中国金融业信息技术“十三五”发展规划（2017）指出：支持实力较强的机构独立或者联合建设金融业云服务平台，面向同业特别是中小金融机构提供云服务，提高行业资源使用效率。多家银行系金融科技公司成立，以行业云方式，对信息建设、业务流程、金融应用软件开发等能力做输出。服务从集团内部到中小银行、基金、保险、证券、信托等金融机构，再到其他非金融企业。

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金融行业场景 应用场景 对于金融行业用户，新兴互联网业务的快速发展和业务数据的高敏感性是一对既有的矛盾，而现有的混合云架构是解决这一矛盾的较优解决方案。而在实际落地场景中，这样的结构依旧存在一些痛点亟待解决。 痛点一：业务部署分散，无法极速扩容和大规模治理，难以有效应对高峰期的流量冲击。

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仓储管理 企业 产品 计划 送货管理 收货管理 领料管理 退料管理 调拨管理 入库管理 发货管理 盘点管理 库房管理 父主题： 实施步骤

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仓储模块 仓库 是保管、存储商品的建筑物或场所。在系统内创建仓库的基础资料，来对应线下的实体 操作路径：[WEB]仓储>仓储主数据>仓库 创建仓库： 进入功能界面后 单击“新建仓库”按钮，进入新建界面 按实际需要填写仓库信息 单击“确认”按钮提交数据 图1 新建仓库1 图2 新建仓库2

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仓储模型 仓库建模 仓库类型设置 父主题： 制造数据模型管理

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cts-tracker-exists 创建并启用CTS追踪器 cts 云审计服务支持创建数据类事件追踪器，用于记录数据操作日志。数据类追踪器用于记录数据事件，即针对租户对OBS桶中的数据的操作日志，例如上传、下载等。 账号未创建CTS追踪器，视为“不合规” 可进入云审计服务页面

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%的信息化成本。 数据串联，服务升级：将更多交易服务外的相关产业，如仓储物流、供应链金融等增值创新服务整合，打通和复用商流、物流、信息流等环节。解决信息孤岛问题，同时沉淀数据，结合分析，支撑运营和服务升级。 竞分优势：20多年行业经验沉淀了强大的客户资源，为行业90%的头部企业提供过服务。

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结合物联网IoT技术，实现无人干预的数据采集，并结合云贸云仓等平台，形成物联网数据与云平台数据的双螺旋DNA特性，数据可靠性极大提升。 基于谷神低代码aPaaS应用开发平台统一构建供应链综合服务平台方案，统一技术底座，微服务赋能，各平台之间既解耦又虚拟一体，数据交互简单高效，开创性的实现多平台虚拟一体化的业务和技术创新。

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WMS仓储管理功能操作说明 入库 出库 配送 基础数据维护 父主题： 软件操作指导

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财务、金融、知识产权、信访、公用事业、海关口岸、邮政、检验检疫、商务贸易、农林畜牧海洋、社科档案及文物、安全生产及应急、科技创新、统计、经济发展与改革、烟草、网信、工信、能源、乡村振新、民族宗教、信用、公益 金融业 保险、银行、信托、公募基金、私募基金、证券/期货、非金融机构自营

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产品优势 统一齐全的数据模型标准 齐全的、标准的数据模型，包括工厂模型、产品模型、工艺模型、资源模型、配方模型、质检模型、设备模型和仓储模型。 数据模型面向生态开放。 数据模型支持可配置化的属性灵活扩展。 成熟可复用的业务组件 成熟的业务模板组件，包括计划、生产、质量等业务领域。

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行业数据流管理 消息管理 图片下载 云端抓拍 智能统计

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解决方案实践的应用行业推荐： 金融行业：金融统一监管报表平台，金融风险全面管控，金融大数据中台 租赁行业：租赁行业大数据平台，租赁资产监督管控 医疗卫生：省级卫生数据管理与服务平台，医院数据治理与运营分析平台 能源：应急与能源行业大数据平台，电网规划大数据平台 其他：零售行业数据治理平台，环保行业数据治理平台

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数据准备 数据准备 以下数据和表结构是根据场景进行模拟的数据，并非真实数据。 以下数据需要提前存导入到MySQL\Hive\Oracle等用户所属数据源中，TICS本身不会持有这些数据，这些数据会通过用户购买的计算节点进行加密计算，保障数据安全。 政府信息提供方的数据tax和su

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以下数据和表结构是根据场景进行模拟的数据，并非真实数据。 以下数据需要提前存导入到MySQL\Hive\Oracle等用户所属数据源中，TICS本身不会持有这些数据，这些数据会通过用户购买的计算节点进行加密计算，保障数据安全。 政府信息提供方的数据tax和support，在用户计算节点agent_gov上发布。

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基于区块链服务，同时结合物联网技术，构建由生产商、仓储、物流商和客户作为参与方组成的协作联盟，将货物从生产，仓储、干线物流，经销商，本地物流一直到客户全流程信息的可信记录，解决了信息孤岛，信息流转不畅，信息缺乏透明度等行业问题。 行业现状及痛点 纸质单据 很多环节仍然大量沿用手工操

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的标准化高复用数据模型与业务模型，数字模型驱动，面向生态开放，打造新一代的数字化制造云平台，使能生态构建上层制造领域行业应用。 产品架构 数字化制造基础服务基于工业数字模型驱动引擎基础能力，提供以下数据模型和业务模板组件，使能生态伙伴构建上层MBM行业应用。 数据模型：工艺模型、

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大并发、大数据量、以联机事务处理为主的交易型应用，如政务、金融、电商、O2O、电信CRM/计费等，服务能力支持高扩展、弹性扩缩，应用可按需选择不同的部署规模。 详单查询 具备PB级数据负载能力，通过内存分析技术满足海量数据边入库边查询要求，适用于安全、电信、金融、物联网等行业的详单查询业务。

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超强写入：相比于其他NoSQL服务，拥有超强写入性能。 大数据分析：结合Spark等工具，可以用于实时推荐等大数据场景。 金融行业 云数据库 GeminiDB结合Spark等大数据分析工具，可应用于金融行业的风控体系，构建反欺诈系统。 优势： 大数据分析：结合Spark等工具，可以进行实时的反欺诈检测。

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组网需求 某仓储企业构筑智慧仓储业务，部署有线及无线网络业务，支持终端有线接入及员工无线接入。 该仓储企业具有如下特点和诉求： 网络设备即插即用，上电即通 远程自动化业务发放和运维，避免专业技术人员上站 Wi-Fi组网打造无线极致体验，无线覆盖强 自动打通分支仓储与总部数据中心连接，实现仓储数据上传

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数据库迁移服务优势？ 经验丰富的迁移专家团队：基于丰富的金融行业项目经验，华为服务团队已构建了一个拥有丰富行业经验的数据库专家团队，团队规模100+，旨在服务各类行业客户完成数据库评估、新建、重构或迁移； 高效可靠的自研工具：基于华为数据库产品的自研服务，实现全量、增量数据迁移，实现自动化、高效化、可靠化；

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