一、系统集成解决方案的提供商？

随着企业信息化建设的发展，企业应用的业务系统越来越多。而企业各应用系统建设之间有时间差，形成了一个个烟囱式的"信息孤岛”。系统之间彼此连通交互非常困难，每套系统都设置各自的组织机构,需要记忆多套用户名和密码，在多个系统中来回切换。

这情况下，找一个从基础数据整合、业务数据交互、门户统一展现与接口技术等多个角度的系统集成解决方案就很有必要了。

至于这方案的提供商，建议可以考虑一下低代码平台（如广州MyApps）。

MyApps平台具备极强的系统整合能力。

一方面，平台内置Webservice、RestFul、SAP、速达、用友、金蝶和MS Office等多种市面主流接口，使得其可以快速友好的同其他IT系统或智能硬件进行整合，方便企业调用数据。

另一方面其低代码+流程管理+知识文档管理三位一体的集合，可以帮助企业各部门之间更好的实现知识和数据的交流互换，完美的避开企业信息孤岛僵局的出现。

二、大数据解决方案提供商

大数据解决方案提供商在当今信息时代扮演着至关重要的角色。随着数据量的不断增加和多样化，企业对于处理和分析大数据的需求也与日俱增。作为一家专注于大数据解决方案的提供商，我们深知市场的需求和客户的痛点，通过持续创新和技术升级，助力企业实现数字化转型，提升竞争力。

大数据解决方案的重要性

大数据解决方案提供商的存在意义不仅仅在于处理海量的数据，更在于为企业提供可靠的数据分析结果，为决策者提供可视化的信息，帮助企业抓住机遇，解决挑战。随着人工智能和机器学习等技术的发展，大数据分析已经不再是一种奢侈，而是企业实现可持续发展的核心竞争力之一。

我们的优势

作为一家领先的大数据解决方案提供商，我们拥有一支由行业专家和技术精英组成的团队，精通数据挖掘、数据分析、人工智能等领域。我们不仅在技术研发方面不断创新，还注重与客户的沟通与合作，深度了解客户需求，量身定制解决方案，为客户创造最大价值。

我们的服务范围

作为一家综合性的大数据解决方案提供商，我们的服务范围涵盖数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析、数据可视化等方面。无论是传统企业需要进行数字化转型，还是新兴行业需要快速响应市场变化，我们都能提供灵活、高效的解决方案，帮助客户实现业务增长和利润最大化。

我们的案例分享

在过去的项目中，我们曾为多家知名企业提供过高质量的大数据解决方案服务。比如，我们为一家电商企业搭建了实时商品推荐系统，帮助其提升销售额和用户满意度；我们为一家物流企业优化了配送路线，节约成本提高效率。这些案例都证明了我们在大数据领域的专业能力和解决问题的实力。

未来展望

随着技术的不断进步和商业模式的不断变革，大数据解决方案提供商将会面临更多的机遇和挑战。我们将继续秉承创新驱动的理念，不断完善自身技术能力和服务体系，与客户携手共创美好未来。无论行业如何变化，我们始终坚信，数据驱动的企业才能立于不败之地。

三、求推荐财务共享中心解决方案提供商?

建广数科就挺不错的，数字化服务比较有经验，干了好多年了。财务共享中心项目做过不少，好像中粮就是他们做的。

四、工业互联网解决方案提供商有哪些？

近日，人民日报发表评论文章《把工业互联网做大做强》，工业互联网无疑成为工业行业转型的重要助推器。早在2012年，GE就提出了工业互联网的概念：将工业设备与IT融合，基于数据分析提升生产效率和使用率，也就是人、机器、数据的相互连通。

看似简单的概念背后，实际是复杂的内在逻辑和连通环节，这导致许多入局者的工业互联网建设流于表面，工业数据无法得到有效流转与运用，而另一部分观望者，仍以传统的工人经验驱动“齿轮”低效运转。

对此，星环科技基于对工业数智化的产业洞察，技术积淀及工业互联网领域的丰厚经验，针对工业互联网建设痛点，打造工业互联网解决方案，为重要业务场景赋能，助力工业行业提质、降本、增效。

