降低业务运营成本

一致性的数据环境让系统应用集成、数据清理变得更加自动化，减少过程中的人工成本。

标准化的数据定义让业务部门之间的沟通保持顺畅，降低由于数据不标准、定义不明确引发的各种沟通成本。

提升业务处理效率

高质量的数据环境和高效的数据服务让企业员工可以方便、及时地查询到所需的数据，无须在部门与部门之间进行协调、汇报等，从而有效提高工作效率。

改善数据质量

高质量的数据有利于提升应用集成的效率和质量，提高数据分析的可信度，改善的数据质量意味着改善的产品和服务质量

控制数据风险

企业拥有可靠的数据就意味着拥有了更好的风险控制和应对能力。

增强数据安全

通过数据梳理识别敏感数据，再通过实施相应的数据安全处理技术，实现数据的安全防护和使用合规。

赋能管理决策

良好的决策是基于经验和事实的，不可靠的数据就意味着不可靠的决策。

数据不可知

大多数企业意识到了大数据的重要性，但并不清楚有没有能解决所面临的业务问题的关键数据，以及到哪里去寻找这些数据。

数据不可取

系统分散，导致数据也很分散，形成信息孤岛，共享困难;
大量数据无法应用到运营和管理中，不能形成有价值经验;
业务人员无法根据真实需求从数据源中快速提取数据，导致业务需求无法快速被满足。

数据不可用

现有数据质量不高，统计不标准，缺少统一标准;
各部门数据主要在自己部门内部使用，没有发挥数据的价值;
各个数据之间关联性差，导致数据难以支撑企业实际业务。

数据管理无规划

没有形成统一标准化的数据管理方法，数据散乱保存，未形成数据资产。

数据安全难保障

数据的共享备份机制不健全，抗风险能力差；
数据没有形成统一化、标准化管理。

数据未形成资产

数据无法为决策者提供有力支持；
不能从现有数据中总结提炼出Know-How指导经验。

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