数据采集 - 治理 - 分析 - 可视化・合规适配・业务场景定制

大数据服务专为 “拥有海量数据但不知如何利用、需通过数据优化业务” 的企业设计，覆盖电商、制造、零售、金融等行业。区别于基础数据处理，我们结合国内数据合规要求（《数据安全法》《个人信息保护法》），提供 “数据全链路服务”：从多源数据采集（APP、IoT 设备、业务系统）到清洗治理，再到深度分析（用户画像、销量预测、风险识别）与可视化呈现（BI 看板），输出可落地的业务建议。支持国产化大数据平台（如华为 FusionInsight、阿里 MaxCompute），3-8 周交付阶段性成果，解决 “数据杂乱无章、价值无法落地、合规风险高” 的痛点。

一、数据采集与治理

• 多源数据接入: 对接企业全场景数据（业务系统数据如 ERP/CRM、用户行为数据如 APP 点击、IoT 设备数据如传感器温湿度），支持结构化（MySQL）、半结构化（JSON）、非结构化（日志 / 图片）数据采集；
• 数据清洗治理: 去除冗余 / 异常数据（如缺失值填充、重复数据去重），统一数据格式与标准（如用户 ID 唯一化），建立数据血缘关系，输出《数据资产目录》；
• 合规处理: 落实数据分级分类（如敏感数据加密存储），完成数据脱敏（如手机号显示为 138\*\*\*\*5678），确保符合《数据安全法》及行业合规要求（如金融数据备案）。

二、 数据建模与分析

• 业务建模: 根据企业需求搭建定制化分析模型（如电商 “用户购买转化率模型”、制造 “设备故障预测模型”、零售 “销量预测模型”）；
• 深度分析:
• 描述性分析: 呈现业务现状（如 “Q3 各区域销售额占比”）；
• 预测性分析: 预判业务趋势（如 “双 11 期间某商品销量预测”）；
• 诊断性分析: 定位问题根源（如 “某门店客流量下降原因分析”）；
• 算法优化: 基于业务反馈迭代模型（如优化推荐算法提升商品点击率），确保分析结果准确率≥90%。

三、数据可视化与业务赋能

• 可视化呈现: 搭建企业级 BI 看板（支持 FineBI、PowerBI、阿里 DataV），实时展示核心指标（如 “实时销售额、用户活跃趋势、设备运行状态”），支持钻取分析（如从 “全国销量” 下钻至 “某城市某门店销量”）；
• 业务落地建议: 输出《数据分析报告》，附具体业务优化方案（如 “针对 25-30 岁女性用户推送美妆类优惠券”“调整某生产线参数降低故障概率”）；
• 长期支持: 提供看板日常维护与数据更新（如每日自动同步业务数据），每季度开展 1 次数据复盘，迭代分析模型以适配业务变化。

四、适配场景

• 1. 电商用户运营: 如 “某电商平台大数据服务”，通过用户行为分析构建精准画像（如 “价格敏感型用户”“高频复购用户”），实现个性化商品推荐，提升转化率 15%；
• 2. 制造业生产优化: 如 “某汽车零部件厂大数据服务”，采集设备运行数据（转速、温度），建立故障预测模型，提前预警设备故障，减少停机时间 30%；
• 3. 零售库存管理: 如 “某连锁超市大数据服务”，分析历史销量、天气、促销活动数据，预测各门店商品需求，优化库存配置，降低缺货率 20%、库存成本 15%；
• 4. 金融风险控制: 如 “某消费金融公司大数据服务”，整合用户征信、交易记录数据，构建信用评分模型，识别高风险借款用户，降低坏账率 8%。