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智分析—自助、智能、至善

智分析是一款面向业务用户的自助分析云平台，只需要会Excel，就能摆脱束缚、自由分析，真正做到让人人都是数据分析师。

 

银行应用产品总体解决方案

方案简介：

适用于金融银行行业以各级别管驾；偿付、财务、风险类业务分析监控；银行业务指标管理衍生为主题分析，有PC、移动端展示形式的方案，亮点技术有应用产品系统化、可复用。

建设背景：

● 数据价值看不到：金融行业信息化程度高，数据仓库/ODS/数据集市等都已建成，但各个业务部门及各级分行总觉得数据需求得不到满足；

● 数据自助获取、分析需求增多：业务部门自助分析需求越来越多，现有的报表工具无法满足灵活的自助分析要求；

● 报表开发周期长，需求响应速度慢：业务变化越来越快，需求报表响应速度越来越慢，业务部门满意度不高；

● 挖掘需求越来越高：业务部门期望通过机器学习，帮助发现提升业务能力的更多可能；

● 管理驾驶舱成为业务管理、跟踪工具：越来越多的业务部门隔几个月就希望更新管理驾驶舱、大屏内容。

 

建设方案：

● Smartbi在存储层之上构建了数据分析中台，它包括了完整的数据中台、技术中台与业务中台。其本质上是构建具备数据共享能力的应用中心；

● Smartbi以连接数据中台与业务中台，实现应用呈现为目标，构建了满足技术中台要求的银行数据分析技术中台产品。产品包括可视化组件、数据分析组件、数据挖掘组件等，将数据背后的价值展现在人们面前；

● 通过这个产品的部署，连接银行现有的数据，根据银行的个性化需求，可简单的满足对于自助分析、报表、数据挖掘、管理驾驶舱等系统的要求。我们也抽象了些应用模板、数据模板。

方案价值：

● 管理驾驶舱：指标全面性、移动监控性、监管目标性、响应快速性、工作汇报便捷性；

● 数据准确性、分析即时性、风险预警性和辅助决策性；

● 自助分析：数据回归业务、数据答疑、图表快速自助、简化工作流程、业务价值共享；

● 明细查询、节约维护成本、业务自助分析和数据快速排查。

 

医院大数据BI分析

应用简介：

适用于医院建设院长驾驶舱，实时展示院长关心的指标如门诊住院主题、药品耗材、检查手术、医疗质量等主题，提升医院管理、优化资源配置，为院长全局决策提供数据辅助。

建设背景：

● 缺乏面向管理、运营、科研的应用：缺乏整体设计的数据中心，无法为运营、管理、科研提供多变的信息支持；

● 出现较为严重的性能瓶颈：业务系统性能低下已影响医院运营以及阻碍信息系统的扩展；

● 面向临床的应用滞后：部分临床应用需求长期得不到解决，由于缺乏整体设计的整合平台，导致：临床业务系统的整合力不够 ；新的面向临床的应用系统建设处于停滞状态，跟不上业务的发展；

● 无法支持集团医院策略：无法实现本部与分院/托管医院之间的医疗资源共享，无法实现与分院/托管医院的业务协同。

 

建设目标：

技术目标

● 统一数据平台

● 统一数据接口

● 统一分析应用平台

业务目标

● 精细化运营，协调效率、成本和质量

● 关注病人体验，提升病人满意度

● 数据辅助决策，驱动业务创新

 

技术方案：

应用主题：

 

公安大数据分析应用解决方案

方案简介：

适用于政府公安行业以警情统计分析；涉恐系数；人流监控；犯罪预测；治安形势分析；犯罪网络分析为主题分析，有大屏、PC、移动端展示形式的方案，亮点技术有数据挖掘技术预测犯罪趋势、破解交通难题。

业务现状：

Ø  社会管理形势复杂：当前公安工作面临的社会管理形势愈发复杂，基层民警承受工作压力越来越大，破解警力不足的客观矛盾要求公安工作提质增效。

Ø  信息处理能力有待提升：在信息处理中，多沿用传统的数据分析工具和分析方法，对数学模型构建等方面创新不足。

Ø  基础数据相对薄弱：一是警务数据采集不够完整。当前部分重要的警务数据采集质量仍不够理想。二是数据采集缺乏规范监管。

Ø  警务工作的洞察力有待提高：警务工作仍以应对为主，在主动预防、精细化管理等方面的研究不够深入。

 

客户需求：

随着城市治安问题不断升级，警务指挥业务面临着严峻的挑战

  指挥调度：如何更好地对下沉后的警力进行管理和调度，做到扁平化一级指挥？

  情报研判：如何充分地发挥情报信息引领作用，形成情指、情勤联动机制？

  勤务管理：如何解决基层警力信息支撑不足，警力资源不能动态部署的问题？

 

技术方案：

 

 应用主题：

 

成果举例：

通用类服务：在大数据提供的数据资源基础上，结合分布式计算、可视化分析和展现等技术，可实现综合查询、搜索引擎、数据比对、布控预警、分类统计等常用功能，以及趋势分析、异常分析、相关性分析等挖掘功能。

