大數據同方

㈠ 清華同方是干什麼的公司

同方股份有限公司是由清華大學控股的高科技公司，於1997年6月成立並在上海證券交易所掛牌交易，股票代碼600100，當時股票名稱為「同方股份」。

依託清華大學的科研實力與人才平台，同方股份有限公司堅持走產學研結合之路，定位於多元化綜合性科技實業孵化器，致力於中國高科技成果的轉化和產業化。

沿著「技術＋實業、金融＋資本」的發展戰略，同方形成了「以科技產業為主導，以創新孵化體系和金融投資體系為兩翼支持促進科技產業發展」的「一主兩翼」戰略格局，通過融合產業運營、科技孵化和金融資源，實現共享、共創、共贏的科創融生態圈。

目前，同方旗下擁有互聯網服務與終端、雲計算與大數據、公共安全、節能環保等與國計民生密切相關的主幹產業集群，以及與產業配套的具全球化生產和研發能力的科技園區。

同方已在全球二十餘個國家和地區設立了分支機構和研發生產基地，源於「中國智造」的技術、產品和服務遍及五大洲一百餘個國家和地區。

擴資資料

截至2018年，同方股份有限公司總資產超過600億元，年營業收入近300億元，每年保有的中國及海外專利、計算機軟體著作權登記達到四千餘項，累計獲得國家及省部級科學技術獎百餘項。

承擔國家科技攻關項目和科技重大專項超過300項，歷年入選「中國電子信息百強」、「中國軟體和信息技術服務綜合競爭力百強企業」、「中國電子信息行業創新能力五十強企業」、「中國企業信用100強」，被評為「國家高新技術企業」、「信息系統集成及服務行業大型骨幹企業」。

