深度融合大數據與AI技術，針對政務、產業、制造、金融、生物醫藥等多行業領域，以實體業務流程及用數需求為映射，從采、治、存、管、用五大方面構建數據治理體系，提供高效、精準的數據治理解決方案及服務，助力行業數據的整合、分析與應用，賦能企業數字化轉型升級，驅動企業經營提質增效。
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數據不一致、不完整、不準確、格式亂
數據有冗余、時效低、關聯差、可解釋性差
數據泄露、數據丟失、數據濫用
數據合規性差、數據權屬界定不清、安防技術缺乏
系統差異性大、數據存儲分散、數據壁壘
數據難融合難集成、數據跨系統跨部門難交互
數據標準體系、管理體系缺失
數據的定義、分類和存儲標準不統一
提升數據質量 規范數據管理
通過建立統一的數據標準和規范，對數據進行全方位的梳理、清洗和修正，能夠全面提升數據質量，解決數據編碼不規范、格式不統一、信息不完整、精度不達標等問題。
通過構建數據中臺、統一數據標準，將多元異構數據進行融合和集成，合理分配數據權限，能夠打破數據孤島現象，實現數據跨系統、跨部門互聯互通，促進業務協同。
采取數據加密、訪問控制、數據脫敏、安全審計和合規性管理等一系列技術和管理措施來保護數據的機密性、完整性和可用性，防止數據泄露、篡改和丟失，保障數據資產的安全和合規使用。
通過建立完善的數據管理體系，明確的管理流程和規范，進行數據全生命周期管理，能夠確保數據在每個階段都得到適當的處理和保護，解決數據管理體系不完善、管理流程不明確、缺乏有效管理機制等問題。
激活數據價值，賦能業務增效
以行業實體業務流程及用數需求為導向
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