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降低業務運營成本

一致性的數據環境讓系統應用集成、數據清理變得更加自動化，減少過程中的人工成本。

標準化的數據定義讓業務部門之間的溝通保持順暢，降低由于數據不標準、定義不明確引發的各種溝通成本。

提升業務處理效率

高質量的數據環境和高效的數據服務讓企業員工可以方便、及時地查詢到所需的數據，無須在部門與部門之間進行協調、匯報等，從而有效提高工作效率。

改善數據質量

高質量的數據有利于提升應用集成的效率和質量，提高數據分析的可信度，改善的數據質量意味著改善的產品和服務質量

控制數據風險

企業擁有可靠的數據就意味著擁有了更好的風險控制和應對能力。

增強數據安全

通過數據梳理識別敏感數據，再通過實施相應的數據安全處理技術，實現數據的安全防護和使用合規。

賦能管理決策

良好的決策是基于經驗和事實的，不可靠的數據就意味著不可靠的決策。

數據不可知

大多數企業意識到了大數據的重要性，但并不清楚有沒有能解決所面臨的業務問題的關鍵數據，以及到哪里去尋找這些數據。

數據不可取

系統分散，導致數據也很分散，形成信息孤島，共享困難;
大量數據無法應用到運營和管理中，不能形成有價值經驗;
業務人員無法根據真實需求從數據源中快速提取數據，導致業務需求無法快速被滿足。

數據不可用

現有數據質量不高，統計不標準，缺少統一標準;
各部門數據主要在自己部門內部使用，沒有發揮數據的價值;
各個數據之間關聯性差，導致數據難以支撐企業實際業務。

數據管理無規劃

沒有形成統一標準化的數據管理方法，數據散亂保存，未形成數據資產。

數據安全難保障

數據的共享備份機制不健全，抗風險能力差；
數據沒有形成統一化、標準化管理。

數據未形成資產

數據無法為決策者提供有力支持；
不能從現有數據中總結提煉出Know-How指導經驗。

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