數據綜合治理
社會與技術的發展帶來數據體量的飛速上漲，從獨立應用（數據建模、建表）到BI數據分析展示（數據匯集、數倉建模）再到現在的DI時代的整體資源平臺（海量數據整合、行業數據模型、數據加工、數據治理體系化建設）。數據成為企業發展的核心價值，數據新能源價值的釋放是體系化的企業業務重構過程，以數據驅動企業革新，實現治理、服務、發展的新突破。
建設要素
及時、全量、全網、全視數據整合
多領域、實時性強的業務場景，需要互聯網數據、業務邏輯數據、視頻數據的全面整合，同時保證數據的高時效性
機器智能、數據挖掘
業務的復雜多變，用戶軌跡、用戶畫像與分析、業務數據決策等并不是對數據簡單的統計分析就能解決的，需要通過機器智能進行業務學習、建模、分析、處理
一體化管理、整體數據探知
數據治理是一個復雜的有機整體，計算層、數據層、算法層需要組織內部穩定運行、有效協同，必須實現資源的統一管理、調度，通過全量數據對業務態勢進行即時探知
客戶價值
視覺AI鑒定
機器視覺相比人眼擁有大量優勢，體現在機器視覺的客觀性和可靠性、自動化、高效性、靈活性以及高精度上。機器視覺具有廣泛的應用領域，目前電子制造是國內工業視覺應用最大的領域，而智能制造將成為機器視覺最廣闊的應用藍海，被廣泛應用于裝配定位、產品質量檢測、產品識別、產品尺寸測量等方面。零售、工業、農業、環保、城市建設等各行各業的綜合發展對于AI視覺的要求越來越高
優勢
機器視覺是實現儀器設備精密控制、智能化、自動化的有效途徑和實現計算機集成制造的基礎技術，堪稱現代工業生產和智能制造的“機器眼睛”
整體架構
