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引入数据全生命周期管理理念，以建立金融机构全面的数据治理体系为目标，切实解决金融机构数据质量问题。
监管需求多变：监管机构数据报送要求不断变化，无法快速响应监管和经营管理的需求。
数据基础差：数据孤岛现象显著，数据质量存在问题，原有计算平台难以保证数据时效。
数据管控弱：数据权限细粒度底，缺少相应制度管控体系及报表生命周期的管理规划。
数据应用弱：缺少数据分析工具及数据人才培养机制，缺少行业数据应用产品。
监管报送 数据质量管理 行长驾驶舱 数据资产管控
推进数据标准化 提升数据资产管理能力 实现精准高效的分析
基于企业现有信息化基础，以工业互联网建设为抓手，推动制造企业内部数字化改革提升，落地实现数据智能运营决策。
供应链协同不足：数据不一致，分类代码混乱；缺乏统一的数据定义，数据含义不同；跨业务部门的临时供数困难。
型业务数据整合难：生产质检管理等各环节存在庞杂数据，内部系统间缺乏统一平台对数据关联、整合，数据孤岛现象严峻。
数据无法支撑决策：数据质量不高，可用性差；数据不完整，难以形成完成数据视图；无法实时直观呈现当前的业务状态，更无法实现深入分析。
产品成本管控困难：急需产品、费用、成本等多维度实时预警分析，避免一年到头出货量大但是赚的钱很少、成本费用高居不下等问题。
质量追溯闭环管理 动销监控 订单全生命周期监控
打通数据壁垒 数据质量提升 数据多维展示 异常预警推送
推动政府数据互联开放，加快政府信息资源整合，提高政府决策的精准度和智能化水平，改善政府服务质量。
一网通办难：各政府部门需要使用数据时，无线上平台共享，不方便使用。
数据可用性低：基层/市民自主手工填写或表格填写，内容乱，不准确性高。
数据标准不一：未提供统一可参照的标准，各政务部门建设的数据字典自成一套。
数据应用难：无法监控数据使用率，不能对数据进行精细化管理，价值未得到释放。
政务数据共享平台 教育无纸化入学 一体化经办平台
打通数据壁垒 挖掘数据价值 数据资源编目
以医院业务系统数据为基础，以数据治理为抓手，建设医院综合运营管理数据中心和综合运营管理评价分析系统。
信息孤岛严重：数据互联互通标准统一步伐的滞后和新旧系统的不共通，又在一定程度上加剧了信息孤岛现象。
人财物管理粗放：无法对医护人员进行全方位、全过程的信息集成展示，绩效评价也难以满足要求。
数据利用难：信息化水平低导致的数据质量低、标准不统一，数据无法发挥价值。
院长驾驶舱 门诊监控 医院运营
构建数据治理体系 提供经营决策依据
为各级应急管理部门、煤监机构、能源管理部门和能源企业，提供互联网+监管、智慧企业、智慧矿山等解决方案及技术服务。
多层级组织架构：多层级的组织架构权限、业务范围、职能问题更加复杂。
业务需求多元化：多元的组织架构导致不同层级、不同部门的业务需求多元化。
业务融合程度不够紧密：数字化资源流通内外部存在障碍，与业务融合度不足。
决策响应速度滞：缺乏数据整合分析能力和数据敏感度。
应急管理 煤矿安全监管 智慧矿山
创新数据管理模式 安全态势实时感知 数据化精细运营管控
从商品全链路到消费者全生命周期，以数据助力零售企业打造柔性供应链与智慧门店，驱动管理精细化。
数据获取难：业务系统多，接口乱数据管理乱，数据质量低，缺统一指标沉淀。
数据追踪难：人追数据过程慢，IT业务各自为政，信息不对称，内部协同难。
工具灵活度差：重业务流程驱动，轻数据决策驱动，传统报表分析，数据不及时。
门店管理 商品分析 会员分析 销售分析
全渠道运营监控 业绩追踪与诊断
依托于企业级数据分析和数据治理平台，构建经营分析体系，切实解决数据质量和分析应用问题，帮助更好高效经营和决策。
业务数据孤岛化：大量信息化管理系统，形成数据孤岛，数据无法体现在同一系统平台上，难以基于数据做分析和预测。
数据管理碎片化：信息化建设系统众多，消耗大量的人力和物力，人为监管易出现漏洞，难以保障数据的质量和安全。
