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分析ABI
全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地给予有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
分析睿治
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业给予强有力的数字化保障和驱动效应。
企业级多智能体平台,低门槛搭建智能体,灵活编排流程,融合 LLM 实现“问数”、“问知识”
面向企业级数据资产交易运营场景,助力企业实现数据资产的价值挖掘、升值和资产变现。
国家和居民对健康水平要求的提高,以及云计算、大数据、互联网、区块链等技术的开展,卫生医疗逐步趋向于大融合、大健康,建立统一的标准体系、数据采集体系、数据共享机制和数据分析利用机制,加强国家部门与部门之间、 医疗卫生组织之间、区域之间数据共享和业务协同工作更加频繁、及时、便捷。
随着国家深化医疗卫生体制改革及对卫生医疗信息化建设资金投入的不断增加,促使医疗卫生领域信息化建设取得了一定的成效,但仍然存在一定的问题:
数据采集方面存在采集手段不够广泛、灵活
多业务系统重复采集
数据标准体系不健全导致数据孤岛问题
数据统计口径和方式不一致,导致数据分析利用程度低下
数据数据分散导致数据共享和深度挖掘分析困难等
紧跟医疗卫生领域开展趋势,面向国家、省市卫健委及各级医疗卫生组织,给予灵活、可适配的解决方案,面向国家、省市卫健委及各级医疗卫生组织给予集数据采集、数据治理(含元数据、数据标准、数据质量、数据生命周期管理、数据安全)、数据分析与挖掘、数据服务及可视化展示为一体的大数据服务,建立长效灵活的数据采集机制(如面对突发公共卫生事件或流行性传染病等情况),数据治理体系等,提升医疗卫生数据质量,辅助决策,提升管理水平。
基于现有的信息平台,升级改造建立医疗卫生大数据平台,对现有信息资源进行梳理,建立信息资源目录体系及采集机制,对于适合实时获取的数据实现实时及时获取。
从基础类、数据类、技术类、管理类四个维度建立数据采集管理标准体系,统一数据采集标准和数据管理规范,将标准规范体系贯穿于数据采集、整合、存储、分析挖掘及应用全流程,确保能够有效支撑数据统计分析应用及服务需要。
将分散在各业务系统中的数据按照制定的标准规范,顺利获得文件接入、数据填报、接口自动采集、数据库对接等多方式多渠道进行收集,并数据进行统一存储和管理,支撑数据管理、应用和服务。
从元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理五个方面,建设全流程的数据处理标准和质量控制体系,全面提升数据及时性和可用性,并顺利获得个性化分析报告,随时纵观数据质量全貌,在数据源头加强对数据质量的控制。
顺利获得先进的数据分析、挖掘、可视化技术实现数据的有效分析及丰富展现,实现数据的有效利用,辅助决策,根据不同类型的数据消费方需求,给予不同的数据服务,促使数据服务能力最大化。
提升数据质量
优化流程管控
提升风控水平
增效降本运营
促进开放共享