前言：数字化转型的核心挑战与行业需求

当前，企业数字化转型已进入创新应用新阶段，核心任务是通过先进数字技术激活全领域数据资产。但多数企业面临三大痛点：数据散落在不同系统导致孤岛现象，跨部门数据标准不统一造成整合困难，专业技术门槛高导致数据分析效率低下。

行业转型需求：

• 商贸行业需打通线上线下渠道数据，实现供应链智能优化与个性化营销

• 制造业亟需通过物联网数据实现生产过程实时监控与质量精准控制

• 金融业要求整合客户行为数据，提升风险评估效率与服务精准度

企业管理数字化转型的关键在于：通过流程自动化实现业务标准化，通过数据治理实现资产规范化，最终构建数据驱动的决策体系。优联博睿"助睿"平台正是针对这些核心需求的一站式解决方案。

助睿解决方案成果：已验证的数字化转型价值

助睿平台已在军工、军队、银行、电力、医疗、白酒、交通、教育、财政等多个行业成功应用。

1. 医疗健康领域

整合 1500 余家基层医疗机构数据，构建标准化数据中台，实现诊疗数据、药品管理数据的统一治理，提升数据标准，为分级诊疗政策落地提供数据支撑，提升基层医疗服务响应速度。

助睿（Uniplore iDlS）应用案例-医疗健康领域数据分析服务

1. 酒业数字化转型

为贵州习酒构建集设备与能源管理于一体的大数据智能管控平台，全面赋能企业降本增效与绿色发展，为酱香型白酒产业数字化升级提供核心支撑。

助睿（Uniplore iDlS）应用案例-贵州习酒设备与能源管理于一体的大数据智能管控平台

助睿如何解决：四大核心能力支撑转型落地

助睿平台的应用成果依托四大核心技术能力实现，通过零代码 AI 建模、全流程数据集成、可视化分析与数据治理的协同联动，为不同行业客户打造端到端数字化转型解决方案。

1. 零代码 AI 建模

技术背景：企业 AI 应用普遍面临算法人才短缺、建模周期长的困境，业务需求因技术门槛无法落地。

助睿能力：AI Studio 人工智能平台面向企业客户及开发者，提供一站式机器学习解决方案。集成超过 200+种 AI 算法组件，涵盖分类、回归、聚类等全场景需求；支持通过拖拽式构建复杂的机器学习流程，零代码构建人工智能服务。用户无需关心算法的实现，快速实现数据分析挖掘，提升分析挖掘效率。

助睿（Uniplore iDlS）-大数据人工智能 AI Studio

1. 智能数据集成（ETL）

技术背景：企业拥有多套业务系统，数据分散在不同数据库与文件系统，跨系统数据整合耗时长。

助睿能力：UDI Studio 是元数据驱动的数据集成平台，支持可视化开发，通过拖拽方式构建数据处理工作流，兼容主流数据库与大数据系统，提供 200+种 ETL 处理组件，支持数据抽取、清洗、转换、加载全流程自动化。

助睿（Uniplore iDlS）-数据集成(ETL)

1. 全流程数据治理

技术背景：传统数据分析依赖 IT 团队，业务人员获取数据洞察时间长，大部分的分析需求因响应滞后失去价值。

助睿能力：数据治理 Data Studio 覆盖数据资产定义、加工、管理、服务全流程，数据同步、数据查询、数据标准、数据建模、数据加工、质量评估、标签构建、资产管理、数据服务、画像分析等功能，助力客户快速构建数据智能平台，实现数据资源统一管理，挖掘潜在规律，优化业务决策，让大数据真正的驱动客户业务。

助睿（Uniplore iDlS）-数据治理 Data Studio

1. 可视化数据分析

技术背景：调研显示，企业数据中存在大量的重复数据、不完整数据，直接导致决策失误率增加。

助睿能力：大数据可视化探索式分析 VA Studio 以零代码交互为核心，通过智能数据分析和可视化能力帮助企业构建数据分析系统，支持将分析结果集成到第三方业务系统。通过 BI 和 AI 的结合挖掘数据背后的价值，加深并加速在企业内部各种场景的数据消费。

助睿（Uniplore iDlS）-数据可视化探索式分析 VA Studio

四大核心能力形成有机协同的技术体系：数据集成实现多源数据融合，数据治理奠定标准化基础，可视化分析释放业务自助探索能力，零代码 AI 建模加速智能决策落地。全流程零代码化设计使技术门槛大幅降低，帮助企业快速构建数据驱动的数字化转型能力。

结语：优联博睿助力企业数字化转型与价值重塑

数据规范与标准是企业数字化转型的基石，助睿平台通过全流程数据治理，构建标准化数据资产库，帮助企业建立安全使用数据的意识与习惯，进而促进数据驱动决策的文化变革，使数据成为企业战略发展的核心驱动力。

助睿平台融合分布式微服务、大数据与人工智能技术，全方位集成企业全领域数据，通过标准化维度与细粒度指标设计，搭建全景式数据分析体系。平台提供的一键配置、自助可视化等功能，有效提升企业数据利用效率，实现从数据资源到业务价值的高效转化，助力企业在数字化浪潮中实现高质量增长。