BranDdata-IND 数字产业解决方案

BranDdata-IND 数字产业解决方案利用产业数字化解决企业拓展转型能力弱、产业集聚连通速度慢、政策激励保障效果差等问题，实现产业链、创新链、供应链的深度融合，从而构建区域产业价值竞争优势，增长企业长期效益。

产业链数字资源：

政府脱敏数据、行业协会数据等加工形成的开放数字资源服务，比如产品宏观销售趋势、外贸国家销售建议。

供应链数字资源：

行业龙头、中小型企业集群、上下游关联企业的产品、技术、服务数据形成知识图谱，为被服务企业提供生态伙伴运营撮合。

创新链数字资源：

行业领域专家、研究所等科研资源为企业提供业务转型咨询和技术攻关合作，形成产学研融合，带动企业技术突破

产业数字资源运营难点：

l                      获取难：政府统计数据涉及公民隐私及国家安全，只能有限度的在政务网络开放。供应链数据涉及业务运营和税收盈利等商业机密，企业不愿意共享。行业协会和咨询机构的数据价格昂贵，统计口径不一。

l                      应用难：产业问题错综复杂，不同行业、不同阶段、不同需求的解决方案是不一样的，依靠专家个人经验或普适模型算法是无法确认结果的有效性。

l                      运营难：单个系统也许能解决一个迫在眉睫的问题，但是市场瞬息万变，无法快速迭代更新，快速试错的企业总会落后于市场需求。

平台价值

l                      链接融合：依托政府安全保障措施的基础上，平台广泛汇聚企业和行业数据。通过数字编织技术，保障数据的准确性并进行数据碰撞，实现数据“可用不可见”，打破数据供需壁垒，保障隐私安全和数据主体权益，促进数据融合应用，实现数据价值的转化和释放。

l                      演算未来：依托政府政策支持，由龙头企业和行业协会牵头，通过业务数据发现问题。邀请行业专家和研究机构，利用过去数据进行数据模型演算，为产业业务发展指名前进方向，实现区域整体产业发展跃进。

l                      长效运营：以政府数据算法模型为基础，企业可根据自身特色使用算法演进功能训练独立模型，并长期优化迭代，保持对市场业务需求的敏锐分析。同时政府可以牵头为企业提供政策优惠及常态化运营服务，包括但不限于定期开展产业展会，与大学的研究合作，与大机构达成战略合作等。