- Modelb@nk5.0未来银行架构
- “乾坤”企业级数智底座
- 平台级产品
- AI+金融解决方案
- 银行行业解决方案
- 其它重要行业解决方案
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核心应用产品族
聚焦核心业务系统建设 ，支撑数字化转型
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云计算产品族
提供云原生架构解决方案
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数据智能产品族
以数据中台为核心的数据全生命周期产品
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智能银行（网点）产品族
覆盖智能风控、远程视频银行等场景化产品
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数字金融产品族
通过开放银行等延伸互联网金融产品
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信贷管理产品族
覆盖信贷全流程 ，助力普惠金融
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风险管理产品族
提供信用风险与资本计量产品
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科技监管产品族
聚焦监管合规 ，强化金融系统安全性
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金融信创
分布式核心系统国产适配 ，构建金融安全底座
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行业信创
全栈式信创云平台 ，驱动多行业自主可控
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基于云原生的智能服务
云原生+AI驱动 ，全栈式敏捷部署与智能运维
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量子通信
量子密钥分发技术 ，构建金融级安全通信网络
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农业农村场景金融
数字技术赋能农业产融 ，构建智慧农村生态
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中小微场景金融
大数据风控+线上化服务 ，破解小微融资难题
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数字供应链金融
区块链+AIoT技术整合 ，优化产融协同效率
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数字人民币场景应用
智能合约+多载体支付 ，拓展消费场景
- 咨询规划
- 行业数字化转型
- 软件及服务
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金融咨询服务
面向银行11大领域32个咨询产品
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业务咨询
数字化战略、经营建模、零售与绿色信贷咨询
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数字化咨询
科技战略与系统群架构及治理研发规划等
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数据治理咨询
企业整体战略导向全局数据治理与应用规划
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PMO管理咨询
围绕项目进行全生命周期管控与专家赋能
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金融信创咨询
3-5年信创工作整体规划制定
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企业AI应用场景解决方案（建设中）
泛行业AI数智化解决方案
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企业IT管理服务产品族
分布式架构+智能运维平台 ，全生命周期IT治理
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企业IT管理服务解决方案
丰富的IT管理解决方案 ，保障业务连续性
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企业数字化转型服务
科研知识产权方案 ，提升全生命周期管理能力
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工业数字化转型服务
工业智能体+物联网优化生产 ，打造数智工厂
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研发管理及DevOps
云原生+DevOps全生命周期平台
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自动化产品
自动化建模、执行、测试、业务流程自动化
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测试解决方案
AI+TMMi赋能全生命周期测试 ，智能生成用例
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咨询及外包
全生命周期IT服务 ，PMO咨询与行业级交付
- 系统概述
- 行业痛点
- 产品特点
- 产品优势
- 整体架构
- 应用场景
- 相关案例
六合上甲融合了数据治理、数据建模、数据安全、数据资产运营、数据交换、数据服务六大系统 ，基于DataOps数据开发能力 ，集成数据调研、数据标准、数据质量、元数据、数据服务等一系列数据开发与治理能力 ，形成一种可拆可合的灵活应用模式 ，适用于各类不同的应用场景。
可帮助企业治理内部不断上涨的“数据悬河” ，在数据迁移、构建和应用的过程中实现降本增效 ，让数据价值最大化。
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开发低效：烟囱式开发周期长 ，响应速度慢。
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治理成本高：数据质量参差不齐 ，缺乏标准化流程。
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资产复用难：数据价值挖掘不足 ，缺乏敏捷服务能力。
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数据孤岛：多系统、多厂商工具导致数据分散 ，难以统一管理。
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打破数据孤岛 ，形成对数据的闭环管理。
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升级企业数据架构 ，改善企业开发流程。
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降低数据建设成本 ，提高数据治理效率。
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激活数据商业价值 ，赋能企业运营与决策。
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融入多种咨询和交付方法论,包括仓库及湖仓交
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融入AIGC技术 ，加强脚本自动生成与自动测试
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真正实现数据一体化开发的DataOps理念
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支持场景式一体化开发理念：融合Project管理概念
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融入多种咨询和交付方法论,包括仓库及湖仓交付、数据资产盘点和运营、数据治理交付、数据安全咨询等
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公共管理公共管理？槭怯没Уサ愕锹己徒胂钅靠占浜 ，进行数据调研、脚本编写、集成任务、任务调度、数据服务等数据开发工作的统一入口 ，主要包括用户管理、角色管理、权限分配、项目管理、数据源定义等功能。
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数据集成数据集成？槭浅性仄教ǖ幕∧芰 ，包括离线批量数据采集、实时数据采集、元数据查询和血缘分析、统一作业调度等
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离线集成和实时集成基于封装的离线批量和实时数据的读写组件 ，通过托拉拽向导配置的方式对输入组件、输出组件进行集成任务开发 ，通过可视化的方式对任务的执行参数、任务参数、调度参数进行配置 ，满足表对表、文件对表、表对文件、文件对文件即一对一、一对多的数据复制和数据分发的场景 ，且支持数据的转换、清洗、脱敏、数据压缩、多线程传输加速、缓存和并行读写、同步和传输速率控制（限制字节级别）等功能。
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元数据对接行内数据管控平台 ，定期同步业务系统和数据仓库等表/字段信息 ，实现元数据的浏览和血缘图形化展示。
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统一调度支持数据开发和数据采集以调用接口的方式发布调度任务 ，以DAG图的方式将任务组装起来顺序执行 ，可实时监控任务的运行状态和查看当前和历史运行日志 ，同时支持重跑、从指定节点恢复失败、暂停及取消运行任务、任务统计等功能。
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数据管控与开发项目组内开发人员的脚本开发和模型设计的工作入口 ，根据数据需求 ，接收指派的开发任务 ，基于封装的实时集成、离线集成、表输入/表输出、计算、脚本等组件 ，通过拖取输入表 ，输出表和算子 ，系统配置模板等可生成格式统一的SQL任务 ，支持设置调度参数设置、Shell、Python等脚本开发。
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数据服务项目组内开发人员基于向导式配置化开发 ，进行单表、SQL模式、组合服务和指令服务等多种类型的数据服务的开发 ，形成数据服务定义、开发、测试、发布、下线的全生命周期的API管理模式 ，发布至API网关 ，并通过渠道认证授权 ，供下游系统进行调用。
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运维管理运维管理？橹饕切心谠宋嗽钡墓ぷ魈 ，主要有服务器资源、调度作业、实时/离线集成任务、实时计算任务和API服务的监控和统计分析 ，设置告警、查看应用日志、以及临时提数脚本开发等功能。
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数仓搭建方法论依托成熟的数仓搭建方法论 ，快速实现数据采集、数据处理、数据管理和支撑下游应用。
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满足多种场景面对各类数据迁移的复杂过程 ，六合上甲运用强大的数据集成功能 ，满足多种场景的历史数据迁移需求任务。
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融合多系统于一体化融合多系统于一体化 ，可快速帮助企业构建全链路各类数据集市 ，提升数据服务和运营能力。
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形成企业可用资产可在复杂的网络环境下对实时数据进行采集与开发 ，同时支持同源数据与异构数据的集成 ，最终形成企业可用资产。
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支持离线单任务或多任务支持离线单任务或多任务集成开发 ，通过丰富的算法组件加工数据 ，最终通过数据服务对下游系统输出价值数据。
?京公网安备11010802043876