工业互联网建设的痛与殇

工业互联网建设如火如荼，而实际落地效果甚微，究其根本，是工业大数据下的数据、应用和技术缺陷所致。

数据

• 工业数据系统与数据类型多，数据分散，融合度低。比如数据系统就有ERP、MES、WMS、DCS、PLC等IT与OT系统；数据类型有结构化数据（关系型数据、时序数据等）、半结构化数据（XML文件、日志文件等）、非结构化数据（视频、文档等）
• 工业系统协议与数据库类型多，数据接入、汇聚难度极大。工业协议有ModBus、Profinet、OPC等；数据库类型有Oracle、Mysql、SqlSever、HANA等
• 工业数据参差不齐，数据质量缺失，缺乏统一的数据标准与管理流程

应用

• 大多数数据仅用于统计与报表分析，缺乏事中的监控，事前的预测，整体利用率低，分析效率低
• 大多数生产过程主要依靠人工经验与机理模型，基于工业大数据的深度智能分析应用不足

技术

• 缺乏工业大数据平台与人工智能深度挖掘工具与相关技术人才，新兴技术应用不足。
• 缺乏数据安全管控机制与技术平台，工业生产涉及的管理、工艺、经营等企业绝密数据，无法安全流通。

工业数据难以统一接入融合、工业应用场景单一、技术积累不足都影响着工业行业进一步发展。

星环科技工业互联网平台

为解决上述问题，星环科技推出工业互联网解决方案，基于自主研发的核心产品，打造工业互联网平台，帮助制造业突破工业数据、应用、技术瓶颈。

星环科技工业互联网平台由星环云操作系统、大数据基础平台TDH、边缘计算平台Sophon Edge和数据科学平台Sophon Base构成，以AIoT架构为基础，搭起工业生产过程中数据闭环的“桥梁”，实现自感知、自迭代、自决策、自控制的过程，从“经验+流程”到“数据+算法”。

其中星环云操作系统，主要实现底层容器服务、镜像市场、网络服务、存储服务、虚拟机服务的统一管控与调度。TDH大数据基础平台主要提供工业大数据的分布式存储与计算能力，存储包含时序数据库、分析型数据库、关系型数据库、图数据库等；Sophon Base数据科学平台主要提供数据管理、可视化建模、编程式建模、模型运营、联邦学习与用户协同管理等功能，实现工业大数据从探索-数据预处理-特征工程-模型训练-性能验证-模型部署的端到端流程；Sophon Edge边缘计算平台主要提供设备协议接入、实时流处理、函数服务、模型仓库、边缘推理、云边数据管理、云边服务治理等功能，实现边缘工业数据的实时接入、存储、计算、转发。

与工业数据传统应用模式相比，星环科技工业互联网平台的优势如下：

经济高效

通过边缘计算平台，可对传统设备进行低成本的智能化改造，同时边端部署的时序数据库TimeLyre可减少处理延时，提升响应时效性，让计算更贴近数据源，提升数据价值；另外可以在边缘端对数据进行预处理，过滤低价值数据，降低边端到云端数据传输的网络带宽。

设备管理

分布式时序数据库TimeLyre Tag设备管理数优势，单节点可达百万级，近似线性扩展，适应多工厂，多产线，海量设备。

云边协同

云边时序数据存储服务协同，边端数据可以低带宽、快速无感同步至中心端；云边模型协同，中心端模型可持续迭代至边缘端。

跨库关联

分布式时序数据库TimeLyre可支撑海量工业时序数据的聚合、关联分析，能与分布式分析型数据库ArgoDB跨库关联，满足多种业务场景的查询与分析。

统一服务层调用

提供各类数据查询、分析、推理模型API接口等数据服务，可供前端工业APP直接调用。

应用场景及落地案例

通过对工业行业的真实场景需求洞察，星环科技将技术创新与行业需求形成合力，沉淀工业机理模型，连接数据、融合业务。目前星环科技工业互联网平台已在工业设备管控与预测性维护、工艺流程优化、工业生产安全等主要场景成功落地并带来显著成效。

设备管控与预测性维护

该场景旨在实现工厂重点生产线，生产线重点设备的状态、指标、参数、告警事件状态的3D可视化建模，满足工厂厂线、设备的远程漫游运维，摆脱依靠工人定期巡检维护的传统方式，提升效率。

某985大学实验室通过星环TDH和Sophon产品搭建工业互联网平台，部署在企业生产前线的 Sophon Edge 边缘计算平台与学校内的大数据与机器学习平台之间数据通过云端实时传输，消除了空间上的隔阂，实现冶金行业设备的预测性维护与工艺优化，可视化精准保障工业生产过程，保障了铝电解的各大厂商不需要进行传统设备的改造，就能以更低的成本、更高的效率进行实时的铝电解状态监测。