㈡ 大數據知識的價值體現

大數據知識的價值體現
數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。
哈佛大學社會學教授加里·金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。」
「大數據產業的生態環境正在加速構成。」同方股份有限公司物聯網應用產業本部副總經理李小華先生在主題為」擁抱大數據共贏新時代」的2013年合作夥伴大會上如是說，並對此做了詳細的分析。
首先看社會環境。信息技術向融合、智慧、綠色的方向發展。大數據伴隨雲計算、移動互聯網領域的發展，產生新的管理模式和商業模式，能夠創造出更大的價值，提升社會的管理水平和效率。縱觀產業經濟發展史，帶來應用的技術一定能夠發展繁榮的產業。
再看政策環境。政府高度重視，發展戰略目標清晰明確。近期發布了一系列促進大數據產業發展的政策。《十二五國家戰略新興產業發展規劃》中指出，加強海量數據處理軟體為代表的技術軟體開發；《物聯網十二五發展產業規劃》中把大數據信息處理等作為4項關鍵技術創新工程；《國家發改委關於加強和完善國家電子政務工程建設管理的意見》強調，政府數據中心的建設注重頂層設計，向跨部門、跨區域的協同互動和資源共享轉變。
市場環境。前景巨大，空間廣闊。結合對中國相關市場的研究，IDC認為中國在大數據領域具有巨大的市場潛力。越來越多的IT供應商將中國作為大數據業務發展的熱點。目前，中國已經是全球最大的PC和智能手機市場，並且中國的互聯網用戶和移動互聯網用戶數量也是全球最多，這些終端設備每時每刻都在互聯網上創造數據。龐大的數據容量不但令眾多國際廠商重視中國市場，也使得中國的大數據應用具備了不同於國外的特點，大數據的機遇就在我們面前。
「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務智能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」 麥肯錫稱。
數據挖掘的意義
這是一個關於零售帝國沃爾瑪的故事。
沃爾瑪，全世界最大的零售商，它的人數和美國聯邦政府的雇員等量齊觀，它的收入2010年突破了4000億美元，超過了很多國家的GDP總值。在一次例行的數據分析之後，研究人員突然發現，跟尿布一起搭配購買最多的商品竟然是啤酒！這種關系令人費解，尿布喝啤酒風馬牛不相及，這是一個真正的規律嗎？
經過跟蹤調查，研究人員終於發現事出有因。一些年輕的爸爸經常要到超市去購買嬰兒尿布，有30%-40%的爸爸會順便買點啤酒來犒勞自己，沃爾瑪隨後對啤酒和尿布進行了捆綁銷售，不出意料，銷售量雙雙增加。
這就是對歷史數據進行挖掘的結果，反映的是數據層面的規律。沃爾瑪是世界上最早應用數據挖掘技術的企業之一，也是數據挖掘技術的集大成者。
數據挖掘是指通過特定的計算機演算法對大量的數據進行自動分析，從而揭示數據之間隱藏的關系、模式和趨勢，為決策者提供新的知識。數據挖掘，把數據分析的范圍從「已知」擴大到了「未知」，從「過去」推向了「將來」，它的發展和成熟，最終推動了「大數據」在各行各業的廣泛應用。
正如《紐約時報》2012年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。隨著信息管理系統的普及，企業的規模越來越龐大，組織越來越復雜，市場更加多變，競爭更加激烈，信息是否及時准確、決策是否正確合理，對組織的興衰存亡影響越來越大，一步走錯可能全盤皆輸。
數據服務於決策
大數據勢不可擋，但踐行不易。怎樣發揮其價值？20世紀全世界最具影響力的科學家赫伯特。西蒙曾預測，在後工業時代，也就是信息時代，人類社會面臨的的中心問題將從如何提高生產率轉變為如何更好的利用信息來輔助決策。
如何將數據、信息轉化為知識，擴大人類的理性，輔助決策？怎樣從各個獨立的信息系統中提取、整合有價值的數據，從而實現從數據到知識、從信息到知識、從知識到利潤的轉化？
面對記者的提問，同方副總裁周俠及物聯網應用產業本部副總經理李小華對同方大數據理念做了深度的解讀。
同方提出的以「數據資源體系」為核心的大數據戰略，彌補了過去在不同行業中對管理和決策支持的空白。針對典型業務需求的六個產品應用平台，是數據從產生到服務全過程的六個最重要的結點，每個平台對一系列的產品。一系列擲地有聲地落地實踐以及「指標體系」、「頂層設計」、「獨立於行業」的先進技術理念足以讓企業、機構在具體業務實施時有「據」可依。
數據資源體系是獨立於行業的，這是同方大數據理念最核心的一點。實現的方式就是構建獨立於行業的通用數據生產流程——在不同的行業中抽取相同的數據資源體系。雖然不同行業的業務不同，所產生的數據及其所支撐的管理形態也千差萬別，但從數據的獲取，數據的整合，數據的加工，數據的綜合應用，數據的服務和推廣，數據處理的生命線流程來分析，所有行業的模式是一致的。如果在不同行業的業務和管理層之間，增加數據資源體系，通過數據資源體系的數據加工，把今天的數據和歷史數據對接，把現在的數據和領導和企業機構關心的指標關聯起來，把面向業務的數據轉換成面向管理的數據，輔助於領導層的決策，真正實現了從數據到知識的轉變，這樣的數據資源體系是非常適合管理和決策使用的。
同方副總裁周俠表示，讓數據產生價值，不是大數據自身能夠解決的。首先要把數據組織成數據資源體系，再對數據進行層次、類別等方面的劃分，同時，要把數據和數據的相關性標注出來，這種相關性是反映客觀現象的核心。在此基礎上，通過分析數據資源和相關部門的業務對接程度，以此發揮數據資源體系在管理、決策、監測及評價等方面的作用，從而產生大數據的大價值，為領導決策提供服務依據。
物聯網應用產業本部副總李小華進一步給記者介紹了同方數據資源體系進行數據處理的流程——同方幫助企業建立數據中心建設的理念，在理念指導下建設配套機制，企業通過這個機制和相關數據進行對接，通過對接在不同的管理層級產生出來的效果設立指標體系，有指標體系以後創建監測評價機制。值得說明的是，指標體系是隨著具體情況不斷變更的，指標體系的變更會引領著後續的業務和數據自動的去適應新的指標體系，這是一個閉環的系統，在閉環系統里，企業可以發現有自身目標以及目標偏差，並可以依據目標偏差進行新的決策，以此減少目標偏差帶來的損失。這樣就形成了一個可循環的生態系統，幫助企業良性健康發展。

㈢ 大數據和物聯網時代大有可為

大數據和物聯網時代大有可為

CPU+FPGA 在大數據和雲計算領域更具號召力。 Intel 預計2020年將有1/3 的雲數據中心節點採用FPGA 技術，CPU+FPGA 擁有更高的單位功耗性能、更低時延和更快加速性能，在大數據和雲計算領域將替代CPU+GPU，而Intel 的至強處理器(Xeon)+FPGA也將在17 年量產。

