2024年企业网络化建设方案 篇1
随着企业信息化建设的不断深化，企业内的系统也不断增多，由于每个企业都有自己的行业特点和专业系统，很难制定一个通用的集成方案，因此只是对企业网络系统集成的重点、原则等事宜做一下说明。
企业网络系统集成是一个很大的概念，具体包含系统集成和硬件部署两个部分，系统集成首先需要了解需求，需求包括集成系统，集成范围，系统业务流转的逻辑等等，其次是与系统厂商、机房客户从需求中明确系统间集成能用到的关键数据，通常也是主数据。在明确关键数据之后，对数据进行处理，包括数据清洗，初始化，可以通过相关的主数据平台产品来实现等等，最后是设计集成的流程，以清洗过的主数据作为支撑点，将需要集成的业务系统串联起来，一般采用的是ESB等中间件技术，集成设计需要考虑的内容包括日常运维，异常提醒，异常处理，手动触发方式等一系列场景。
硬件部署主要要统一选址，选址要考虑防潮抗震的因素，制定网络布线结构（IP划分等），服务器用途、数量，操作系统选择等等，服务器的用途和数量可以根据后续的集成需求做适当调整。
2024年企业网络化建设方案 篇2
在现代的环境安全中，机房状态安全的重要性对于各类场所是不言而喻。机房设备一旦出现故障，就会影响系统的运行，威胁数据传输、存储和系统运行的可靠性。传统大型机房的监控方案有着庞大的系统和复杂的实施工作，对于中小型的机房来说存在着不少冗余的内容，有鉴于此，我们推出了动环状态网络触摸屏监控解决方案，特别适用于中小型机房，集软硬件于一体，采用B/S架构，嵌入式WEB服务与本地触摸屏显示的方式。
监控内容涵盖：UPS、温湿度、精密空调、烟感、漏水等，实现了集中实时监控、远程运行管理、故障预警通知、历史数据查询、机房无人值守。而且安装简单，操作便捷，只需要简单的网络常识和接线操作即可进行安装实施，是中小型机房动环监控的首选。
应用场景：
▁▂▃▄▅ 方案特点 ▅▄▃▂▁
1） 动环主机为U/19寸标准机箱，结构紧凑,适合各种机柜、机箱；
2） 动环主机为工业级标准设计，稳定可靠，可在-20℃～70℃环境下7×24h正常工作；
3） 动环主机为mips架构，Linux操作系统，便捷的的嵌入式WEB服务方式，采用硬件看门狗电路，永不宕机；
4） 安装接线容易，低功耗节能环保；
5） 动环主机具备灵活的供电方式：AC：85～264V(默认)，或 DC：12～48V(选配)；
6） 动环主机支持12路独立隔离的RS485通讯接口，每个接口单独隔离互不干扰；同时每路RS485接口上都保留了1路DC12V隔离电源输出，1路开关量（光耦）输入输出；
8） 10/100M以太网Ethernet网络通讯；
9） 动环主机支持1路标准USB接口，允许用户通过USB接口导出和保存设备的运行数据和告警记录
10）动环主机提供Json、snmp、modbusTCP等接口，支持二次开发，OEM11）IE方式浏览和管理，采用B/S架构，方便维护和升级
12）支持多用户管理权限功能
13）支持告警定义配置，用户根据设备的参数自定义告警，也可以根据当前具备的告警内容进行告警发送形式的筛选
14）支持各类型品牌的UPS和空调，如有尚未兼容的空调和UPS品牌，亦可对其进行协议开发，令监控设备能顺利进行采集
15）支持短信、语音告警和声光告警，可手动停止当前的声光告警，以此关停声光后，当有新的告警产生时会重新触发声光告警
16）支持历史记录自定义筛选和导出
通过该方案可实现消防、UPS、环境和空调这4大系统的统一检测，在检测到系统异常时，能够进行声光、短信、电话、邮件等告警并且能够提供Json、SNMP、modbusTCP等数据接口接入各类不同的动环监控系统，机房综合监控主机为嵌入式WEB服务方式，B/S的 系统架构，用户可以通过网页浏览设备的实时运行状态！系统界面介绍：