工艺流程优化

流程工业在长期的生产过程中会积累大量的生产数据，这些数据蕴含了生产过程中的各种规律，可以利用数据驱动技术，从大量的数据中获取工艺参数与产品质量之间的定量关系，进而实现监控、预测、诊断和优化等各种功能。

某炼钢企业基于星环科技工业互联网解决方案，通过建模和机器学习，加入炼钢转炉的原料条件，找出吹炼过程中供氧和造渣操作之间最佳的协调方式，最终提高了出钢终点温度和碳含量的双命中率。

工业安全生产

基于行业模型的积累和底层基础平台的建设，星环科技形成了一套面向安全生产作业场景的视频智能预警系统，主要提供设备管理、应用管理、智能分析、告警推送、业务监控等能力。

某城市地铁线智慧工地为实现对工地异常行为的实时监控与识别告警，利用星环科技边缘计算平台Sophon Edge 将用户的设备端与数据存储、计算的云端进行连接，让用户在边缘端就能快速、灵活、稳定地实现AI应用，顺利实现人车安全距离、行人穿戴、皮带机状态、行人入侵、工人工地违规操作等工地异常行为的 CV 识别告警，并将数据与告警转发大数据监管平台，进行数据展示和分析。

目前，星环科技已在工业互联网领域荣获多个奖项，曾入选福布斯中国2021年度中国十大工业互联网转型企业、《江西省制造业数字化转型服务商名单（第一批）》工业互联网解决方案提供商、第三届中国工业互联网大赛全国50强等。未来，星环科技将继续发挥自身的技术实力和行业经验，以工业互联网平台助力更多制造业企业实现数字化转型。

五、四大因特网提供商？

中国移动，中国联通，中国电信，中国铁通。

六、国内专业的网络营销解决方案提供商有哪几家？

上海建鹊电子商务，多年来专注于电子商务解决方案，以及网络营销平台

七、物联网解决方案提供商哪家做的比较好？

蚁设网提供多场景数字化整体解决方案——包括智慧仓库、智慧学校、工业上楼等。

物联网解决方案作为当今最受欢迎的技术之一，已经发展成为企业和数字组织转型的重要组成部分，能够更好地实现程序自动化、提高生产力、并且更好地与客户沟通理解。

将物联网技术融入至建筑系统中可以产生深远的好处，包括增加收入、降低运营成本。其中一些好处体现在：

1.有机会通过创造新的收入流和收取更多的服务费来增加收入。

2.吸引新客户和保留现有客户的能力。

3.更有效的运营，减少你的运营成本。

4.更广泛地采用新技术，创造一个更现代和有吸引力的形象。

5.提高客户和监管机构的可信度。

6.通过实现更强大的系统，提高数据安全性。

7.通过使用智能传感器，提高品牌识别度。

8.收集对客户需求和偏好的宝贵见解的能力。

物联网解决方案系统一共包含以下几个重要部分：

传感器、执行器、枢纽、网管。通过利用传感器收集周围环境数据，运用执行器可以远程操作机器或者物理对象，比如关闭或是打开灯光更或者是启动一台机器。枢纽作为各种传感器和执行器的连接点，大部分的数据在其中收集、处理以及存储。网关是作为翻译服务，使计算机系统能够与未联网的设备联系。不同行业类型的物联网解决方案有些许不同，需要根据实际情况运用。

各行企业已经在实践的路上了。医院通过数字化转型，利用智慧医院解决方案能够更好更及时的了解医院病人的状况以及进展。医生可以使用传感器跟踪温度、心率和其他因素，能够对病人的治疗方案有更明智的决定。

随着物联网解决方案越来越具有普及性，企业需要跟上不断变化的技术实现更方便的管控。蚁设网提出，通过跨行业连接，对产业建筑数字化赋能。不仅提供物联网解决方案，更是从数智化顶层设计开始，对组织架构，工厂规划，市场研发，精益管理，物流服务，信息网络，智能设备等进行指导和支持。

八、DCS大数据解决方案？

DCS（Distributed Control System）是分布式控制系统，主要用于工业自动化领域。DCS大数据解决方案是指利用大数据技术对DCS系统进行数据采集、存储、处理和分析，以提高系统的智能化程度和效率。

