深度融合大数据与AI技术，针对政务、产业、制造、金融、生物医药等多行业领域，以实体业务流程及用数需求为映射，从采、治、存、管、用五大方面构建数据治理体系，提供高效、精准的数据治理解决方案及服务，助力行业数据的整合、分析与应用，赋能企业数字化转型升级，驱动企业经营提质增效。
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数据不一致、不完整、不准确、格式乱
数据有冗余、时效低、关联差、可解释性差
数据泄露、数据丢失、数据滥用
数据合规性差、数据权属界定不清、安防技术缺乏
系统差异性大、数据存储分散、数据壁垒
数据难融合难集成、数据跨系统跨部门难交互
数据标准体系、管理体系缺失
数据的定义、分类和存储标准不统一
提升数据质量 规范数据管理
通过建立统一的数据标准和规范，对数据进行全方位的梳理、清洗和修正，能够全面提升数据质量，解决数据编码不规范、格式不统一、信息不完整、精度不达标等问题。
通过构建数据中台、统一数据标准，将多元异构数据进行融合和集成，合理分配数据权限，能够打破数据孤岛现象，实现数据跨系统、跨部门互联互通，促进业务系统。
采取数据加密、访问控制、数据脱敏、安全审计和合规性管理等一系列技术和管理措施来保护数据的机密性、完整性和可用性，防止数据泄露、篡改和丢失，保障数据资产的安全和合规使用。
通过建立完善的数据管理体系，明确的管理流程和规范，进行数据全生命周期管理，能够确保数据在每个阶段都得到适当的处理和保护，解决数据管理体系不完善、管理流程不明确、缺乏有效管理机制等问题。
激活数据价值，赋能业务增效
以行业实体业务流程及用数需求为导向
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