未来,决定数字企业是否能够实现精准营销、智能营销的基础是数据价值,而数据质量定义了数据价值的核心部分。企业亟需多措并举筑牢数据质量生命线,建立基于第三方权威数据的数据校验模式,保证电网的数据质量稳步提升。

规划方法

 




       数据质量标准体系搭建方法是一个集治理-考核-整改为一体的治理方法,引入“控制增量、清理存量、辅助运营、考核评价”的理念,客户基础信息的数据质量重点采用数据校验的方式进行治理与管控。


规划内容

 
     
       与外部单位(电信运营商、不动产交易中心、“四标四实”、公安、银行等)开展数据联合校验工作,从增量数据和存量数据两个角度入手全面提升数据质量。



增量数据治理模型

存量数据治理模型

规划价值

 
     
        1.降低业务运营成本:标准化的数据定义让业务部门之间的沟通保持顺畅,降低由于数据不标准、定义不明确引发的各种沟通成本。
        2.提升业务处理效率:高质量的数据环境和高效的数据服务让企业员工可以方便、及时地利用所需数据,有效提高工作效率。
        3.赋能管理决策:优质的数据质量有利于提升数据分析和预测的准确性,从而改善决策水平。

 


典型案例

 




       广州供电局数据“四要素”质量提升咨询项目
       新疆天富主数据管理咨询规划项目


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