数据标准问题现状
业务数据没有统一的编码，无法快速找到对应数据
不同业务、不同系统，对科目、产品等数据的分类结构不一样
数据属性的描述不规范或缺失，导致数据不完整
新建设的系统需要标准、规范的数据做支撑
数据治理的需求
盘点企业数据，识别主数据
定义数据的标准，包括主数据和交易数据
定义数据的管理，并对数据质量标准进行全生命周期的管控
数据质量问题现状
数据的准确度、可靠性难保证，使得数据质量差，难以为决策提供有效帮助
数据无法准确的反映客观的实体存在或真实的业务
数据的关联性缺失，直接影响数据的分析效果
数据采集不够及时，对实时分析无作用
数据治理的需求
制定数据标准，根据标准对数据进行清洗
追踪数据的产生过程，保证数据的可靠性和完整性
制定标准模板读取文件关键信息，并存储数据库中
加强数据审计，追踪数据的原始文件
数据标准问题现状
各系统分布的网络环境不同，数据集成存在物理上的困难
数据离散保存在各自的电脑中，数据共享非常困难
各系统孤岛化，数据流通受阻，相互调用困难
新老系统替换的过程中，数据集成存在不同的标准
数据治理的需求
各系统数据库集中管理，打通网络访问的障碍
统一接口规范及集中注册，方便管理
提供不一致的数据集,并由专家对所有不一致数据进行集中评估
数据标准问题现状
系统缺权限控制，任何人都可以直接访问任何数据
系统数据无法自动备份，无灾备管理
数据的增、审核、删、改、查等权限缺少控制，发生数据误删、损坏、丢失、泄露、侵权等问题
部分核心数据保存在个人电脑，数据丢失后难恢复
数据治理的需求
通过平台进行数据的集中管理
通过标准的数据接口进行数据访问和控制
建立数据灾备和备份机制
设定数据的访问权限
企业数据管理的现状诊断
帮助企业透过数据不一致、数据重复、数据不完整等表象找到管理与业务上的缺陷，明确数据治理的目标，并理清数据治理的要点，同时结合行业内标准的成熟度评估工具以及元年科技的最佳实践经验对企业数据管理的现状进行客观的评估，形成初步的数据治理意见与行动路线
数据战略规划设计
帮助企业规划设计符合行业特性以及经营发展现状的数据战略，指导未来企业数据管理相关能力的建设。
数据标准体系建设
元年科技参考企业特性，并结合国标和相应行标，围绕数据资产全生命周期管理，制定相应的数据标准体系，提升企业管控能力，有效保障数据治理目标有效落地。
数据管理体系建设
帮助企业规划设计数据管理体系，包括明确数据管理的管控模式、组织架构、流程制度、权限职责等内容，保障数据管理工作能形成完善闭环，支撑企业发展。
数据应用规划
规划相应数据应用服务，包括指标分析、商业智能展示、数据交互服务等多方面内容。
数据智能是指运用成熟的IT架构与先进的AI技术，不断激发数据的资产属性，使其可以有效指导经营与业务，并在企业内部构建高效的数据协同分析网络，加速数据洞察结果在企业内部的传递和使用。
准确洞察市场变化，并制定灵活的应对之策是企业的不变法则。只有通过建立灵活有效的业务管理模式才能快速调整业务内容和管理流程，而构建业务管理系统底层元数据是企业管理系统建模的坚实基础。
数据中台，解决的是企业数据的“存”、“通”、“用”的难题，即帮助企业实现连接数据孤岛，让一切业务数据化，让一切数据业务化。总结起来，数据中台策略有以下三个过人之处和价值：数据汇聚，承上启下；纵观大局，推动全局；技术升级，应用便捷。
在线沟通，请点我 在线咨询
咨询热线：
400-680-2995