应急调度复杂化：交通运输业务需求多变，随着外部因素的影响，导致企业业务复杂性的增加，也带来安全性方面的挑战。
路网运营监控 物流控制塔 仓储可视化
数据全方位统计 数据资源共享 数据支撑决策
落实地产企业数据分析体系和构建数据治理体系，实现业务数据化、数据资产化，助力企业降本增效，加速数字化转型。
数据孤岛林立：大多房企在管理及信息化建设中由于缺乏必要的顶层设计，并未从企业层面横向拉通部门、拉通流程、拉通数据。
数据采集方式落后：缺乏自下而上的数据采集、数据审核、数据报送、汇总分析的平台支撑，导致数据质量难以保证。
数据分析体系不完善：企业经营者看不到或看不懂数据，数据经营依托少数有经验的管理者，业务人员无法沉淀/共享数据。
数据资产管理 集团驾驶舱 统一业务视图
数据共享互通 辅助领导决策 数据资产可视化
利用大数据、人工智能等先进的数字化应用技术对海量数据进行分析、学习、计算，通过应用系统自动决策和执行。
数据时效性强：如何对海量电力数据进行及时、准确的捕获和有效管理。
数据链路长：数据交互需求广泛，各方数据的交互标准、质量、规范如何有效把握。
数据类型多：结构化数据、时序数据、非结构化数据，如何进行有效融合，获取洞察。
设备检修 反窃电稽查 配电网停电监测
数据资产可视化 提升数据共享及应用水平
基于全过程数据生命周期闭环管理理论，利用数据分析和数据治理技术，打造高校数据“数据闭环生态”。
数据标准不一致：业务系统建设参差不齐，数据分散管理，部门口径不一，缺少真正有效整合。
缺乏统一数据地图：学校管理人员无法及时感知数据分布与更新情况，无法进行数据可视化及全局数据查看。
数据质量不高：直接导致数据统计分析不准确、监管业务难、学校领导难以决策等问题。
全校数据地图 全局数据中心 数据资产服务
提升数据传承及共享水平 提升校园数据质量
确定数据治理组织体系：设计专职机构，明确组织目标与定位，定义岗位职责边界，搭建数据治理各领域制度流程。
数据治理成熟度评估：收集企业在信息使用中存在的障碍和挑战，理清企业数据现状和用户需求，评估企业数据治理成熟度级别，确定数据治理目标。
专项能力建设：从数据标准管理、元数据管理、质量管理、资产管理、安全管理、数据生命周期管理等各个领域完成专项治理工作，从采、存、管、用四大方面解决数据来源杂、关系乱、质量差、安全没保障，实现业务数据在采集、集中、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性。
持续优化循环：通过评估各领域建设成效结果，对比治理目标，改进流程，形成新一轮数据治理工作。
元数据摸查：通过对接企业业务系统、数据湖或者数据仓库，采集元数据自动获取原始的企业数据字典及数据之间的关系，形成企业元数据地图。
有效性资源标注：制定有效资源判断规则，基于采集的元数据，对全量数据资源进行自动识别，筛选出空表、备份表、临时表等无效资源，并补充辅助理解数据业务含义的信息，形成更完整、有效的资源元数据，为数据资产分类做铺垫。
数据资产编目：按照业务条线、组织架构、数据特性等多个维度构建数据资产分类框架，基于元数据信息完善数据资产目录信息，补充与资产相关的业务、权属信息，形成面向数据消费者的数据资产门户。
数据资产服务：建立数据资产目录与实体资源的映射关系，开发面向不同消费者的数据服务类型，满足业务系统、数据分析师、前台业务人员多样的数据需求。
数据集成：实现企业中多源异构数据的采集，并进行有效的整合和开发，让数据实现更多的关联和碰撞，打破企业数据孤岛，产生更多有利于业务开展和创新的价值数据，确保数据资产的完整性。
数据治理：构建统一可执行的标准，提升数据质量，发掘数据关系，建立数据认责和问责机制，治理后的标准化数据，才能融会贯通到不同的业务领域。
资产规划开发：构建统一、规范的数据资产视角，合适的服务方式，是将数据向全业务条线推广的重要步骤，充分释放数据的巨大价值，使数据能够更好的反哺企业业务的发展。
资产运营：推广高价值的数据，收集数据资产需求，不断完善、拓展整个数据资产体系，通过运营才能让数据精准有效、安全合规的被数据消费者使用，并充分体现数据资产价值。