状态查询界面：P1-UPS界面
状态查询界面：精密空调界面
设备管理界面：端口配置信息
告警端口配置界面：
方案配置：
更完善的UPS、精密空调、电池巡检等产品配套方案和技术服务，请在下面评论或留言，广州竣达技术为您详细解答。
2024年企业网络化建设方案 篇3
（一）百奥利盟Bio-AP微服务平台----构建精准医疗和创新生物药研发数字化生态的战略规划
01/ 生命科学行业数字化-未来发展主题
众所周知，数字化转型就是工业4.0的核心理念，端到端集成是工业4.0战略的一个重要核心内容。用生命科学行业懂的语言来说，端到端集成就是生物药临床前研发、IND、NDA、上市生产和销售的全生命周期实现数字化管理，这意味着对数字化系统及IT基础设施都提出了更高的要求。
GAMP5 指南第2版，以纳入生命科学行业中新的和不断发展的主题，例如区块链、人工智能/机器学习 (AI/ML)、云计算和开源软件 (OSS)，充分说明包括云计算在内的新技术，正在被生命科学行业所接受。
百奥利盟Bio-AP微服务平台：聚焦基因与生物技术，提供智慧实验室、智能制造解决方案，产品包括Bio-LIMS©智慧实验室信息管理系统、Bio-Research©研发实验室管理系统、Bio-CELL©细胞和基因治疗数据一体化信息平台系统、Bio-Vaccine©创新生物药生产数据一体化信息平台系统，覆盖了从科研到生产的全生命周期流程。百奥利盟Bio-AP微服务平台提供的解决方案完全符合生命科学行业的法规和规范：
● 基础法规层面，符合21 CFR Part11（电子记录及电子签名法规）、 ALCOA+CCEA原则（数据可靠性原则）以及中华人民共和国电子签名法；
● 实验室规范层面，符合GLP（良好实验室规范）、ISO17025（检验与校准实验室证）,ISO15189（医学实验室认证）,CAP/CLIA（美国病理家协会实验体系认证）等相关法规对计算机化系统的要求；
● 生产GMP规范层面，符合 ISPE GAMP5，NMPA《计算机化系统》、NMPA 《药品记录与数据管理规范》、 NMPA 《生物制品》、 NMPA 《细胞治疗产品生产质量管理指南（试行）》以及FDA和欧盟的相关法规和规范。
百奥利盟 BioTechLeague | 构建精准医疗和生物药研发数字化生态
02/ 阿里云云盒 软硬一体-公共云本地化部署
2022年，百奥利盟与阿里云云盒达成深度合作，融合双方优势共同发布“云上精准医疗与创新生物药数字化联合解决方案”，实现百奥利盟的Bio-LIMS©智慧实验室信息管理系统、Bio-Research©研发实验室管理系统等多款生物技术领域信息化系统的本地化部署，为大型研究型医院、生命科学与医学领域国家实验室和科研院所、第三方医学检测实验室、基因与生物技术科技公司等企业打造科研到生产的全生命周期的一站式服务。
阿里云云盒作为软硬一体的公共云本地化部署服务，为用户提供了与公共云一致的产品能力和使用体验，满足客户数据本地部署、海量数据就近处理、业务低延时等需求。
换句话说，通过云盒这样一组机柜让用户能够把阿里云的一朵云带回去，在客户需要算力的地方进行快速地部署。
此次，阿里云与百奥利盟的强强联合，是基于阿里云医疗行业线在生命科学领域的丰富行业经验，结合了阿里云云盒的现场算力、云原生 PaaS 产品能力、多活容灾以及免运维等优势，实现了百奥利盟精准医疗和创新生物药数字化解决方案的本地化部署，具有安全合规、互联互通、多分支机构统一管理和灵活扩展四大优势。
百奥利盟 & 阿里云 | 构建云上精准医疗与创新生物药数字化解决方案
(1) 深度融合、安全合规： 可在客户任意指定位置部署基于云原生架构的百奥利盟精准医疗和创新生物药数字化系统，实现生命科学行业 SaaS 应用的数据本地化，满足生命科学企业的数据安全合规要求。
