在馆藏文物数字化的过程中，会遇到很多问题，下面这些问题和挑战大家可以对照着看下，有没有类似的，或许能给到你一些解决的思路。
1.传统数据统计方式效率低、准确性差
在藏品管理部门，传统方式下通常依赖于Excel等离线报表来进行藏品数字化项目进展的日常数据统计，再通过工作群上报文物数字化进展数据。
这种方式存在着——
2.业务数据的价值挖掘和利用不足
作为非营利性的文化遗产管理、保护和公共文化服务机构，故宫博物院的各项业务逻辑具有领域特殊性，因此在信息化建设、数字化转型过程中，难以直接采用ERP、WMS、CRM等通用解决方案。
所以业务系统往往需要高度定制，如——
这些系统经过20余年的建设和运营，积累了大量业务数据，但由于系统建设时期和架构的不同，业务数据难以灵活响应新的业务场景需求，无法实现跨业务流程的交叉、关联聚合分析和利用。
各专项业务系统内部的报表和可视化页面开发周期长、维度不灵活、使用不便，导致数据价值未能充分发挥。
3.数据共享形式单一
故宫博物院的业务系统内部报表和可视化模块通常是根据系统目标用户在特定时期的需求定制开发的。
这种定制开发在多个业务团队协作的场景下，往往带来复杂的系统权限设置问题，难以实现灵活的维度筛选和动态调整，无法满足多样化和协同的特定数据需求。例如——
此外，现有的报表和可视化工具通常缺乏灵活性，无法适应不断变化的业务需求。
为了弥补系统内数据分析和共享功能的不足，用户常常需要依托系统开发人员，将数据从系统中导出进行离线分析和组合。
尤其在例如涉及参观观众实名购票等留存了个人隐私数据的业务系统中，在需要保证数据隐私和合规性的情况下，数据导出的不受控性使得数据管理更加复杂和不可靠，影响了数据的共享效率和使用价值。
那么面对上面这些问题，故宫博物院是如何解决的呢，他们将馆藏文物的数字化分为三个大的场景。
1.在文物数字化项目中探索构建数据管理与服务模式
引入简道云搭建业务数据全流程管理应用，利用这一高效灵活的数字化工具，减少人工处理数据及沟通成本，优化多部门协同工作模式，推动年度计划落实；
充分运用数据计算组件，挖掘业务数据内涵，搭建业务指标体系，科学统筹业务发展；
数据管理更加规范，数据格式标准化方便后续各种平台的数据对接需求。
文物数字化数据推送提醒
文物数字化数据管理数据工厂
2.挖掘观众大数据价值，提高数据利用水平，辅助科学决策
利用低代码平台快速搭建了一套集数据采集、传输、存储、分析和利用的规范化数据管理体系。
观众服务数据体系架构
在这套体系的支撑下，千万级的海量数据得以在低代码平台上存储、分析，对于复杂的数据需求可以进行流程式的自助分析。
至今，依托大数据分析，故宫开展了132项深入的专项分析，对观众的购票行为、参观时段、群体分布及特征、参观轨迹等方面进行全量分析。
九数云查询结果界面
通过搭建票务数据看板，可以进行实时反馈特定区域内人流量状态、动态趋势数据，并将结果在移动设备上进行推送，从而实现及时导流、限流、预警等。
这个过程无缝嵌入故宫的移动办公生态，使得故宫博物院自己的业务人员能便捷高效地使用数据服务，助力各项业务工作，实现数据驱动，提高业务决策的质量和效率。
简道云看板移动端界面
观众服务数据推送
以故宫博物院分时参观政策制定为例，为缓解参观压力，避免观众聚集造成安全隐患，需要将每日的门票区分多个时段，但具体的实施需结合实际观众参观分布情况制定，过于松散无法起到分流作用，过于严格又会降低参观体验。
因此，故宫借助观众大数据平台，分析了观众全年到访曲线，并根据特性制定了上下午分时，中间一小时缓冲的分时政策，目前处于试行阶段，收集数据，后续会逐步反馈优化。
观众全年到访曲线
3.关键技术研发项目中的原状陈列文物多维多层级数据集建设
构建数据模型，在确定数据集的维度划分、层级设计和信息单元规划后，基于零代码数据管理平台进行原状陈列文物数据集的建设。
构建一体化的业务数据管理工具，能够高效汇总和处理各类非结构化和半结构化业务数据，面向不同需求形成不同规模和组织方式的样本数据集，不仅有助于挖掘现有数据的深层价值，更有利于赋能新技术在业务领域的创新应用，助推业务模式和运营方式的持续优化。
多维多层级数据集表单
多维多层级数据集数据管理页面
养心殿原状陈列文物图片
篇幅原因，就写到这里，完整的请看简道云官网发布的完整案例：故宫博物院：零代码助力博物馆业务数据价值挖掘及创新。
总之，馆藏文物数字化，是一个很大的体系，里面不仅涉及到文物的数字化保存和记录，还涉及到上下游的各个环节，希望这个实践能给大家带来一些经验上的参考！