传统构建数据中心过程中更多是将企业内部沉淀的数据进行统一存储后直接分析展现 ， 往往忽视了数据治理的过程 ， 更多的在数据抽取、分析过程上 ， 由于各业务系统、口径、管理维度不统一、不一致而造成的最终的分析结果不准确 ， 不能有效的支撑企业的经营决策 ， 因此数据标准化治理是数据资产化的基石 ， 建立企业内部数据管理标准、维护标准、对接标准 ， 实现无序到有序 ， 网状至通道 ， 零散至统一 ， 冗余至标准的数据全方位治理与管控 。
【数字ot竖屏了怎么调,21个真实案例看5G改变的16大行业】数字经济时代 ， 面对新技术变革 ， 企业信息化该如何应对？
整体环境来看目前云计算、大数据、AI已经逐步走向人们的生活 ， 小到个人的信息大到企业的核心数据的安全、价值越来越被重视 ， 而在数字经济2.0下 ， 数据信息、数据应用、数据资产已成为企业竞争力的核心 ， 结合新一代的技术通过数据挖掘、存储、计算、分析、智能、可视化等实现企业自身数据资产化 ， 构建企业自身的数据集市、数据中心、数据工厂 ， 最大程度的将数据价值外显 ， 为企业的经营决策提供坚实的助手、依据 。
传统构建数据中心过程中更多是将企业内部沉淀的数据进行统一存储后直接分析展现 ， 往往忽视了数据治理的过程 ， 更多的在数据抽取、分析过程上 ， 由于各业务系统、口径、管理维度不统一、不一致而造成的最终的分析结果不准确 ， 不能有效的支撑企业的经营决策 ， 因此数据标准化治理是数据资产化的基石 ， 建立企业内部数据管理标准、维护标准、对接标准 ， 实现无序到有序 ， 网状至通道 ， 零散至统一 ， 冗余至标准的数据全方位治理与管控 。
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