(2) 线上线下，互联互通： 在纵向上实现线上数字化管理与线下“研发+生产+质控+运营业务管理+追溯”的一体化；横向上帮助企业实现与现有企业业务无缝对接，打造级云边协同的一体化数字平台。
(3) 多分支机构、统一管理： 针对精准医疗实验室一中心多分支机构的模式，如创新生物药的“研发、生产、运营”多中心场景，可以实现系统的统一入口、统一规划和统一管控。同时，在降低TCO的情况下还可以减少运维人力成本的投入。
(4) 灵活扩展，降本增效：联合方案支持订阅付费模式，轻量化的输出可以为初创型生命科学企业节省成本；同时利用阿里云云盒具有的良好可扩展性能力，可弹性扩展到上百节点、方便未来快速在其他区域的数字化建设覆盖和业务运营，满足大型生命科学企业的业务对资源的扩展需求。
另一方面，百奥利盟已通过阿里云计算巢完成了其应用与云的集成，帮助客户一键构建云上精准医疗与创新生物药数字化解决方案，简化集群部署的复杂性，阿里云计算巢打造了 ROS（资源编排）以实现应用集群的自动部署。相比传统以天、甚至以周为单位的交付周期，交付效率有极大的提升。
阿里云与百奥利盟的强强合作，百奥利盟将可以进一步发挥出极致性能，让软件更好地和云集成，极大提升软件服务在交付、部署及后续管理等环节的效率和用户体验，在帮助用户实现降本增效的道路上更进一步。与此同时，百奥利盟已经加入阿里云医疗行业线组建的数智CRO生态联盟，双方共同助力CRO公司服务资源与过程管理的数字化、在线化。
未来，阿里云将与百奥利盟从更多层面开展持续的、长期的、深度的合作，以阿里云云盒为技术底座，深度融合百奥利盟的多款生物技术领域的信息化系统，助力大型研究型医院、生命科学与医学领域国家实验室和科研院所、第三方医学检测实验室等行业机构全方位提升信息化、智慧化水平，提供持续创新的未来医疗建设路径。
（二）百奥利盟Bio-AP微服务平台----轻量级 / 完整性 / 灵活性 / 快速性
百奥利盟Bio-AP微服务平台 | 轻量级&完整性&灵活性&快速性
从2021年相关报告可以看出，目前企业普遍关注”信息安全相关建设、业务流程的重塑与梳理、应对业务变化的营销管理创新、基础架构的优化“方面，对于”数字中台、RPA、AI区块链技术、创新机制建立“等关注点都排在后边。
”保证合规性、减少合规成本、实现数据与信息追溯，实现数据集成与互联、解决信息孤岛等“还是当前生命科学企业现状，更多企业还是处于由纸质化办公往数字化办公的转型过程中，来解决以上问题。
从国际环境来看，很多企业已经引入云服务、机器学习、深度学习（如：R&D云服务软件应用）。机器学习在质量管理、实验室管理、研发生产管理等方面已广泛应用，如主动实验、生产质量智能化管理、主动的智能化排程、运营数据智能决策分析、数据预测性替代过去式、研发实验生产各类信息的归类和预测等，相信国内也会逐渐走向这个趋势。
百奥利盟经过十多年的不断创新与探索，已经形成了专业适用于实验室数字化服务以及生物药全生命周期数字化服务----百奥利盟Bio-AP微服务平台，可以根据不同客户的实际需求与发展阶段，进行模块化构建与组装。针对传统架构设备端、云服务、决策端等各种层级系统，解决数据传输效率低、无法实时数据探查等痛点问题。工业４.０物联网扁平的数字化标准，实现了不同的系统都可以实时探查数据、减少成本，再加上创新生物药品种类多、流程各异、工艺升级快、技术平台多等实际问题，需要轻量级系统、功能与模块完整，支持灵活配置且快速上线与实施使用的信息化系统，为研究型中心医院、CRO+CDMO、分子检测、生物药研发生产等企业客户服务，助力创造更多实实在在的企业发展价值。
