数据服务手段单一，数据服务开发效率低，不能及时满足多样的数据需求
数据孤岛依然普遍存在，对海量数据的管理缺乏健全的数据架构设计
数据质量难保障，数据产出难把控，影响战略决策分析和一线业务数据支撑
诊断问题成本高、解决问题效率低
全面整合多源、异构的数据和信息资源，通过一站式的数据治理和智能的数据资产规划开放能力，将有价值的数据合理、合规、安全、高效的提供给各业务条线的数据需求方，全方面监控数据资产在全业务流程中赋能程度和成效，激活数据要素潜能，驱动治理方式、生产方式的变革。数据资产价值化步骤如下：
数据资产管理平台遵循“全局意识、业务为本、数据为核、分步演进、局部执行”为原则，围绕“1+4+N”模式来建设和开展，助力数据资产管理项目敏捷建设和迭代升级。1个策略：保障数据资产管理职能落地实施；4大职能体系：以数据集成、数据治理、资产规划开发、资产运营四大管理职能为支撑；N项服务：服务N个数据增值应用和数字化应用场景。
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。
方案咨询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。
方案咨询构建统一、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。
方案咨询推广高价值的数据，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。
方案咨询
整合全业务数据，沉淀企业共性数据、业务模型、算法能力，形成业务数据的融合贯通。
数据资产化意味着在公司内部形成共同的“数据语言”，各部门为了统一的分析目的，形成各自对应的统计标准，在运营过程中实时对数据进行收集汇总分析，满足数据入表、数据交易等需求。
将数据开发成丰富多样、适应于不同业务范围使用的数据服务方式。
更新和构建前台业务时，可以快速提供数据服务，响应企业业务创新。
某区政数局基于数据应用需求，对人口库、卫计、工商、流管等数据建立质量规则，通过构建模型、配置规则、人工智能识别等方法对数据进行数据核查、数据清洗、数据更新及数据修复，并输出数据分析报告，全面提升数据质量，全面实现教育无纸化改革，提升办事效率，充分实现数据的全面共享应用。
建立集团级大数据资产平台，通过数据资产目录对全集团发布，并用业务元数据解释数据含义，便于业务人员寻找自己所需的数据。业务人员可以对自己所需数据提出申请，数据管理员审批通过后，业务人员可以利用零代码敏捷分析工具自助分析取数，实现数据赋能，支持日常生产经营管理。
