数据治理中心业务挑战
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本文由AI智能模型生成，在自有数据的基础上，训练NLP文本生成模型，根据标题生成内容，适配到模板。内容仅供参考，不对其准确性、真实性等作任何形式的保证，如果有任何问题或意见，请联系contentedit@huawei.com或点击右侧用户帮助进行反馈。我们原则上将于收到您的反馈后的5个工作日内做出答复或反馈处理结果。
数据治理的挑战
缺乏企业数据体系标准和数据规范定义的方法论，数据语言不统一 ；
缺乏面向普通业务人员的高效、准确的数据搜索工具，数据找不到；
缺乏技术元数据与业务元数据的关联，数据读不懂；
缺乏数据的质量管控和评估手段，数据不可信。
数据运营的挑战
数据运营效率低，业务环境的快速变化带来大量多样化的数据分析报表需求，因为缺乏高效的数据运营工具平台，数据开发周期长、效率低，不能满足业务运营决策人员的诉求。
数据运营成本高，数据未服务化，导致数据拷贝多、数据口径不一致，同时数据重复开发，造成资源浪费
数据创新的挑战
企业内部存在大量数据孤岛，导致数据不共享、不流通，无法实现跨领域的数据分析与数据创新。
数据的应用还停留在数据分析报表阶段，缺乏基于数据反哺业务推动业务创新的解决方案。
