2024年企业建设互联网平台 篇1
线下传统企业想要实现互联网+，很重要的一点是要有建设互联网全平台的思维，现如今实体经济越来越不好做，不开展线上渠道是不符合经济效益的。但是要怎么打造企业的全平台，就需要以下能够帮助你建设互联网+的产品。
1、官网
一个企业如果在互联网上搜不出官网相信很多人都会对这个企业抱有一种怀疑的态度，所以拥有一个自己的官网是真的很有必要的。而且要注意自己官网的格调要和自己的品牌相一致，当然更多的规则只要自己做一个就大概了解了在这里上线君不细说，再聊聊下一个。
2、小程序
现在微信小程序的很火，并不只是因为大家新鲜感上来了才火的，而是因为小程序正在慢慢改变我们的生活。小程序的出现让许多传统企业都有了一个可以简单接入线上渠道的入口，现在麦当劳肯德基利用小程序做了一系列的营销活动，就足以证明小程序的活力。
3、app
小程序固然好，但是 app 始终是不可被替代，而且小程序能够引导用户下载 app，对于企业来说这是发展互联网+的很有益的。具体可以看看上线君之前的问答，你会有更全面的了解。
如果感兴趣，可以来 上线了 花十分钟做个官网和小程序试试看，其实互联网+并没有你想象中的难，尝试一下说不定就有新发现呢。
上线了，一个人人都能看懂的科技圈头条号，但只有热爱干货的人才会喜欢
2024年企业建设互联网平台 篇2
（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年企业建设互联网平台 篇3
当前互联网正处在从消费互联网向产业互联网发展的阶段，产业互联网将借助物联网、大数据、人工智能等技术来赋能传统行业，未来传统行业将借助产业互联网来提升自己的创新能力和管理能力，所以对于广大的传统企业来说，如何布局产业互联网是一个比较关键的问题。
对于小企业来说，要想布局产业互联网，可以从以下几个方面入手：
第一：加入大型科技企业的产业互联网体系。小企业建设产业互联网要本着“大企业搭台、小企业唱戏”的原则，这样不仅能够获得较为完整的解决方案，同时能够降低建设成本，而且大企业的平台相对成熟和稳定，这是小企业发展产业互联网比较现实的选择。
第二：按步骤实施。产业互联网的建设是一个系统的过程，通常需要完善信息管理系统、物联网系统、大数据系统等等，这需要按步骤进行实施，在实施的过程中也能够不断解决一些实际问题，并积累大量的经验。产业互联网的建设一定要注重节奏，能够真正为企业带来价值才是关键。
第三：人才结构升级。产业互联网建设的关键问题就是人才结构的升级，产业互联网的建设将释放出大量的岗位，这些岗位需要具备产业互联网方面的知识结构，包括大数据、云计算等技术。人才结构的升级往往需要通过两个方式来解决，一个方式是对已有人才的培养，另一个方式是招聘相应的人才。
总之，产业互联网的发展将是未来互联网发展的重点领域，产业互联网将释放出大量的机会，所以产业互联网的发展空间还是非常值得期待的。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
2024年企业建设互联网平台 篇4
传统企业可以建立自己的互联网生态圈，将多个互联网平台联系起来，用一个后台管理，发挥多平台的聚合作用，拉近企业与客户的距离，从客户角度出发生产有市场需求的产品，逐步与互联网融合创新发展。在互联网+普及工程启动以后，推动单位鸭梨科技就在建设企业互联网生态圈，助企业接入互联网，让企业形成自己的圈子，拓宽发展渠道。
2024年企业建设互联网平台 篇5
互联网公司主业类型很多，有的从事网站设计制作的，有的从事应用程序和管理开发的，有的从事公众号自媒体运营的等等。首先要结合自己特长给自己的公司做好定位，然后组建团队，开展营销，占领市场，建立自己的品牌！
2024年企业建设互联网平台 篇6
工业互联网平台是工业全要素、全产业链、全价值链连接的枢纽，是实现制造业数字化、网络化、智能化过程中工业资源配置的核心，是互联网、大数据、人工智能和制造业深度融合的生态体系。中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）作为工业互联网产业联盟理事长单位，高度重视工业互联网平台技术和产业研究，2017年发布《工业互联网平台白皮书》，在凝聚行业共识、加快产学研用协同发展等方面取得显著成果。近日，中国信通院牵头支撑工业和信息化部编制印发了《工业互联网平台建设及推广指南》（以下简称《指南》），部署未来三年工业互联网平台发展的顶层设计和行动纲领，明确了系统推进工业互联网平台创新发展工作的总体思路、发展目标和主要行动，形成建平台与用平台融合发展机制。
一、为什么要发展工业互联网平台
