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数据治理与AI融合解决规划

职能概括

提供数据治理底座与AI赋能层,实现从主数据治理、元数据血缘、数据质量到AI智能采集、智能校验、预测模型的全链路覆盖  。支持财政管报、营销洞察、出产质量等场景利用,技术架构选取湖仓一体+低代码BI+微服务容器化  。

客户痛点

  • 多子公司、多系统数据孤岛,编码不统一,数据质量差  。
  • 律例合规要求高(GMP、GSP等),人为校验耗时易错  。
  • 经营决策不够数据支持,财政归并、销售分析等手工处置  。

规划优势

  • 数据治理底座:主数据治理(MDM)统一编码、自动分发;元数据与数据血缘字段级追忆;数据质量规定引擎+AI异常检测,问题自动工单关环  。
  • AI赋能层:OCR+IDP鉴别发票、检验汇报、合同;NLP解析律例条款,自动比对出产批纪录与SOP;销量预测、库存优化、设备故障预警模型  。
  • 场景利用:财政管报(Excel式填报→自动归并→多维分析,支持IFRS/CAS双准则);经营洞察(医院/药店销量穿透、代表行为分析、合规风险评分);出产质量(批纪录电子化、误差根因分析、CAPA智能推荐)  。
  • 技术架构:湖仓一体(DWS+MRS实时数仓,10亿级纪录秒级查问);低代码BI(拖沓拽自主分析);微服务+容器化(集团50+子公司独立部署与统一运维)  。

架构示意图

架构图
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