特别是针对一些初创型公司，可以统一规划、分布实施、按模块上线。比如细胞和基因治疗领域，可以先上线CDE法规最关注的追溯系统部分，再上线生产、质控、研发数字化模块，因为是分布上线，每期周期并不会战线很长。
（三）百奥利盟Bio-AP微服务平台 AIGC模型
从信息化、数字化到人工智能 & 从Cloud到行业定制LLM大模型
AIGC模型 | 从通用到深度定制行业AIGC模型
针对生命科学行业发展的大趋势，当前生命科学行业已经到了“深入到基因和细胞的微环境，突破检测和新药研发的瓶颈”阶段，生命科学数字化转型已经提升到国家战略发展层面的高度以及全球监管的趋势。百奥利盟Bio-AP微服务组装平台的核心目标就是致力于为全球生物药与精准医疗行业提供全程数字化解决方案。
除了本地部署的实施方式，百奥利盟也在探索如何在合规的前提下更广泛的使用云。与阿里云联合构建云上精准医疗与创新生物药信息化管理平台，量身为初创型分子诊断企业和生物科研团队、创新生物药研发与生产、细胞基因治疗和肿瘤个性化疫苗研发生产型企业客户解决方案。云服务提供了大存储，大算力和扩展性支持，使信息化系统到大数据，实现人工智能，甚至行业LLM大模型成为可能。
关于当前热点的大模型，ChatGPT所能实现的人类意图，来自机器学习，神经网络，强化学习模型的多种技术积累，是从量变到质变的过程。信息化系统产生了实验、生产和质量大数据，可以使用机器学习进行预测分析，目前已经进展到行业深化LLM大模型阶段。
目前生命科学企业可以通用LLM大模型提高工作效率，百奥利盟的数字化系统也在和LLM大模型API进行整合对接，实现智能沟通，培训交互，信息提示，资料检索等功能。从通用LLM大模型到行业定制化LLM模型，是强化学习的过程，是反复训练、建模、反馈的过程，百奥利盟希望和客户共同建立LLM行业大模型，解决生命科学行业细分领域的痛点问题。
（四）百奥利盟Bio-AP微服务平台
生命科学数字化转型---对客户的价值 & 社会效益 & 经济效益
目前百奥利盟Bio-AP微服务平台已服务在全球市场（中国、美国、中东）日常管理工作，尤其在国内京津翼、珠江三角洲区域已经有大量推广和最佳落地实践与日常管理应用。
例如：百奥利盟客户星医昂（专注于免疫细胞药物的研发和产业化，开发异体通用型现货免疫细胞产品），细胞药物从研发源头阶段开始，在IND、NDA、生产、运营的全生命周期数字化管理是未来发展的趋势，采用百奥利盟Bio-Research©电子实验记录系统，实现生物实验室信息化与数字化，使实验室更加标准化、一体化。解决了这些核心痛点问题，如：实验室数据规范化执行与无纸化管理、宝贵技术&经验传承、数据安全与知识保护、项目进度&成本监控与管理、关键价值数据信息快速提取&解析与追溯等。
上药生物和十院“前院后工厂”模式先驱者，百奥利盟Bio-CELL©细胞和基因治疗数据一体化信息平台的核心价值是实现上药生物细胞生产业务全过程计算机化系统管理，对产品的全生命周期进行数据记录和分析，确保产品的安全、可控、可追溯，保证了产品质量，实现了产品的CoC(监管链)及CoI(身份链)。
百奥利盟 BioTechLeague | 对客户的价值 & 社会效益 & 经济效益
百奥利盟发布“云上精准医疗与创新生物药数字化联合解决方案”,将可以进一步发挥出极致性能，让软件更好地和云集成，极大提升软件服务在交付、部署及后续管理等环节的效率和用户体验，在帮助用户实现降本增效的道路上更进一步。不断持续地开发迭代与探索创新，开创行业前沿技术的更多可能，旨在为广大客户提供智能、安全、合规、多元的全流程一站式解决方案，推动产业发展，共见未来商机。
2024年企业网络化建设方案 篇4
谢邀。
我认为，波士顿咨询公司一篇名为《五个步骤 搭建企业“大数据视野”》的文章，可以回答这个问题。
五个步骤 搭建企业的“大数据视野”
