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Woman talking on the phone in a city next to skyscrapers.
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数据

以360°全方位视角释放数据与AI价值

Woman smiling while holding a pencil and participating in a meeting.

以可信数据驱动运营

打造数据驱动型组织已经成为当前企业的发展趋势，但如果数据本身不可信，一切努力都将难以兑现。换言之，若企业未能以结构化、统一且合规的方式管理数据，投入与产出必将失衡。

与 NNIT 一道，您能获得从咨询、设计、实施到运营的全栈能力与丰富经验。我们已在高级数据分析搭建、AI 解决方案底座构建及监管合规落地方面拥有大量成功案例。

我们的服务远不止于技术层面，始终以 360° 全方位视角切入。无论是成熟度评估、数据迁移，还是企业文化与能力的整体升级，我们都以帮助您的组织实现以可信数据驱动为最终目标。

数据赋能服务

通过我们的端到端数据服务，充分释放数据潜力。从战略规划、合规治理，到迁移、集成与洞察，我们助您构建互联互通、合规且即用的数据景观。

凭借深厚的行业经验和 TRUseries 等成熟工具，我们让数据安全、高效、精准地为您创造价值。

  • 数据咨询与战略

    数据战略咨询是一项结构化流程，用于明确哪些数据最能创造价值、应使用何种工具、以及如何组织人员并定义角色、职责与流程，确保数据工作有的放矢、高效落地。

  • 数据连接

    凭借数据连接能力，NNIT既可为您定制集成，也可复用现有标准接口（SAP、Veeva、FactBird）。这些接口支持快速将多源数据纳入统一视图，确保一致、可访问且准确，让数据工作者跨系统分析更快、数据使用更高效。

  • 数据洞察

    NNIT 将数据与洞察直接送到业务端，让用户能够自主搭建仪表板。我们通过 Fabric 把 SAP ERP 数据以开放格式接入 Microsoft Power BI，覆盖所有业务线。终端用户可自行决定何时、以何种方式访问哪些数据，并在 SAP 内即时转化为洞察。

    这种个性化洞察模式，带来更高的易用性、灵活性与自助能力。

  • 数据治理

    现代数据平台与 AI 对数据基础提出更高要求。NNIT 数据治理服务在数据管道的每个环节保障数据质量、安全与运营洞察，让企业始终跟得上节奏。

Graphic Chief Data Officer

打造以可信数据驱动的组织

如果组织不知道如何使用数据，或者无法信任数据，那么拥有数据访问权也几乎毫无价值。借助 NNIT，您将获得一套经过验证的服务，帮助同事充分利用可信数据——这在成本、合规和上市时间方面都将带来改变游戏规则的效益。

如果不同的同事从同一数据中得到不同答案，请不要归咎于同事或数据本身。差异往往源于组织内部的文化、能力、系统和做法不一致。

在任何公司中，生产、销售、人力资源、财务等不同业务线通常只能查看来自不同系统的少量仪表盘。更改或创建新仪表盘需要外部协助，因而难以获得新洞察，限制了业务的最佳表现。

尤其在生命科学和受监管行业，企业常常面临跨系统信息关联的挑战。这会影响上市时间，增加生产和内部流程成本，并最终影响合规。

为成功做好准备

NNIT 助您将组织打造成结构化、统一化的数据驱动“巨轮”。依托成熟框架，我们的顾问帮您建立持续接收、生成并流通可信数据的机制。您将获得涵盖架构、治理、工程与赋能的最佳实践全套方案，既保持合规，又能充分释放 AI 与数据分析工具的潜力。

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打造面向未来的数据组织

为了让数据能力与业务战略对齐，我们采用结构化方法设计和落地现代化数据组织，确保角色、技能和架构到位，支撑战略目标。整个过程分三大阶段：明确愿景与利益相关者版图，评估当前与未来的组织需求，执行针对性的实施计划。

  • 愿景、利益相关者图谱与计划

    • 业务发起人提出以数据支撑业务战略的愿景，明确优先事项与限制边界

    • 对现有组织中的利益相关者进行梳理与定位

    • 安排访谈与研讨会议，启动后续工作

  • 访谈与研讨

    • 梳理当前组织中的“现状”数据角色

    • 描绘“目标”数据组织，明确所需角色

    • 开展差距分析：现有组织缺少哪些能力？

    • 角色评估：哪些内部培养，哪些外部获取

    • 向管理层汇报并获得批准

  • 实施阶段

    • 制定并执行员工能力发展计划

    • 制定并执行外部顾问采购计划

    • 开展组织变革管理（OCM）活动

    • 按照新架构和新流程正式投入运作

Two happy lab workers discussing something on a computer in a lab.

面向生命科学行业的结构化数据成熟度评估（DMA）

在生命科学行业，数据不仅是运营的副产品，更是科学发现、监管合规和市场交付的基石。然而，许多组织低估了当前数据实践与理想状态之间的差距。

NNIT 的结构化数据成熟度评估（DMA）专为生命科学企业量身定制，以清晰、基于证据的方式呈现当前实践，并指出实现显著改进所需的具体步骤。

数据成熟度

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