随着大数据和人工智能等新兴技术发展，数据标签正应用于越来越多的领域。标签是通过对数据信息分析而来的高度精炼的特征标识，标签化可以帮助我们快速理解一个目标主体的特征。针对产业分析、数智招商、智慧园区等应用场景对企业态势感知的需求，融象数科通过把企业信息标签化，构建企业画像。
企业画像构建流程
01数据收集 对各系统数据进行梳理、采集、处理整合，实现基础数据的互联互通，从而为企业画像做数据准备。 02数据清洗 对原始数据源进行特殊化处理加工的过程，保证后期数据分析与数据挖掘的准确性，避免对决策造成影响。 03数据标准化 整合多源甚至跨系统的数据，整合同一身份ID信息，建立统一的标准，完整标识实体的企业画像。 04算法模型 借助算法模型来定义企业画像，如大数据NLP文本分析、特征识别、关键词提取等算法模型，实现数据的精准匹配和关联。 05标签挖掘 利用云计算、大数据和人工智能技术，通过系统平台来进行标签的加工和计算，借助平台进行训练和学习，大规模的并行计算，挖掘数据标签。 06标签验证 通过真实案例验证标签挖掘结果的正确性，保证标签对应的处理结果跟预期相符。 07大数据可视化 借助大数据可视化技术，通过大屏实现视觉效果，呈现企业画像。 融象数科以标准化的模型进行相关数据的分类统计，构建700+基础维度和3700+衍生维度的标签体系，包含工商信息、投融资信息、司法信息、知识产权、人才招聘、上市信息等近百维度的数据信息，最终呈现出海量、宽度广、准确、可用性强的企业数据库。 基于数据采集、特征提取、信息关联、机器学习和深度学习算法模型、NLP文本分析等先进技术，通过企业竞争力评价模型、企业异动预警模型等模型体系和基于企业基本能力、创新能力、成长能力等大数据风控体系，清晰构建企业全维度动态画像。 并且通过知识图谱+机器学习的模式，以其灵活的扩展性以及网状关系穿透检索的能力，从数据中识别、发现和推断企业信息间的复杂关系。通过独有的产业链知识图谱、事理图谱、企业关系图谱三谱融合技术，进行推理、挖掘、发现和关联，从显性关系中获取更多的隐性数据关联，完善360°企业画像，实现对企业的全流程态势感知、重点监控、异动提醒和风险预警。 全维度的精准企业画像，可以帮助理清企业轮廓和整体发展脉络，能够描述企业间的各种关系，在企业评估、产业分析、园区管理、智慧城市等不同应用场景中发挥重要作用。