FPGA 在物聯網替代部分ASIC。FPGA 擁有並行計算優勢，在高性能、多通道領域可以代替部分ASIC 和DSP。Intel 在Computex2015 上展示了大量基於FPAG 的物聯網的方案，例如在安防、工業自動化和智能家居，FPGA 的並行計算在多通道處理方面可以對傳統的ASIC 方案進行優化。

FPGA 小批量成本更低和搶占市場。以5 萬片流片為臨界點，FPGA 在高價值、批量相對較小、多通道計算的專用設備（如雷達、太空梭、路由器）有取代ASIC 的趨勢。另外，FPGA 開發周期比ASIC 低55%，可以用來快速搶占市場。

毛利率高、增速快、進口替代空間大。FPGA 平均毛利率66%，2009-2014 年復合增速15.6%；半導體領域平均毛利率47%，2009-2014 年復合增速9.6%，FPGA 的毛利率和復合增速均是半導體領域最高。2014 年FPGA 全球容量50 為億美元，Xilinx 和Altera 等美國廠商占據98%份額，進口替代空間大。

市場在中國，技術在發展，推薦同方國芯。目前中國是全球FPGA需求最大的市場，目前能夠在特定應用領域（軍工、通訊）實現國產化。晶元的自主設計是實現信息安全的最底層保障，上市公司中，僅有同方國芯能夠批量提供FPGA。同方國芯作為紫光集團的IC 平台，擁有國內第一梯隊的IC 設計實力， 「紫光CPU+同方FPGA」或許將出現在不遠的未來。

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㈣ 大數據、物聯網、智慧城市三者的關系

大數據、物聯網、智慧城市三者的關系

大數據、物聯網、智慧城市三者之間的關系簡單來說就是：大數據的發展源於物聯網技術的應用，並用於支撐智慧城市的發展。物聯網技術作為互聯網應用的拓展，正處於大發展階段。物聯網是智慧城市的基礎，但智慧城市的范疇相比物聯網而言更為廣泛；智慧城市的衡量指標由大數據來體現，大數據促進智慧城市的發展；物聯網是大數據產生的催化劑，大數據源於於物聯網應用。

中國已步入大數據時代

有人說大數據來了，但只是在美國而不是中國。專做政府數據管理的同方對此的看法是：中國對大數據的理解普遍還不那麼深入或者與美國的理解有所不同，但不能否認的是，中國已經步入大數據時代。現在中國的很多部委都已經在研究大數據、運用大數據。美國將大數據提升為國家戰略，中國還沒有明確提出，但已經把大數據上升為與國防一樣的高度，多部委還聯合發布了鼓勵措施。我國政府對大數據的敏感度快速提高，並正在採取措施。所以說，中國已經步入大數據時代，這種重視是由政府層面自上而下進行普及的，可能還未普及到普通百姓層面，但各級政府已經有了高度重視。鄔賀銓院士也曾表示：「我國將產生全球最大量的數據，要重視大數據的開發利用和管理。」

大數據的關鍵在於分享。我國智慧城市發展的一個瓶頸在於信息孤島效應，各政府部門間不願公開、分項數據，這就造成數據之間的割裂，無法產生數據的深度價值。關於這一問題，一些政府部門也有清醒的認識，開始尋求解決方案，這是受自身的需求驅動的。比如，一些政府部門原來不願分享自己的數據，但現在開始尋求數據交換夥伴，因為他們逐漸意識到單一的數據是沒法發揮最大效能的，部門之間相互交換數據已經成為一種發展趨勢。同時，隨著各方面的發展及政策的推進，很多以前不公開的數據也逐漸公開了，這對大數據的發展都是有力的支持。

物聯網技術推進大數據發展

物聯網對大數據的意義方面，趙英舉了個例子來說明物聯網技術對大數據的推進。去年北京7.21暴雨之後，政府採取了很多解決措施，很重要的一個體現是，北京市科委很快就立了專項基金去給受災的房山和門頭溝這兩個區進行應急管理能力的提升以及信息化的建設。同方參與了門頭溝的項目，幫助門頭溝提升預警能力。同方對門頭溝原來的應急平台進行了改造和提升。比如對水位的監測，在有些重點立交橋下安裝水位計，水位到一定程度會發生預警，相關部門就可以據此採取一些措施，這就是物聯網技術的應用。