波士顿咨询公司（Boston Consulting Group）最近的一项调查显示，公司拥有的大数据能力与他们渴望在三年内拥有的大数据能力之间存在着巨大的差距。 其中一项能力——优先级能力——的不足影响尤甚，因为它是成功的根本。
此外，另外一个明显的现象是，企业选择大数据方案时非常地“随性”。有时候会选择脱离实际的方案，而不是具有成长性的方案——那种可以让企业随着时间的推移集成到更先进、更有价值的能力的方案。
随性的选择有时候还会导致企业以彼此分散、不相关联的方式工作。业务部门通常不知道、也没有能力利用其他业务部门开发的数据资源、人才或洞见。
不过，企业可以改变策略。从随性选择转变为聚焦重点，一边追求大数据带来的价值，一边以协调的方式发展自己的大数据能力。通过“加速器”和“测试－学习”的方法，企业可以快速查看结果，获得经验并将经验教训应用到工作中去。
如果您觉得“加速器”和“测试－学习”这两个概念比较陌生，这是正常的——我们即将从0开始，一步一步地展开说明如何利用这些工具，形成您的大数据视野。
Step 1:聚焦重点
公司聚焦能力的关键在于它确定优先级的能力。然而，这往往是公司最薄弱的能力之一。波士顿咨询公司（以下简称BCG）调查发现，受访者表示他们排列各种大数据机遇的优先级的能力很低，如果在1～5分之间打分，平均得分仅为2.5。企业需要发展该项能力，以集中精力开展最佳举措以及培育其它能力。
Step 2:对大数据方案进行选型的最佳方式
如何确定最佳机遇？ 面对利用数据的多种方法，企业必须排出优先级。这意味着评估每一种大数据方案的潜在利益，以及它们的可行性。
为了分析利益，公司需要一种定制但结构化的方法——使用企业目前的目标和优先级来建立一套标准，并分别给予权重。评分后，每项举措的相应位置就绘制完成了。
上图纵轴为潜在利益，越靠上说明方案带来的潜在利益越大；横轴则为可行性，越靠右说明方案越容易推行。
潜在利益可能包括：可以创造的潜在价值（无论是直接的方式，例如增加收入，还是以间接的方式，如提高客户满意度）; 可能对客户体验产生的影响; 可能的战略适应；或与技术路线的潜在整合力。与一家企业相关的因素，可能并不适合其它企业。
确定下潜在利益之后，要为每一个利益打分，也就是设定权重了。同样，权重的设定也必须契合企业现状。对于一些公司来说，更重要的可能是改善客户体验，而不是创造收入，这种情况应该反映在每个标准的权重上。
每项标准的权重直接影响到该方案在利益轴上的位置，所以改变一个权重可能会造成项目的实现或破产。管理人员深知这些，他们通常会强调某些标准的重要性，以提高项目通过的可能性。 因此，满足所有利益相关者的权重可能是棘手的; 让关键决策人参与讨论并分配足够的时间非常重要。根据我们的经验，需要多个会议——通常是3个——来确定最优权重。
为了确定可行性标准，企业应考虑实行方案需要的各项能力——比如公司对必要数据的访问权限，客户是否信任这样使用数据等等，并衡量每种能力是否到达所要求的成熟水平。 还应评估其它有助于确定可行性的因素——比如监管限制和上市时间。 由于确定当前和所需的成熟度水平往往需要技术专长，CIO以及来自IT和运营的代表应参与分析。
选择标准，评分，并将这些方案绘制在图表当中，可以帮助企业发现哪些机会值得关注。这个过程也可以帮助决策者认清企业应当聚焦的那些能力。
Step 3: 发展正确的能力。
使用聚焦重点的方式来培养能力是重要的，因为在这个时代，能够发挥作用的大数据相关技能、流程和技术简直多到不胜枚举。确定大数据方案，应该利用一份涉及到公司运营各个方面的能力清单。BCG将这些能力分为四组：
数据视觉 数据视觉是一个公司建立大数据视野的“瞳孔”。这项能力对于确定数据与分析在公司业务模式、战略中扮演的角色、以及对价值创造的影响至关重要。