具体来说，DCS大数据解决方案包括以下几个方面：

数据采集：通过传感器、PLC等设备对DCS系统中的各种参数进行实时采集，包括温度、压力、流量等。

数据存储：将采集到的数据存储到云端或者本地服务器中，以便后续的数据分析和处理。

数据处理：对采集到的数据进行预处理、清洗、转换等操作，以便后续的数据分析和挖掘。

数据分析：利用大数据技术对采集到的数据进行分析和挖掘，包括趋势分析、异常检测、预测分析等。

数据可视化：将分析结果以图表、地图等形式进行可视化展示，以便用户更好地理解和使用数据。

DCS大数据解决方案可以提高DCS系统的智能化程度和效率，帮助企业更好地管理和控制生产过程，提高生产效率和产品质量。同时，也可以为企业提供更好的决策支持，帮助企业更好地应对市场变化和竞争压力。

九、大数据储存解决方案？

大数据储存是一个复杂的问题，需要综合考虑数据量、数据类型、数据访问速度、数据可靠性和成本等多个方面。以下是几种常见的大数据储存解决方案：

1. 分布式文件系统：Hadoop Distributed File System (HDFS)、GlusterFS、Ceph等。这些系统可以将数据分布在多个物理节点上，实现高可靠性和高可扩展性。

2. 关系型数据库：MySQL、PostgreSQL、Oracle等。这些数据库系统可以处理结构化数据，支持SQL查询，适合数据规模不是非常大的场景。

3. NoSQL数据库：MongoDB、Cassandra、Redis等。这些数据库系统可以处理非结构化数据，支持分布式部署，适合数据规模非常大的场景。

4. 对象存储：Amazon S3、Google Cloud Storage、阿里云OSS等。这些系统可以将数据以对象的形式存储，支持分布式部署和数据备份，适合海量数据存储。

5. 冷存储：Amazon Glacier、Azure Archive Storage等。这些系统可以将数据以低成本的方式长期存储，适合不经常访问的数据。

以上是一些常见的大数据储存解决方案，具体选择哪种方案需要根据实际业务需求和成本预算进行权衡。

十、数据治理解决方案？

简答：数据治理解决方案是指一系列措施和策略，旨在保证企业数据的质量、安全和有效利用。

深入分析：随着信息化建设的加速和大数据的兴起，数据治理已成为企业信息化管理中不可或缺的组成部分。数据治理解决方案主要包括以下方面：

1. 数据分类：将企业数据分类，区分重要度、敏感性和应用范围，确保数据的安全和保密性；

2. 数据采集：采集数据时，需要建立统一的数据采集规范，确保数据的准确性和完整性；

3. 数据存储：建立安全可靠的数据存储系统，并合理规划存储结构，确保数据的可用性和安全性；

4. 数据清洗：清洗数据时，需要制定规范和流程，确保数据清洗结果准确可靠；

5. 数据分析：对数据进行分析前，需要对数据进行预处理和可视化，以便更好地分析和利用数据；

6. 数据分发：根据不同的需求和权限，分发数据到不同的用户和应用中，确保数据的有效性和安全性。

优质建议：数据治理解决方案是企业信息化管理中至关重要的一部分，影响着企业数据价值的挖掘和利用。以下是一些推荐的优质建议：

1. 建立数据治理规范：建立完善的数据治理规范和流程，贯穿企业数据生命周期的各个阶段，确保数据管理的严谨性和标准化；

2. 应用技术手段：数据治理需要结合信息安全、大数据技术等一系列技术手段，将技术和管理有机地结合起来，使信息化应用真正发挥出应有的价值；

3. 培养数据治理人才：数据治理需要专业的人才进行管理和协调，因此建议加强人才培养和管理，提高企业数据治理和应用的水平和质量；

4. 定期检查评估：定期对数据治理解决方案进行评估和检查，及时发现和修正问题，以保证数据治理方案的可行性和有效性；

5. 持续改进：持续改进是数据治理的关键，通过不断优化数据治理流程和管理，提升治理的水平和质量，真正实现企业数据的价值挖掘和有效利用。

最终，要做好数据治理，需要企业注重信息化建设和管理，加强组织、规范化和技术应用，提高数据管理的可靠性和标准化水平，为企业的业务发展和创新提供强有力的支撑和保障。