指标管理流程：
找指标：帮助企业将指标管理自上而下的展开工作，自下而上的筛选指标。
理指标：梳理指标以建立契合业务的指标体系。
管指标：建立企业常态化管理机制，将指标责任到人。
用指标：规划并建立指标体系在信息化中的应用。
指标管理最佳实践：
指标体系建设：通过确定指标范围、识别指标、指标解析、确定指标源头，来确定指标的体系框架。
多源整合：实现企业中多源异构数据的采集，并对企业所有系统业务数据进行有机整合，解决信息孤岛，实现数据统一管理。
指标数据落地：通过指标定义、指标建模、指标数据抽取使指标落地到平台中，并采取措施进行有效地管理。
指标分析展现：面向业务人员，猜想式、探索式的指标挖掘分析。具有快速定义、高交互，操作简单的特点，内置丰富的统计图表，支持全自动的钻取联动，并具有强大的组件库，以满足各类分析需求。
建立主数据管理标准：结合企业现状为其打造一整套符合自身业务特征的主数据管理标准，提供面向各行业的标准模板库，助力企业从数据标准、服务标准、管控标准等多维度建立一整套权威的主数据模型。
多源异构数据集成：提供多种类型数据源集成方式，实现多源异构数据的集成与整合，从数据集成、数据转换、历史数据清洗、数据整合等方面，从源头把控主数据质量，搭建一套统一的、完整的、准确的、有效的主数据信息平台。
主数据全生命周期管理：实现对主数据采集、申请、新增、变更、审核、生效、失效、分发等全生命周期管理。支持可自定义的质检方案到整改的全流程主数据质量管控服务，确保主数据的完整性、准确性、一致性、及时性和可获取性。
主数据传输共享：能够结合企业实际情况，制定合适的分发策略，满足不同业务系统的数据需求。
数据仓库建设：基于各业务部门报表需求，对业务数据进行有机整合，实现统一管理。数据仓库建设包括基础数据平台、公共汇总层、数据集市等建设，并通过灵活的ETL调度对作业执行情况监控。
数据补录：实现数据源采集与补录，数据源采集对统计的维度指标数据进行录入，数据源补录将明细业务数据补录主题数据层即数据集市层中，作为对原始业务数据的补充校正。
数据分析能力：构建数据仓库时遵循规范的“事实表＋维表”的数据库模型，通过OLAP引擎实现下钻、切片、旋转、钻透等操作，使用户能很容易地实现已有的业务需求。
数据分析展示：通过各种分析手段（包括：统计图展现、报表查询、即席分析、报告分析、领导驾驶舱、地图分析等），满足各类分析场景（包括：综合业务查询、KPI指标展现、季度汇报报告、数据自助探查、指挥中心大屏等）。
元数据管理：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：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：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：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。
数据集成：实现多源异构数据高效入湖，支持批/流/实时数据多种方式接入，快速实现企业应用所需的数据铺底。
数据交换：利用底层整合的信息资源，以实现各部门业务数据在应用层面的互联互通和信息共享，提供增量识别、数据清洗、数据传输、数据压缩、一致性验证等多种手段保证数据的接入，规范数据流转，提升数据共享水平，更加有效发挥数据资产价值，并提供多套数据脱敏方案和加密算法保证数据的安全性。
数据开发：提供可视化数据开发平台，丰富的数据开发组件，全自动的作业调度和监控能力，支持多人在线协同开发，极大地降低了用户使用大数据的门槛，帮助用户快速实现数据加工与处理。
数据存储：支持存算分离架构，统一管理湖仓共享存储，同一份数据和元数据共享多种应用直接访问，分级存储进一步增强了弹性扩展能力，让企业拥有一个高可扩展的统一数据基础设施。
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