本文由AI智能模型生成，在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練NLP文本生成模型，根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容，適配到模板。內(nèi)容僅供參考，不對其準(zhǔn)確性、真實(shí)性等作任何形式的保證，如果有任何問題或意見，請聯(lián)系contentedit@huawei.com或點(diǎn)擊右側(cè)用戶幫助進(jìn)行反饋。我們原則上將于收到您的反饋后的5個(gè)工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
數(shù)據(jù)治理的挑戰(zhàn)
缺乏企業(yè)數(shù)據(jù)體系標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)規(guī)范定義的方法論，數(shù)據(jù)語言不統(tǒng)一 ；
缺乏面向普通業(yè)務(wù)人員的高效、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)搜索工具，數(shù)據(jù)找不到；
缺乏技術(shù)元數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)，數(shù)據(jù)讀不懂；
缺乏數(shù)據(jù)的質(zhì)量管控和評估手段，數(shù)據(jù)不可信。
數(shù)據(jù)運(yùn)營的挑戰(zhàn)
數(shù)據(jù)運(yùn)營效率低，業(yè)務(wù)環(huán)境的快速變化帶來大量多樣化的數(shù)據(jù)分析報(bào)表需求，因?yàn)槿狈Ω咝У臄?shù)據(jù)運(yùn)營工具平臺，數(shù)據(jù)開發(fā)周期長、效率低，不能滿足業(yè)務(wù)運(yùn)營決策人員的訴求。
數(shù)據(jù)運(yùn)營成本高，數(shù)據(jù)未服務(wù)化，導(dǎo)致數(shù)據(jù)拷貝多、數(shù)據(jù)口徑不一致，同時(shí)數(shù)據(jù)重復(fù)開發(fā)，造成資源浪費(fèi)
數(shù)據(jù)創(chuàng)新的挑戰(zhàn)
企業(yè)內(nèi)部存在大量數(shù)據(jù)孤島，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不共享、不流通，無法實(shí)現(xiàn)跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)創(chuàng)新。
數(shù)據(jù)的應(yīng)用還停留在數(shù)據(jù)分析報(bào)表階段，缺乏基于數(shù)據(jù)反哺業(yè)務(wù)推動業(yè)務(wù)創(chuàng)新的解決方案。
