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全程“零”編碼,高效實現主數據模型、主數據維護、主數據分發、主數據質量的全過程管理,為企業主數據管理落地提供有效支撐,實現各業務系統間的主數據共享,保障企業主數據的唯一性、準確性、一致性。
覆蓋數據建模、采集、處理、集成、共享、交換、安全脫敏于一體,一站式解決數據開發所有的問題。
統一指標定義,實現“一變多變、一數多現”的數據管理效果,為企業提供強有力的數字化保障和驅動效應。
企業級智能體平臺,低門檻搭建智能體,靈活編排流程,融合 LLM 實現“問數”、“問知識”
面向企業級數據資產交易運營場景,助力企業實現數據資產的價值挖掘、升值和資產變現。
隨著國家深化醫療衛生體制改革及對衛生醫療信息化建設資金投入的不斷增加,促使醫療衛生領域信息化建設取得了一定的成效,但仍然存在一定的問題:
數據采集方面存在采集手段不夠廣泛、靈活
多業務系統重復采集
數據標準體系不健全導致數據孤島問題
數據統計口徑和方式不一致,導致數據分析利用程度低下
數據數據分散導致數據共享和深度挖掘分析困難等
緊跟醫療衛生領域發展趨勢,面向國家、省市衛健委及各級醫療衛生機構,提供靈活、可適配的解決方案,面向國家、省市衛健委及各級醫療衛生機構提供集數據采集、數據治理(含元數據、數據標準、數據質量、數據生命周期管理、數據安全)、數據分析與挖掘、數據服務及可視化展示為一體的大數據服務,建立長效靈活的數據采集機制(如面對突發公共衛生事件或流行性傳染病等情況),數據治理體系等,提升醫療衛生數據質量,輔助決策,提升管理水平。
基于現有的信息平臺,升級改造建立醫療衛生大數據平臺,對現有信息資源進行梳理,建立信息資源目錄體系及采集機制,對于適合實時獲取的數據實現實時及時獲取。
從基礎類、數據類、技術類、管理類四個維度建立數據采集管理標準體系,統一數據采集標準和數據管理規范,將標準規范體系貫穿于數據采集、整合、存儲、分析挖掘及應用全流程,確保能夠有效支撐數據統計分析應用及服務需要。
將分散在各業務系統中的數據按照制定的標準規范,通過文件接入、數據填報、接口自動采集、數據庫對接等多方式多渠道進行收集,并數據進行統一存儲和管理,支撐數據管理、應用和服務。
從元數據管理、數據標準管理、數據質量管理、數據集成管理、數據資產管理五個方面,建設全流程的數據處理標準和質量控制體系,全面提升數據及時性和可用性,并通過個性化分析報告,隨時縱觀數據質量全貌,在數據源頭加強對數據質量的控制。
通過先進的數據分析、挖掘、可視化技術實現數據的有效分析及豐富展現,實現數據的有效利用,輔助決策,根據不同類型的數據消費方需求,提供不同的數據服務,促使數據服務能力最大化。
提升數據質量
優化流程管控
提升風控水平
增效降本運營
促進開放共享