数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
当不同的部门通过价值链对数据进行更改时，就会创建自己的版本的数据，将其存储在竖井中，并将修改后的数据重新引入系统，这就会导致重复和冗余，最终阻碍企业的生产率和总体产出。需要MDM的最明确标志是:
•不清晰的数据视图——如果企业数据位于不同的位置、系统、应用程序和其他来源，它永远不能给出数据的完整视图，这会导致不必要的复杂性。数字化转型网www.szhzxw.cn
•发现数据变得麻烦——如果部门(供应商、产品团队、销售和市场)之间没有域间关联，那么要知道哪些数据是正确的只会变得很困难。
•降低客户满意度——客户不满意可能是不一致的、不完整的、低质量的数据的结果，这可能会导致丢弃的购物车、糟糕的评论，并可能严重损害品牌形象。
•增加非结构化数据——非结构化数据没有已定义的模式或数据模型。它可以是文本的或非文本的，但它可以引起关注，因为它可以导致巨大的歧义。数字化转型网www.szhzxw.cn
•痛苦的商业智能-不正确或不完整的数据永远不能成为准确分析的来源;它永远不能给你对市场趋势、客户想法的正确洞察，也不能告诉你如何利用数据为自己谋利。
现在需要主数据管理的主要原因是数据量的急剧增加。IDC预测，到2025年，将产生175 ZB的新数据。在这样的趋势下，数据管理人员只能想象与数据相关的复杂性将如何加剧。每个企业都渴望:
驱动创新
改善供应商和合作伙伴关系数字化转型网www.szhzxw.cn
缩短上市时间
加强合规和风险管理
降低成本、提高利润率
提高决策能力
实现收入增长数字化转型网www.szhzxw.cn
加强客户关系和服务
提高运营效率
提高业务流程敏捷性
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数字化转型网数据专题包含哪些内容
数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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2、数据研习社：与全球数据相关专家、实践者共同探讨相关问题，推动产业发展！
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4、典型案例参考：与数字化转型网数据要素X研习社社员一起学习典型案例，共探企业数据落地应用
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