问题与挑战
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数据标准问题
业务系统之间缺失数据标准，定义混乱。 -
数据质量问题
数据质量低，统计不准确，许多预期需求无法实现，造成决策失误；对数据错误的发现不及时；数据处理过程中的问题未及时纠正，导致更多的后续错误。 -
数据共享问题
海量的、分散在不同角落的企业数据带来了数据资源利用的复杂性和管理的高难度。 -
管理流程问题
标准管理体系不完善，标准管理软件易用性差，落实效果差；管理角色分工不清晰，数据管理部门和生产部门相互推脱。 -
数据安全问题
数据权限划分不清，敏感数据得不到监控；账号和权限无法追踪，非正常的访问行为无法捕捉。 -
数据融合问题
企业与外部业务交互所产生的 “体外循环”数据与企业的核心数据体系并不能自然地融合。
解决之道
调研企业数据问题，进行问题整理归类，确定治理目的和具体目标，成立治理团队，制定实施计划和方案，突破数据模型构建等数据治理关键技术，梳理业务系统，理解数据，调研数据应用需求及数据使用问题，对数据体系架构进行规划，搭建数据平台，采集各类元数据，构建数据标准体系，对主数据、数据质量、数据生命周期、数据安全等开展全面治理，形成企业数据资产，满足各类数据的分析利用。
方案优势
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消除数据不一致
消除数据的不一致性，建立规范的数据应用标准。 -
提升数据质量提高组织数据质量，高质量的数据有助于降低IT建设及运维成本，对企业的系统安全及稳定运行极其重要。
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数据全面打通
实现数据广泛共享，全面拉通数据，提升业务效率。 -
数据资产管控将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中， 发挥数据资产的商业价值。
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数据安全管控严密的数据安全制机，可以降低企业数据风险。
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降本增效增强IT建设灵活性，降低系统集成成本。