这是一个日新月异、迭代速度空前的时代，传统的商业逻辑被大数据技术打破和重构。面对爆发式增长的海量数据，我们越来越需要From Big Data to Good Data，高效挖掘数据价值，这是开启商业智能的重要前提。如何顺应数字化时代的发展，实现以数据智能驱动业务增长的新模式？如何通过智能管理实现降成本、促发展、增效益的目标？
亿景智联给出了自己的答案。
近日，由亿景智联重磅打造的天枢大数据平台正式上线，这是自成立以来对时空大数据技术系统梳理及多维业务数据可视化建设后迎来的又一座里程碑。
天枢大数据平台是由亿景智联自主研发的时空大数据平台，采用了分布式空间数据存储和空间计算架构，结合机器学习算法和质量评估模型，可为多个行业客户提供海量时空数据存储、处理、分析、挖掘等服务，解决时空大数据来源获取复杂、使用门槛高、应用效率低等问题，可应用于零售选址、门店洞察、网点评估、城市规划、客群分析、品牌监测等多场景维度。
值得一提的是，天枢一名取自北斗七星上最顶端的天枢星，七星之首，象征着智慧。
以Good Data为标准，打造全流程的时空大数据平台
大数据时代，不断驱动AI的迭代发展。对于AI是什么，早前我们就引用了“谷歌大脑”之父吴恩达提出的理解公式：AI=CODE+DATA，从数据侧来看，可以认为好的数据比大数据更重要，也就是Good Data，对数据质量的优化可能要比对模型的调优要受益更多，吴恩达认为，一个好的数据有以下标准：
定义具备一致性
覆盖代表性案例
能够从生产数据中获得及时反馈
数量适中
秉承着这一信念，亿景智联打造了一套覆盖Good Data全流程的时空大数据解决方案，可以更高效地应对业务中海量时空数据存储、计算、分析、可视化等方面的需求。天枢大数据平台由海量时空数据存储、分布式科学计算引擎、空间可视化引擎等系统组成，平台将各类数据进行集中管理，提供了一套完整的数据处理流程，贯穿数据存储、清洗、处理、分析、应用等环节，为多种多样的产品与项目提供优质数据支撑。天枢大数据平台不仅可以实现大数据的高效管理，也提供了高质量数据的生产能力。基于权威数据来源，结合多源数据融合算法、异常数据检测模型、数据质量评估模型，持续融合、检查、修正、挖掘数据，不断提升数据的准确率、覆盖率、及时性和信息量。
1.0版本正式上线，数据体量已达数亿
在最新发布的1.0版本中，天枢大数据平台接入的总数据量已达数亿条，画像数据已达千万级别，每月更新数据数十万。覆盖了全国400多个主要城市，15个行业，涵盖基础地理空间数据、POI、AOI、交通数据、人口数据、土地交易数据、城市规划数据、品牌监测数据等近800多种数据类型。
在平台的数据概览中，还可查看不同级别城市下画像类别规模和数据覆盖量，方便快速了解数据的整体情况。
针对数据资产模块，平台还具备以下功能：
详细列出了画像数据的类别和字段，以及每个类别的示例数据；
在地图上可展示不同画像类别的统计情况，直观地查看画像类别在不同省市的分布情况；
通过关键词搜索画像数据，并将搜索结果展示在地图上；
通过周边搜索的方式查询指定位置周边的数据情况。
平台还依据用户业务的不同需求，以场景为导向，特设了数据主题模块。可以通过选择城市范围以及数据画像类别生成数据主题，不同的数据主题可以满足不同的业务场景，方便快速响应产品或项目的数据需求。
多场景塑造，助推商业智能化进程
天枢大数据平台以数据为底座，致力于为零售、地产、物流、金融、餐饮等多领域的用户塑造多样化的空间大数据分析处理场景，类似于智慧选址、门店洞察、网点评估、城市规划、客群分析、品牌门店监测等各类商业决策场景，帮助以多源数据驱动业务的精细化化运营。
以智慧选址为例，对于线下服务和零售企业，选址的好坏对于成败至关重要。但是，传统的靠人力勘察、经验判断的方法存在效率低、随机性大、时间长等缺陷，通过天枢大数据平台海量的城市商圈数据、用户画像数据等快速获取、存储与高效查询处理，能让选址决策变得更加简单、科学、高效。
对于多网点、连锁加盟企业来说，终端是业务的最小单元，也是所有战略达成的基础，终端网点管理能力的高低是决定业务发展的根本。通过天枢大数据平台将时空计算的能力赋能线下企业，帮助其实现更加高效、便捷的网点管理，挖掘全局营销变化趋势，预测行业市场风口。
通过天枢大数据平台的建设与实践，亿景智联志在发挥智慧化、标准化和服务化等多重专业优势，将强大的数据存储与计算分析能力覆盖各行各业，并融合AI、GIS等新型技术方法，结合海量场景，对数据应用价值进行深度探索。可以说，作为商业位置智能领域的先行者，亿景智联为实现数据智能下的业务创新提供了坚实的中枢引擎。
目前，亿景智联已与长光卫星、艾瑞咨询、广东粤地云等多个行业知名企业达成了战略合作，不断拓展可靠的数据生态圈，融合多源数据，打造丰富的数据类型，提升数据体量。未来，天枢大数据平台还将持续聚焦时空大数据，不断保持迭代更新，加码时空计算能力并将场景延伸到更多领域，推动时空数据智能作为数字化转型的中枢引擎惠及更多用户。
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