今年以来，人们的数字化转型不断深化。自2019年开始推进业务和数据中心的规划和建设以来，公司全面深化了人、货、场的多维在线和数字化，并与关键岗位数字化和新零售人才集中引进、应用和推广敏捷的迭代合作体系相匹配。
具体来说，强大的中台系统使整个业务流程数字化，业务操作规范化，公司某个品牌的运营经验可以快速复用；进而使公司拥有不亚于一般大型品牌管理集团的多品牌管理能力，为多品类品牌的快速增长提供中台管理支撑。在中台大数据分析能力的情况下，公司可以对不同品类的增长趋势、增长驱动力和绩效实现方式做出准确的市场判断，形成自己独特的数据优势和品类洞察进行适当的品类扩张。优秀的数据能力可以将感性设计细节拆解成量化直观的数据建模。具体来说，公司的人工效率处于行业前列，公司服务品牌的营销质量和数量都很优秀，吸引了更多的签约品牌。
银行数字化呈现出动态多维的特点。在这种背景下，‘大象也应该学会跳舞’，‘弯道超车’的机会一直存在。中国人民大学数字经济研究中心执行主任程华表示，银行数字化需要平台生态思维，这意味着业务上有不同的分工体系和竞争关系。传统银行有不同的分支机构、不同的业务部门、公私窗口，在数字化阶段强调前台、中台和后台。传统银行提到同行更强调竞争，但在平台思维下强调合作。例如，业务标准合作、数据共享、投资者教育等。
本公司拟筹集14.9亿元人工智能C端产品和B端服务R&D升级项目、商业大数据C端产品和B端服务R&D升级项目、人工智能核心技术R&D升级项目、商业大数据核心技术R&D和数据中心建设项目。
如果是部门的数据分析，只涉及部门的数据，无论是取数还是分析都不会受到其他部门的影响。但如果要做全面的数据分析，需要从多个部门的数据中取数，往往会受到其他部门的影响，比如某个部门的数据提交不及时，不同系统的数据分析口径不统一。如果在数据分析中增加数据中间板块，是否可以避免类似的问题，让各部门快速完成自己的数据分析，互不影响，提高综合数据的可视化分析效率？
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