数据服务不易用

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数据服务手段单一，数据服务开发效率低，不能及时满足多样的数据需求

数据无法统筹管理

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数据孤岛依然普遍存在，对海量数据的管理缺乏健全的数据架构设计

数据质量不足

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数据质量难保障，数据产出难把控，影响战略决策分析和一线业务数据支撑

数据问题难定位

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诊断问题成本高、解决问题效率低

业务数据化

整合全业务数据，沉淀企业共性数据、业务模型、算法能力，形成业务数据的融合贯通。

数据资产化

数据资产化意味着在公司内部形成共同的“数据语言”，各部门为了统一的分析目的，形成各自对应的统计标准，在运营过程中实时对数据进行收集汇总分析，满足数据入表、数据交易等需求。

资产服务化

将数据开发成丰富多样、适应于不同业务范围使用的数据服务方式。

服务业务化

更新和构建前台业务时，可以快速提供数据服务，响应企业业务创新。

数据集成

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实现企业中多源异构数据的采集，并进行有效的整合和开发，让数据实现更多的关联和碰撞，打破企业数据孤岛，产生更多有利于业务开展和创新的价值数据，确保数据资产的完整性。

数据治理

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构建统一可执行的标准，提升数据质量，发掘数据关系，建立数据认责和问责机制，治理后的标准化数据，才能融会贯通到不同的业务领域。

资产规划开发

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构建统一、规范的数据资产视角，合适的服务方式，是将数据向全业务条线推广的重要步骤，充分释放数据的巨大价值，使数据能够更好的反哺企业业务的发展。

资产运营

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推广高价值的数据，收集数据资产需求，不断完善、拓展整个数据资产体系，通过运营才能让数据精准有效、安全合规的被数据消费者使用，并充分体现数据资产价值。