数据不可信

影响经营决策

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数据获取不及时，数据有缺失数据不准确等问题，导致数据不可信；数据缺乏梳理，造成领导看到的数据相互矛盾

数据质量差

难以深入分析

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数据随意输入，统计不准确，导致数据质量差，无法支撑数据的深度挖掘；数据质量管理未构建反馈机制，难以及时解决质量问题

数据不规范

难以支撑业务发展

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存在业务口径不一致，业务术语不统一，统计口径不匹配，导致各业务部门之间沟通不通畅，难以支撑业务的整合创新应用

数据格式各异

难以融合共享

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数据分散存储且数据结构各异，没有实现资源有效的汇集整合和共享，更难以实现整合数据价值点挖掘，支撑决策分析

建立规范，统一数据定义

规范数据的定义，确保数据口径一致，帮助企业建立全局的数据标准体系，为提高数据质量提供标准定义、约束规则。

提高质量，保证数据价值

从根本上发现元数据及数据的问题并解决，形成质量管控机制，实现数据全方位监控，保证数据整合、应用、决策的正确性，提高数据价值。

管控数据，驱动业务扩展

优化业务流程和资源配置，驱动企业数字化，扩展业务范围

掌控全局，统筹数据管理

理清企业数据字典，保障数据来源可溯、数据流向清晰、数据分布明确。

元数据管理

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基于企业的数据发展战略，定义元数据管理框架，采集、维护、检核全流程、多类型的元数据，通过元数据变更管控，保证元数据质量和元数据分析服务的准确性，提升数据质量管控水平和问题整改效率。

数据标准建立与评估

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通过定义符合企业要求的基础数据标准、质量数据标准、代码数据标准和指标数据标准，构建一套规范企业数字化发展的数据标准体系，指导全流程数据模型的标准化建设，通过标准映射评估来检核企业存量数据模型的规范化，确保各数据层级落地数据的一致性。

智能质量规则库

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机器学习和相似度算法相结合，建立能够表示标注数据集的语言模型，找到匹配度最高的元数据与数据标准关系并推荐落标，提升基础数据标准落标效率和标准覆盖率。自动将有落标关系的数据质量标准，转换为对应的技术质量规则，从而执行后续的质检操作。

数据质量管控

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通过业务数据质量规范形成的技术质检规则，定期检查业务数据的正确性，导出质量报告或质量问题跟踪矩阵，监控错误数据整改过程，将质量评估、质量检核、质量整改等工作环节进行流程整合，形成完整的数据质量管控闭环