數據孤島多整合難
業務系統各自為政，導致數據難以在企業內部順暢流動和有效整合，阻礙企業獲得全面、一致的業務視圖，影響跨部門協作與決策
數據質量良莠不齊
數據缺錯、冗余、不一致、時效性差等問題，缺乏有效工具解決，進而影響數據分析有效性，亟需提升數據質量監控與治理水平
數據智能化水平較低
數據采集、治理、分發、消費等環節依靠傳統手段，效率不高，亟需變“人找數據”為“數據找人”的模式，用數據機器人提升用數自動化
數據賦能經營能力弱
數據資產價值變現難、數據主題連接率不高、覆蓋經營生產場景不足等，不能有效支撐企業科學決策、業務改善、商業創新等行為
數據安全風險管控難
數據量增長和法規要求嚴苛，企業亟需解決數據泄露、未經授權訪問、數據濫用等多類風險問題，確保數據采、存、用的全過程安全
優勢1：全周期管理
統一數據資管理平臺，實現數據規劃-集成-治理-消費-運營全覆蓋，打造數據資產管理閉環，實現數據管理持續優化。
優勢2：全智能用數
支撐數據發現、接入、分發等自動化；機器人嵌入用數環節，變“人找數據”為“數據找人”，讓數據使用更智能便捷。
優勢3：全場景賦能
統一數據指標及KPI數字化體系，建立戰略、經營、業務等多主題數據消費場景，支撐經營洞察、運營提效、業務創新。
數據洞察賦能智能決策
構建全面、準確、實時的數據視圖，為高層及業務管理層提供豐富的決策依據，數據驅動業務高效運營
數據智能驅動業務創新
深度挖掘內外部數據，洞察客戶需求、優化產品、供應鏈等，打造個性化營銷，創新驅動高質量發展
數據資產價值變現加快
通過精細化數據管理，清晰識別、評估和計量數據資產價值，將其納入企業資產負債表，提升企業的市場估值
數據中臺夯實智慧基座
構建統一數據資產管理平臺，提升數據質量及用數水平，為AI應用提供“養料”，為組織持續轉型提供基座支撐
