业务挑战
数据资产化
企业数据资产化过程中存在着数据采集难、数据治理难、价值呈现难、成本控制难四大难点。
知识挖掘
企业从海量结构化及非结构化数据中提取知识的技术及能力不足，导致数据价值难以被挖掘，造成数据的浪费。
知识体系化
企业知识大多处在离散状态，不成体系，需要以人为主系统为辅来解决问题，难以支撑系统为主的智能化应用。
方案架构
基于百度领先的人工智能、大数据、云计算、知识图谱、搜索等技术，构建企业智慧大脑，支撑企业智能决策，奠定智慧工厂的基础。
方案优势
端到端
提供从数据采集、清洗、加工、治理、服务、应用全栈产品和能力，降低企业大数据建设的难度，以及后期平台运维的难度。
开源开放
产品核心能力开源，并支持api二次开发，整体方案可与其他国内产品集成或被集成，实现自主可控。
智能易用
ai、知识图谱等能力加持，帮助企业实现数据到知识的转化，以及知识的体系化，支撑企业数字化转型及智慧工厂建设。
实践案例
商业合作
未登录
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