物聯網技術跟大數據什麼關系？當水位計的點增多後，就會收集到更多的數據，這樣更便於發現一些規律並發出預警，這是採用大數據的技術手段自然而然就能做的事情。在點位數少的情況下，數據量不夠大，只能解決一部分問題。所以說，正因為有了物聯網，大數據布的點越來越多，自然而然就要會去分析實時數據。數據的挖掘，原本是對於歷史數據的挖掘，現在對於實時數據的挖掘也是一種趨勢，說明物聯網的技術在推進著大數據相關技術的發展。

大數據支撐智慧城市的發展

城市運行體征是通過數據進行量化表現出來的，但這些數據散亂在政府的各個部門中，同方的職責是收集各部門有關城市運行體征的數據，幫助城市管理者進行數據匯總、分析，最終對城市體征的量化形態即各類數據進行管理，供政府管理者使用。

政府部門做的每一個決策都需要長期的調研，調研的資料來源於政府部門運行、城市運行的長期積累。政府信息化的高速發展已使政府產生了幾百TB的數據。但數據本身沒有任何意義，只有經過一定的系統分析之後，才能發揮數據的價值。智慧城市的每一個細節都會產生龐大的數據，同時，智慧城市的運行基礎也來源於對大數據的深度分析。

大數據的表面是一系列靜態的數據堆砌，但其實質是對數據進行復雜的分析之後得出一系列規律的動態過程。政府部門本身沒有去做這樣的事，這就需要企業對其進行支撐，同方看到了大數據對城市運行的重要意義，選擇政府作為突破口，是形勢發展的要求，也是同方大數據的獨特之處。值得說明的是，同方大數據不參與政府決策，只是為政府決策提供數據支持。用數據的直觀形式展現業務之間的關系，用數據表現城市發展變化和趨勢，分析總結出城市存在的問題，為政府部門的決策提供輔助。

城市運行體征的管理也需要大數據的推動。大數據在反映城市運行體征的時候，並不需要了解城市部門的主要業務及運作流程，單純從數據的角度出發，通過計算機軟體分析之後，數據就能得出一些規律，不關乎業務，不關乎結果，但能完全反映出數據之間的關聯性。從大數據的角度出發，驅動城市運行體征發展，是一個可以在決策前段刨出人力的純計算機運作模式，這樣的好處是運作的量化和規范化。

對於大數據、物聯網與智慧城市的發展，中國信息技術權威專家――國務院物聯網領導小組組長、中國工程院鄔賀銓院士曾有一個很深奧的表述：從物聯網到大數據再到智慧城市，是「格物致知」的過程，通過分析決策達到「知行合一」.

智慧城市惠及每個人

大數據驅動下的智慧城市，關乎每個人的生活。最普遍的例子就是天氣預報，以前的天氣預報只會預測一下天氣，但現今的天氣預報會告訴公眾更多的信息，如氣象指數、空氣污染指數、穿衣指數、驅車安全指數等，甚至是否有利於運動，對發型及妝容的影響都有說明。這是能讓普通百姓切身體會的智慧生活，未來，教育、交通等關乎人們衣食住行的方方面面都會變得智慧起來。教育方面，我們可以看看美國的做法，美國每個大學都會將升學率、就業率、畢業生的年薪水平等如實展示，這對學生選擇學校專業等是很有利的數據支持。交通方面，怎樣暢通城市交通，怎樣尋找停車位，選擇哪種交通方式更便利安全等，都是智慧城市的未來狀態。

當提到智慧城市的未來發展時，趙英表示：智慧城市來源於智慧決策，智慧決策來源於人的智慧。當每個人都很智慧的時候，一個城市也會變得智慧起來。

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㈤ 並非所有企業都適用大數據

並非所有企業都適用大數據_數據分析師

泡沫未裂，但大數據應用在國內已顯雛形。 伊利乳業採用終端管理技術，聚合零售終端店面銷售所帶來的零散數據，讓銷售計劃不再靠拍腦袋完成;山東省一批以「大數據」為標簽的旅遊網站，能夠根據旅遊者此前的購買行為，為不同的旅遊者提供針對性的服務;國內高科技公司同方股份有限公司正計劃為大數據研究成立一個專項部門…… 然而，筆者認為，不是所有企業都適用大數據。上不上大數據要從企業實際情況和具體需求出發，企業只有具備人才培養、資金投入、技術平台等全面保障才能獲取數據價值。 首先，數據分析師的培養是最重要的。