研判类服务：基于大数据分析挖掘，实现各类战法集市、积分预警模型、全要素分析工具、社交网络分析、隐性重点人挖掘、治安态势分析等综合情报研判功能。

智能类服务：　综合情报研判功能，实现案件多维分析、人流激增预警、犯罪预测模型、人员智能画像、涉恐系数分析、人员亲密度模型分析等功能。

涉恐系数分析：涉恐系数应用以部级信息资源服务平台汇集的数百亿条数据作为数据基础，提炼反恐业务特征数据项，建构人员刻画六维模型。每一个维度上又包含了大量具体的特征。在此基础上，构建形成涉恐人员标签体系和涉恐系数综合计算模型，通过大数据分析处理实现对千万级目标群体的涉恐概率计算。

 

犯罪预测分析：利用大数据技术，自动抽取警综平台内案事件、人口、地理、天气、房价等数据进行智能建模分析，预测当天辖区案件的高发区域及发案概率，把需要重点防控的区域以简明扼要的图形界面直观地凸显出来，科学引导一线巡防。

 

 

应用价值：

提高反恐能力：以最高效率完成对多种来源数据的分析，并揭示出不同行为间的互动关系，进而能够运用分析算法预测危险分子的行动趋势。

推进案件侦破：对多种数据的融合处理、比对，最大化的精确分析，实现快速联动，精确打击，提高案件侦破效率。

预测犯罪趋势：通过提取人们行为的时空规律性和关联性，进行犯罪预测，为犯罪预测提供可靠的依据。

破解交通难题：会算时间的智能红绿灯、随机应变的“潮汐车道”、道路交通事故分析预警、道口车驾查控等等，管制线路状况、分流路段走向。

应对高科技犯罪：通过大数据分析应用为侦查人员提供侦破案件的线索，提高破案效率，有效应对闪得快、藏得深，容易造成大范围的危害的高科技犯罪。

通过警务工作大数据可在指挥调度、警力配置、台安防范等方面开展预测分析，制定更精细化的工作方案，将有限的警力资源投放到最关键的位置，实现警力边际效应最大化。

 

高校数据中心与应用方案

方案简介：

适用于教育高校行业以高校数据中心、教学质量评估、课堂教学质量实时监测、教师画像、学生画像、学生心理健康评估、学生异常预警、校园信息化设备监测、人才培养大数据可视化与数据挖掘实训平台、招生迎新数据分析为主题分析，有PC、大屏展示形式的方案。

建设背景：

教育的改革与发展进入了新的阶段，2015年，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》并明确提出要建设教育文化大数据，正式将教育大数据上升到国家战略。教育大数据能够解决传统教育信息化“难题”，在十二五期间学校通过数字校园建设了各种教育管理信息系统，在一定程度上简化了传统教育教学管理流程，提升了管理效率和水平。然而管理决策支撑不足，过程质量监管困难、个性化、精细化的管理水平低等问题依然存在。

 

建设目标：

● 权威数据发布中心：通过统一的数据采集入口，将校内数据统一到数据中心，并对数据进行标准化、规范化、准确化的处理，形成校内唯一的对内对外数据服务中心。将校内数据通过标准接口提供给校内系统使用，并为对外数据报送服务提供准确、权威的数据来源。

● 数据应用服务中心：提升校内数据资源的重复利用率，提升高校教学水平，以满足不同层次教师、学生的基本需求，从各方面提高高校教学、科研、管理等水平，给校内改革创新提供新的思路。

 

建设思路：

校内数据的复杂性和个性化程度非常高，数据中心的建设没有一蹴而就的捷径，必须是一个循序渐进、逐步提升的过程。从信息标准的重新梳理开始，到校级统一数据中心的建设，再到基于主数据的数据盘点和数据利用，基于数据应用的持续建设，牵引并发现数据问题，在数据源头优化数据质量，在这个过程中需要根据学校的实际业务发展与需要，不断调整校内信息标准与数据状况，才能建成符合学校业务发展需要的数据中心。

 

技术方案：

 

 建设方案 ：

● 服务于校情分析—提供 领导驾驶舱、辅助领导决策；

● 服务于教学质量监控：提供在线的评估流程、评估结果分析报告、评估排名，推动各个学院、专业教育发展；

● 服务于教师发展中心：提供教师画像 ：精准督导教师，辅助教师职称评定；

● 服务于本科学生管理：提供学生画像 、异常学生预警 ：精准帮扶学生；

● 服务于研究生教学管理：研究生科研与创新分析、研究生教学质量监控、学生预警；

● 服务于人才培养：提供数据分析挖掘实训平台，提升学生应用技术与技能，提升学生就业率。

 

方案价值：

● 驱动教育决策科学化：既可以全面透视宏观领域，又可以深刻剖析微观层面，有助于教育决策者及时发现问题、解决问题，从而更好地对教育系统进行调控，修改和制定更加切合实际情况的决策；

● 驱动教育评价体系重构：教育大数据平台的搭建，让教育评价从“经验主义”走向“数据主义”，从“单一评价”走向“综合评价”；

● 助推学校教育质量提升：在满足批量教学的同时，也注重学生全面个性化发展和教师专业发展，助推学校教育质量提升。