數(shù)據(jù)孤島多整合難
業(yè)務系統(tǒng)各自為政,導致數(shù)據(jù)難以在企業(yè)內部順暢流動和有效整合,阻礙企業(yè)獲得全面、一致的業(yè)務視圖,影響跨部門協(xié)作與決策
數(shù)據(jù)質量良莠不齊
數(shù)據(jù)缺錯、冗余、不一致、時效性差等問題,缺乏有效工具解決,進而影響數(shù)據(jù)分析有效性,亟需提升數(shù)據(jù)質量監(jiān)控與治理水平
數(shù)據(jù)智能化水平較低
數(shù)據(jù)采集、治理、分發(fā)、消費等環(huán)節(jié)依靠傳統(tǒng)手段,效率不高,亟需變“人找數(shù)據(jù)”為“數(shù)據(jù)找人”的模式,用數(shù)據(jù)機器人提升用數(shù)自動化
數(shù)據(jù)賦能經營能力弱
數(shù)據(jù)資產價值變現(xiàn)難、數(shù)據(jù)主題連接率不高、覆蓋經營生產場景不足等,不能有效支撐企業(yè)科學決策、業(yè)務改善、商業(yè)創(chuàng)新等行為
數(shù)據(jù)安全風險管控難
數(shù)據(jù)量增長和法規(guī)要求嚴苛,企業(yè)亟需解決數(shù)據(jù)泄露、未經授權訪問、數(shù)據(jù)濫用等多類風險問題,確保數(shù)據(jù)采、存、用的全過程安全
優(yōu)勢1:全周期管理
統(tǒng)一數(shù)據(jù)資管理平臺,實現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)劃-集成-治理-消費-運營全覆蓋,打造數(shù)據(jù)資產管理閉環(huán),實現(xiàn)數(shù)據(jù)管理持續(xù)優(yōu)化。
優(yōu)勢2:全智能用數(shù)
支撐數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、接入、分發(fā)等自動化;機器人嵌入用數(shù)環(huán)節(jié),變“人找數(shù)據(jù)”為“數(shù)據(jù)找人”,讓數(shù)據(jù)使用更智能便捷。
優(yōu)勢3:全場景賦能
統(tǒng)一數(shù)據(jù)指標及KPI數(shù)字化體系,建立戰(zhàn)略、經營、業(yè)務等多主題數(shù)據(jù)消費場景,支撐經營洞察、運營提效、業(yè)務創(chuàng)新。
數(shù)據(jù)洞察賦能智能決策
構建全面、準確、實時的數(shù)據(jù)視圖,為高層及業(yè)務管理層提供豐富的決策依據(jù),數(shù)據(jù)驅動業(yè)務高效運營
數(shù)據(jù)智能驅動業(yè)務創(chuàng)新
深度挖掘內外部數(shù)據(jù),洞察客戶需求、優(yōu)化產品、供應鏈等,打造個性化營銷,創(chuàng)新驅動高質量發(fā)展
數(shù)據(jù)資產價值變現(xiàn)加快
通過精細化數(shù)據(jù)管理,清晰識別、評估和計量數(shù)據(jù)資產價值,將其納入企業(yè)資產負債表,提升企業(yè)的市場估值
數(shù)據(jù)中臺夯實智慧基座
構建統(tǒng)一數(shù)據(jù)資產管理平臺,提升數(shù)據(jù)質量及用數(shù)水平,為AI應用提供“養(yǎng)料”,為組織持續(xù)轉型提供基座支撐