「大數據的炒作已達高峰。大數據泡沫的存在不是因為數據的作用被誇大，而是真正具備分析能力的數據分析師鳳毛麟角，故未讓大數據更好地發揮價值。」同方數據資源事業部副總經理席壯華在接受記者采訪時說。《哈佛商業評論》認為數據分析師是「21世紀最性感的職業」，海量數據刨金的誘惑、超高的技能需求讓數據分析師成為緊缺人才。「同方股份的專項大數據計劃，除了資金投入，更關鍵的是培養人才，扶植大數據產業的發展。」席壯華說。 金融、醫療等領域植入大數據，復合型人才更是不可或缺。中國工程院院士韋鈺曾表示，生物醫學引入大數據，當務之急是解決生物醫學和信息科學兼通的復合型人才缺乏問題。

其次，大數據真的很貴，企業要衡量決定是否投入大數據。據了解，Facebook每天存儲約100TB的用戶數據;NASA每天要處理約24TB的數據。驚人數據背後是高昂的費用按照亞馬遜Redshift定價，NASA需要為45天數據存儲服務支付超過100萬美元。 筆者曾采訪過幾家企業的CIO，他們多數表示企業日常所需要處理的數據並不是很大，而且數據存儲和處理的成本實在太高，按他們的預算無法承受大數據部署的成本。

最後，若應用大數據，企業要選擇成熟的大數據平台，且要和數據倉庫有高性能的連接，易於讓不同人員應用，根據業務需求讓技術人員利用平台去快速提升數據的價值。這是企業需要資金、技術投入的「大頭」，也是企業值得做功課的地方。 大數據擅長的是錦上添花而非雪中送炭，如果企業該做的事情沒做好，就別指望大數據能幫忙。正如席壯華告訴記者的，只有重視技術平台、恰當地投入資金、能吸引優秀數據分析人才的企業，才能在大數據時代有所斬獲。

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㈥ 什麼是北交所概念股北交所概念股有哪些

北交所概念股是指北交所具有特殊內涵的股票，通常被視為選股和投機的主體，成為股票市場的熱點。例如：
1、深賽格(股票代碼：000058)
所屬其他概念:阿里巴巴、北斗導航、BIPV概念、北交所概念、創投、重組、地方國資改革、電子競技、電子商務、電子元件、廣東國資改革、光伏、金融改革、深股通、深圳本地、深圳國資改革、體育產業、網路直播、預盈預增、證金持股
2、申萬宏源(股票代碼：000166)
所屬其他概念:北交所概念、參股基金、大金融、大盤藍籌、富時羅素概念、匯金概念、金控平台、MSCI、券商、融資融券、深股通、新疆振興、證金持股
3、金融街(股票代碼：000402)
所屬其他概念:北交所概念、保險重倉股、地方國資改革、大盤藍籌、富時羅素概念、高股息、匯金概念、基金重倉股、MSCI、融資融券、深股通、碳中和、預盈預增、證金持股
4、中關村(股票代碼：000931)
所屬其他概念:北交所概念、創投、創新葯、匯金概念、京津冀一體化、基金重倉股、健康中國、融資融券、生物疫苗、雄安新區、新三板、預虧預減
5、摩恩電氣(股票代碼：002451)
所屬其他概念:5G、北交所概念、充電樁、創投、電力物聯網、風電、股權轉讓、軍工股、基金重倉股、融資融券、上海本地、上海自貿區、新三板、預盈預增、智能電表
6、創業黑馬(股票代碼：300688)
所屬其他概念:2021年10月解禁、2021年9月解禁、北交所概念、創投、創業板殼股、基金重倉股、區塊鏈、網紅、預盈預增
7、海泰發展(股票代碼：600082)
所屬其他概念:北交所概念、互聯網金融、京津冀一體化、基金重倉股、螞蟻金服、螞蟻集團概念股、新三板、預盈預增
8、同方股份(股票代碼：600100)
所屬其他概念:安防監控、北交所概念、創投、大數據、地熱能、高校、滬股通、匯金概念、互聯網金融、軍工股、基金重倉股、LED照明、美麗中國、漂亮50、融資融券、TMT、外管局持股、網路安全、物聯網、網路游戲、新三板、雲計算、雲計算數據中心、預虧預減、養老概念、智慧城市、智慧政務、證金持股
9、北京城建(股票代碼：600266)
所屬其他概念:北京冬奧會、北交所概念、創投、富時羅素概念、滬股通、環球影城概念股、融資融券、雄安新區、新三板、證金持股
10、電子城(股票代碼：600658)
所屬其他概念:北交所概念、創投、地方國資改革、基金重倉股、O2O、REITs、社保重倉、新三板
11、京投發展(股票代碼：600683)
所屬其他概念:北交所概念、長三角經濟區、創投、地方國資改革、土地流轉、特斯拉、預盈預增

