数字化转型与数据管理实践介绍.pdf

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数字化转型与数据管理实践介绍

数据工作的两个阶段:第一阶段通过数据治理、业务数字化、数据流打通提升业务作业效率

和质量;第二阶段通过建设数据底座、汇聚联接数据、数据服务化,支持数字化运营

清洁数据成就卓越运营,智慧数据驱动有效增长

数据工作的两个阶段数据价值管理诉求

数据分析与洞察

业务可视,使能快速、准确决策跨领域数据汇聚

•通过数据汇聚,实现业务状态透明可视,提供基于与整合

第“事实”的决策支持依据

二人工智能,实现业务自动化自助式数据获

阶取与分析

段•通过业务规则数字化、算法化,嵌入业务流,逐步替

代人工判断差异化的信息

数据创新,成为差异化竞争优势安全保护

•基于数据的用户洞察,发现新的市场机会点

数据清洁与贯通

一致的信息架

第数据全流程贯通,提升业务运作效率构与标准

一•通过业务数字化、标准化,借助IT技术,实现业务上下

阶游信息快速传递、共享唯一可信的数

据源

数据质量持续提升,减少纠错成本

有效的质量度

•通过数据质量度量与持续改进,确保数据真实反应业量改进机制

务(“帐实”一致),降低运营风险

建立完善的“数据管理体系”:明确数据管理的政策、流程、组织、IT等组件,并通过完

整的数据管理体系的运作,不断促进业务规则和流程的优化,支撑数据通和数据清洁目标的实现

数据是企业的战略资产

政策公司数据管理总纲

指引数据架构管理政策数据质量管理政策

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