数据使用 这方面的能力决定着企业如何生成、并管理新的创意，对于管理企业隐私、确保数据安全、赢得客户的信任也很重要。
数据引擎 这些能力围绕着企业的数据结构——要包括哪些人员、流程、技术——才使公司能够高效地收集、存储、管理和使用数据。
数据生态系统 利用这些技能，创建伙伴关系和其他外部关系，在大数据业务模式和战略中发挥作用。
显然，公司不能同时提升所有能力。调查显示，几乎所有的能力，公司目前的水平和未来三年内渴望达到的水平都存在巨大差距。数据使用，数据引擎和数据生态系统的差距尤其明显。同时提升这么多能力对许多公司来说必然是一个挑战。
调查结果还表明，许多公司可能并没有完全了解某些能力的价值。报告显示，受访者发展伙伴关系和其他外部关系的能力特别低。事实上，只有相对较少的公司——大约30％——正在从事合作伙伴关系或考虑与同行进行有意义的合作。然而在实践中，数据生态系统通常被证明是成功的大数据方案的重要组成部分。建立合作伙伴关系和外部关系是获得必要知识和技能的最快捷——通常也是唯一的方式。建立更广泛的生态系统还可以让公司获得一些自己需要、但不具备的数据。然而，在四组能力中，数据生态系统的能力不仅是目前的最低水平，而且也是最低期望水平。这表明，许多公司需要在整个组织中灌输对大数据方案的基本理解，并获得使其发挥作用的资源。
两手抓，两手都要硬。理想情况下，迈向大数据视野的旅程应该像爬楼梯一样：通过每一步或每一个方案，一家公司创造价值并发展相应的能力以支持它的下一步，在这个“爬楼”的过程中逐渐健全企业能力。BCG建议，企业想要加快这一进程，应当邀请分析专家进入。
Step 4:获得“加速器”
传统来说，确定数据方案一般由业务人员主导。但是，如果以高效、有效的方式，让分析专家参与到方案的创意、安排优先级、以及最终决策中，会带来一些益处。我们发现，经典的“辐轴式”（从中心辐射到四周）运营模式可以确保公司获得这些益处。
“辐轴”的中心由一个核心的数据分析团队组成，团队成员具备大数据的才能以及技巧。这并不是一个“数据部”，而是一个轻量级的组织，是负责设计和执行高级分析的数据科学家，以及负责收集清洗数据、实施数据管理以及数据安全、并定义数据架构的数据工程师的家园。而一条条从中心发散出去的轮辐则是各个业务部门。
纳入分析专家的益处之一是，他们可以提升企业处理优先级的能力，以及命中大数据机会的可能性。该模型通过促进数据分析团队和业务部门之间的交互与协作来确保这一点。比方说，当分析团队的负责人及其专家参与优先级讨论时，可以更精确地为利益标准制定权重。
另一个优点是，分析专家可以帮助企业提升对大数据的认识和了解。再一次，该模型的互动和协作可以帮助业务部门的领导者更好地理解大数据能做什么，不能做什么。同时，分析专家对业务需求以及如何满足这些需求有更好的知识储备。
但也许分析专家带来的最大的好处是“速度”。通过与业务部门合作，分析团队可以帮助加快大数据方案的实施以及能力建设。事实上，我们倾向于将分析团队简单地描述为“加速器”。 它可以通过几种重要方式达到目标：
加快确定新机遇的速度。作为大数据方案的中心，加速器可以看到所有项目的成果。因此，它可以通过两种方式激励他人：分享业务部门的项目经验与见解，以及酝酿新的举措。了解其他举措的结果将有助于业务部门产生新的想法；了解所有的大数据方案将有助于加速器确认机会。
快速访问内部和外部资源。作为人才和工具的焦点，分析团队可以协调内部资源。 这不仅可以确保技巧、可用数据和技术在整个公司内得到更有效的使用，而且有助于将业务部门引导至他们甚至可能不知道的资源（例如数据或见解）。 作为外部资源和伙伴关系的协调者，加速器可以将业务部门引导到更广泛的分析生态系统，以访问内部可能不可用的数据与功能。没有这种协调，外部资源往往以随性的、而且往往并非最佳的方式被使用。
