Business professional in a digital city environment representing enterprise data solutions, analytics, data management, and data-driven decision making.
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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。

Data organization model with the Chief Data Officer at the center, supported by architecture, governance, engineering, and enablement roles such as data platform architect, data quality manager, data privacy officer, data engineer, ML engineer, and expert advisors.

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。

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

Life sciences professionals using digital tools in a laboratory to support compliant, data-driven operations and technology transformation.

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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