工业互联网平台是新一代信息通信技术和制造技术、工业知识集成创新发展的重要载体，为数据汇聚、建模分析、应用开发、资源调度、监测管理等提供支撑，是工业全要素链接的枢纽和工业资源配置的核心。平台面向制造业数字化、网络化、智能化需求，推动制造能力、制造工具、信息技术和人才创意等资源汇聚，促进装备自动化企业、生产制造企业、信息技术企业和互联网企业等在云端集聚，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系和数据科学、工业科学、计算机科学、信息科学等多学科融合体系。
工业互联网平台为制造业转型升级提供新的使能工具。平台通过智能传感器、工业控制系统、智能网关等技术，采集设备、系统、产品等方面的数据。基于工业互联网平台将云计算、大数据等技术与工业生产实际经验相结合，形成海量工业数据基础分析能力；把技术、知识、经验等资源固化为可移植、可复用的软件工具和开发工具，构建云端开放共享开发环境；进而为用户提供资产优化管理、工艺流程优化、生产制造协同等各类智能应用和解决方案服务。
工业互联网平台正成为全球新一轮产业变革的重要方向。伴随着新一代信息通信技术和制造业的融合发展，产业生态的竞争正在从ICT领域向制造领域拓展，以工业互联网平台为核心的生态建设已成为企业战略布局的重要方向。继GE推出Predix，西门子推出MindSphere之后，ABB、施耐德、SAP等国际巨头纷纷推出自己的平台产品。国内一批制造企业、自动化企业、软件企业和信息通信企业也基于自身优势加快工业互联网平台布局，旨在通过工业互联网平台占据工业大数据入口主导权、打造用户粘性、汇聚多方资源。
二、我国工业互联网平台发展现状和主要问题
我国工业互联网平台发展处于起步阶段，在垂直细分领域已有局部应用。一是大企业加快平台化转型，不断推出平台产品，如先进制造企业航天云网、海尔、富士康等将自身数字化转型经验转化为平台服务，分别推出INDICS平台、COSMOPlat平台和Beacon平台；装备和自动化企业三一、徐工凭借工业设备与经验积累创新服务模式，推出根云平台、Xrea平台；信息技术企业华为、浪潮发挥IT技术优势将已有平台向制造领域延伸，推出FusionPlant平台、M81平台；互联网企业阿里巴巴在其云服务基础上叠加工业解决方案，构建“工业ET大脑”。二是面向数据采集、集成、分析的技术产品和解决方案正在形成，如华龙讯达、歌尔声学等企业基于平台开展设备数据采集和边缘计算分析；和利时、索为等企业基于平台进行工业机理模型与微服务开发调用、工业大数据存储分析与工业APP开发部署；寄云科技、沈阳机床等企业基于平台探索设备健康管理、制造能力交易等创新赋能实践。三是软件云化、工业APP发展迅速，用友、石化盈科等软件企业加强平台化的软件云化、数据汇聚处理能力，推出“精智”、ProMACE；东方国信Cloudiip平台已形成面向不同应用场景的300余个工业APP。
我国工业互联网平台发展面临的问题主要包括五个方面。一是产业支撑能力不足。平台发展所需的智能感知、自动控制、网络连接、工业软件等一系列产业基础薄弱，难以满足应用需求。二是缺乏龙头企业引领。我国缺乏具有产业链集成整合能力的龙头，平台企业基本处于单打独斗状态，难以形成有效的资源汇聚效应。三是平台应用领域相对单一。受限于我国工业知识沉淀经验不足，平台功能缺乏完整性，导致与实际业务需求结合不够紧密，工业APP数量与工业用户数量尚未形成规模，平台应用需要进一步推广和普及。四是产业创新生态尚未形成。目前国内平台工业APP开发应用和开源社区培育能力还很薄弱，兼具工业经验、数学建模、软件开发的复合型人才极度缺乏，平台服务商、第三方开发者与平台用户相互促进、双向迭代、共生共赢的产业生态尚未形成。五是平台管理还不完善。当前我国工业互联网平台还存在着数据流转和行业准则不规范、工业信息安全和防护不完善、运营管理和第三方服务不到位等问题，围绕工业互联网平台关键产品和服务的试验测试、动态监测和安全审查等工作机制和管理体系亟需建立。
三、《指南》主要举措
建立规范化工业互联网平台标准体系，提高平台兼容能力，以标准接口延长技术生命周期，有效带动整个行业的健康发展。建设内容涵盖平台标准的制定、推广以及国际化对接，具体为：一是同步推进基础共性和关键技术两大领域的标准制定，面向特定行业制定形成一批平台应用标准；二是充分发挥多元参与方作用，制定和推广国家、行业和团体等标准，同时建设标准管理服务平台，开发标准符合性验证工具及解决方案；三是建立对标机制推动与德、美等国标准对接，加快国际标准的国内转化。