以智慧和协调的方式建立能力。一步一个脚印是困难的。确实很容易就脱离了轨道。一方面，如果一家公司过分注重大数据方案的即时利益，选择建设提供价值、但却不需要发展新技能、新资源的方案，那么在未来某个时刻，当你需要某些关键能力的时候，就会发现有很大的缺口。另一方面，如果一家公司过分强调建设长期能力，但不能创造近期价值，那么就有建立一个累赘的风险：投入了大量的时间、金钱与人力，却部署了一个看起来不错但基本没有得到充分利用的设施。
“加速器”通过帮助避免这些陷阱，来加快企业能力的发展。通过对整体能力和全面机会的了解，企业可以确保以协调的方式实施各项举措和能力，从而使公司迅速迈向长期愿景。
Step 5:以敏捷的方式工作，并采用“测试－学习”方法。
以敏捷的方式工作是实施大数据方案的关键。在敏捷模式下，小型跨职能团队通过快速、频繁的迭代开发和测试，利用经验教训来改进这些项目，并探索新项目。
在我们的调查中有一个有趣的发现，总的来说，并不是最大的公司才拥有最成熟的分析能力或最大的野心。相反，这是一群介于最大和最小受访者之间的公司。他们比小型企业拥有更多的资源，但与此同时，又没有大企业那么多的层级结构，受到传统结构的层层阻碍。简而言之，他们往往更有能力实施敏捷模式。
虽然没有业务部门与加速器如何协同工作的标准案例（公司跟公司之间会有所不同），但有一个通用的流程：构思－策划－研发以及部署－ownership。无论是业务部门，还是“加速器”，都能为项目带来关键技能。业务单位提供业务专家和产品所有者; 加速器提供分析专家、数据专家和开发主管。在一起，他们通过频繁的周期来开发、测试与学习构建最小可行性产品。
最小可行性产品发布后，业务部门将全面接管产品，并在必要时进一步开发产品。与此同时，“加速器”则用从经验中获取的见解来确定组织其他部分的新举措——一个新的循环开始了。
实际上，实现大数据视野的途径本身就由一系列的迭代组成。每个方案都会影响到下一个方案的方向。这个过程可以比喻成经过每一个转弯都变得更聪明一点的GPS，为更好的目的地绘制更快的路线。
“辐轴式”模型已经成功实施。一位行业领先的金融服务提供商的首席财务官认识到，分散的分析工作无法对公司产生真正的影响。该公司建立了由75位专业人士组成的卓越中心（CoE），其中包括数据科学家、数据工程师和业务分析师。该小组与业务部门的领导紧密合作，确定解决关键业务难点的大数据方案，根据明确和可衡量的回报优先考虑这些举措，并使用跨职能团队实施举措。 该CoE显著地加速了价值的交付，同时使公司能够规模化、标准化地利用其分析方案。
该模式还具有很大的灵活性：可以根据公司的具体要求和特点，以各种方式实施。例如，在某个领先的欧洲银行，大数据功能的成熟度在各个业务领域有很大差异。于是，该银行建立了一个大约40人的数据中心，主要分为两个组——高级分析师和数据工程师——为每个业务线提供所需的支持。 比如在零售银行方面，分析被广泛应用于运营和决策，因此其大数据功能已经非常强大。 因此，中心主要为更高级的方案提供补充援助。相比之下，在财富管理方面，分析并没有得到广泛的应用，所以中心提供了更全面的支持，实际上“外借”了全面的专家小组来创建分析模型，然后负责实施和监督。
现在：开始启动
对于快速实现大数据视野，并将其转化为公司寻求的价值来说，聚焦和加速至关重要。
我们建议企业首先选择一个灵活、轻便的商业分析平台，然后利用某个项目，逐步推进“数据分析＋业务”的跨部门协作，一步一个脚印地实现自己的大数据视野。
毕竟，在商业的战场中，数据观跟世界观一样重要。
数据观 ｜ 新一代商业分析平台
让数据说话 让商业智能
（https://www.shujuguan.cn/?from=2018061101）