大数据应用场景规划

•   数据资产价值变现常见的难题与困惑

◆  系统众多,数据分散:企业应用系统众多,数据存储分散,数据标准化程度不高、颗粒度差异较大

◆  数据质量不高各系统间数据采集方式差异较大,依靠人工录入数据,数据质量较低,难以支撑日常管理与决策

◆  缺乏应用场景:公司已存在较多数据,但不清楚在哪些场景可以使用,如何体现数据资产的价值

◆  数据定义与来源不清晰:对于具体应用场景,对于数据定义、数据统计口径、计算公式、数据来源、数据更新频率等缺乏清晰定义

◆  数据资产不够全面:多数企业仅拥有应用场景中的部分数据,数据资产不够全面,数据应用效果受到影响

◆  大数据应用平台选型:大数据应用平台功能界定、系统选型建议等缺乏清晰认知

数据资产价值变现常见的难题与困惑


•   中大咨询解决方案


1、应用场景梳理:

◆  数据资产盘点

◆  应用场景需求调研

◆  数据匹配性分析

2、实施路径与策略

◆  数据质量提升建议

◆  大数据分析与应用平台选型

◆  实施路径与策略


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