拓展資料
1、概念股是指具有某種特別內涵的股票，與業績股相對而言的。業績股需要有良好的業績支撐。而概念股是依靠某一種題材比如資產重組概念，三通概念等支撐價格。而這一內涵通常會被當作一種選股和炒作題材，成為股市的熱點。
2、、概念股是股市術語，作為一種選股的方式。相較於績優股必須有良好的營運業績所支撐，概念股只是以依靠相同話題，將同類型的股票列入選股標的的一種組合。由於概念股的廣告效應，因此不具有任何獲利的保證。

㈦ 大數據的大價值預測

大數據的大價值預測
數據本身是不會說話的，但是數據總結出的歷史、數據反映出來的現狀、數據呈現出的趨勢能夠說話。基於指標體系的預測分析平台建設的價值在於：平台展現出的任何一條曲線的變化都對應著某一個現狀或問題，以及相關聯的一系列指標，都意味著需要採取相應的改良措施。同時，由於行業數據的特殊性，結合專家的經驗，可獲取到管理上的缺陷，制定出相應的預防措施，反饋到企業的指標體系中，通過調整來進一步加強數據質量的管理，進而為有效提高續保率提供科學的數據依據。
2013年伊始，大數據開始充斥媒體，各行各業都相繼進行數據分析、數據挖掘、領導決策等，那些佔有「大數據」資源先天優勢的群體，能否有效利用好數據，打破現有的傳統格局，將決定其未來發展的命運。
大數據時代面臨的挑戰與機遇
大數據時代下的三百六十行，最不缺乏的就是數據，包括歷史數據、行業最新數據等，但是卻受阻於過量的冗餘數據和數據不一致，而且它們變得越來越難於訪問、管理和用於決策支持。目前的行業數據大多還停留在「集中化使用」階段，傳統的數據倉庫方式，數據有進無出，僅解決了數據存儲的問題，如何綜合有效地使用這些數據，成為一大難題。而隨著數據量成倍的增長，如何把這些大量的數據轉換成可靠的信息以便於決策支持，是各行業面臨的挑戰。
大數據的本質是解決問題，大數據的核心價值就在於預測，而企業經營的核心也是基於預測所做出的正確判斷。所以，我們應當充分地認識到：大數據時代對於各個業來講，既存在挑戰，也是一個巨大的機遇。
首先，面對海量數據，依靠在各行各業豐富的數據治理方法論，實現源頭數據的質量保障，確保基於這些真實數據的分析與決策能夠行之有效。
如何保障數據質量？
通過頂層設計的理念，確立企業的核心目標，圍繞這個核心目標進行逐級分解，形成細顆粒度的詳細指標體系，而基於指標體系的數據採集及處理平台，則以指標體系為依據，來到各個業務系統里去採集數據，或根據需要使用數據採集平台由人工進行填報，基於涉及各個指標的全樣數據的完整採集，通過數據質量清洗工具與相應的檢查規則，發現問題可及時對其進行修改，來對源頭的數據從技術上進行嚴格把關。
其次，各行業的應用系統可謂紛繁復雜，由於這些系統的建設都是相對獨立的，傳統的數據處理方式只能針對各個業務系統去形成相應的分析數據，本質上未將數據進行整合與統一規劃，因此形成了數據孤島的現象。同方運用頂層設計理念下的指標體系梳理方法，以及業務元數據的技術手段，對各個業務系統的數據最終形成資源，進行統一化、標准化、集中化管理，實現數據的全局共享。用於綜合應用、預測分析、領導決策等。
最後，通過基於指標體系的預測分析平台，能夠為決策管理者提供科學的數據依據，同時也為涉及企業的客戶管理、銷售管理、市場管理、運維管理等各方面提供調整依據。