哪些指標,以什么模式計算更為合理等范式。形成數據專題后通過IOC適配器快速將數據免代碼發布至運營可視中心,形成實時驅動
具體數據專題中,數據指標內容,指標呈現方式(柱狀體、儀表盤、折線圖等)等內容均可結合需求靈活定義
建立數據分析專題,如能耗專題,則可對能耗類相關數據進行智能分析實驗,以此推算能耗管理
結合數據分析,使用一系列算法、機器學習等策略對分析數據進行仿真模擬,如在平臺中模擬某一時間周期自動關閉某房間照明燈光,并自動與實際對比所節省能耗支出的數據
根據分析與模擬結果,聯動具體策略執行系統,如物聯網系統,形成執行策略,由執行系統下發配置信息,實現真實遠程管理,或結合各類數據執行合理的運行編排數據
結合數據分析,使用一系列算法、機器學習等策略對分析數據進行仿真模擬,如在平臺中模擬某一時間周期自動關閉某房間照明燈光,并自動與實際對比所節省能耗支出的數據
數據超市提供快速數據檢索功能,為用戶提供高效的數據使用體驗
數字中臺所管理數據可提供自定義API構建功能,以滿足用戶對多樣化數據的個性化應用需求,且降低數據使用成本
用戶可將所需要的數據在數據超市中進行訂閱,平臺將為用戶提供無人服務的快捷體驗,按照用戶訂閱周期,實現數據自動推送