培育工业互联网平台，聚焦优势领域，强化工业知识积累与工业数据分析能力提升，实现平台差异化发展。平台培育强调政府与企业双发力，实现技术与应用双驱动，具体为：一是制定平台评价方法和能力规范，到2020年遴选10家跨行业跨领域工业互联网平台，培育一批面向特定行业、特定区域的企业级平台，推动平台在“块状经济”产业集聚区落地；二是增强工业数据采集、边缘计算与工业互联网平台操作系统能力，着力重点行业加速工业机理模型开发与平台部署；三是强化应用的技术开发能力，面向工业场景培育工业APP，初步形成海量工业APP和海量用户双向迭代的良性生态。
切入真实应用场景以用带建，通过培育一批能够引领工业互联网平台技术、功能、商业模式快速迭代的杀手级应用，满足国家战略部署与业务市场发展双需求。平台推广应软硬兼施两翼发力，强调平台应用模式创新，具体为：一是推动一批高耗能流程行业设备、通用动力设备、新能源设备以及智能化设备上云，提高设备运行效率和可靠性，降低资源能源消耗和维修成本；二是鼓励龙头企业面向行业开放共享业务系统，在提升产用协同设计与供应链管理能力同时，降低中小企业平台应用门槛；三是以工业互联网试点示范（平台方向）方式，培育协同设计、协同供应链管理、产品全生命周期管理、供应链金融等平台应用新模式。
建设工业互联网平台生态体系，注重开放合作和协同创新，确保工业互联网持续、健康发展。平台生态建设包括测试体系、开发者社区、新型服务体系等，具体为：一是针对技术成熟度、功能完整性、协议兼容性、数据安全性等，以测带建促用建设一批试验测试环境和测试床；二是建设开发者社区，技术侧推动工具包和应用程序编程接口的开放，制度侧基于培训、认证、评价等体系建设扩大工业APP开发者人才队伍；三是围绕平台的知识产权激励与保护、线上制造新型认证服务、资源库建设与技术交易等，建设工业互联网平台新型服务体系。
加强工业互联网平台管理实现产业有序发展，建设平台数据服务互联互通、产业动态分析监管、安全保障等领域的管理和服务机制。具体为：一是制定工业互联网平台互联互通、平台数据迁移、软件跨平台调用等标准规范，推动平台数据自由流动和服务灵活调用部署；二是加强平台运营数据的实时监测与分析，掌握细分行业产能分布和工业APP发展情况，强化工业大数据的流动、交易、共享等管理和新技术应用服务增值；三是健全安全管理政策、建设安全综合保障平台、强化主体安全防护意识和处理能力。
2024年企业建设互联网平台 篇7
当然有，且是人类生产力的未来解决方案。纳米机器人，从分子结构去构建一个物品。现阶段可以采用分布式从生产到使用，都采用分布式柔性生产。去中心化。这个如果觉得太前位，采用模块化设计把部件全部模块化，比如动了部分和功能部分，动了部分一个模块提供100马力，10个模块搭接起来就是1000马力。功能部分模块化挖机模块和推土机模块要什么搭接什么。模块可自由组合。可惜又太前卫了。最直接的办法做金融，把挖机拆分股权做资金盘。如果还觉得不行，那就做个互联网项目共享挖机。不扯犊子了，脑洞就开到这再开脑洞就要下雨了，脑子进水可不好。
本宫严禁盗图。
2024年企业建设互联网平台 篇8
要想打造独属于企业的大数据平台，需要做好三件事，其一是搭建基础的企业信息系统；其二是组建专业的技术团队；其三是根据企业的发展规划来建设大数据平台。
大数据分析平台首先要有数据来源，而数据来源主要有三个方面，其一是企业自身的信息系统，这部分数据的价值密度是比较高的，是最为关键的部分；其二是企业的物联网系统；其三是互联网系统。企业自身的信息系统建设是第一步，涉及到企业最基本的运营数据，物联网系统可以根据企业的实际运营情况来进行规划，而互联网上的数据主要是行业数据，可以与专业的咨询公司进行数据合作。
大数据分析平台的打造是一个专业度非常高的工作，需要一个专业的团队来完成，涉及到的技术角色包括大数据平台开发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师和大数据运维工程师，在大数据平台搭载之后，往往还需要对企业员工进行大数据应用的讲解，这部分业务往往也需要大数据团队来完成。企业可以根据自身的规模来逐渐完善大数据团队，在早期也可以采用一些行业内的成熟方案，这样可以节省一定的人力和时间。
企业专属的大数据分析平台，一定要有三方面特征，第一是符合企业的行业属性；第二是符合企业的发展规划；第三是符合未来的发展趋势，包括行业发展趋势和技术发展趋势。这部分工作的难度是比较大的，设计人员不仅需要对于大数据有整体的认知能力，而且对于行业领域也要有深刻的理解，同时还要与企业自身的定位和发展相契合，因此这部分设计工作通常需要企业内部的管理专家，行业专家和技术专家共同来完成。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！