依托强大的数据治理能力,打通多源异构数据,构建面客户的业务型用户标签体系,对众多的繁冗的数据进行数据的清洗、加工和梳理,形成具有完备性、一致性和权威性的数据资源,同时解决数据在采集处理过程中所遗留的质量问题,提升数据质量,挖掘数据要素价值,增强数据资源应用效率,赋能各类实体业务应用场景,为数据分析和业务应用提供准确、正确的数据支撑。并持续围绕“数据要素”的开发利用展开研究探索,不断激活发展潜力,助力创新、突破及决策,推动大数据应用的发展。
提升数据价值,赋能业务增效
多元化业务应用场景 高质量数据应用效率
解决数据质量低问题:解决数据编码不规范、格式不统一、信息不完整、精度不达标、内容有冗余等问题,全面提升数据质量。
解决数据整合难问题:解决数据跨系统难兼容、数据跨业务关系乱、数据跨平台难共享等问题,打破数据孤岛,强化数据融合,让数据流通无碍。
解决数据不安全问题:解决数据在存储、传输、应用过程中的损坏、丢失、泄露、窃取等问题,防范数据风险。
解决数据管理差问题:解决数据管理体系不完善、管理流程不明确、缺乏有效管理机制、元数据管理缺失等问题,优化数据全生命周期管理。
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