中國企業大數據聯盟

Ⅰ 央企數據聯盟騙人嗎

騙人不至於，就看數據有沒有效果了，一方面是看建模能力怎麼樣，其次就是運營的優化能力了！
大數據獲客可以根據用戶的行為進行分析篩選
1.可以抓取指定的任意網站，比如同行的網站，網址，鏈接，URL，獲取該網站的實時訪客聯系方式，並且可以通過瀏覽網站的次數來進行優化，比方說篩選瀏覽2次以上的用戶，就能夠過濾掉瀏覽1次這種誤點或者惡意點擊的情況；
2.可以抓取指定的任意垂直行業APP，抓取高頻次，高頻率瀏覽用戶聯系方式；
3.可以抓取指定任意企業400電話，和任意固話座機的當天呼入呼出記錄精準數據，並且可以通過通話時長來進行優化，比方說咱們可以篩選抓取溝通時長在30秒以上的用戶，或者篩選溝通在1分鍾以上的用戶；
4.可以獲取網站，垂直APP的新注冊用戶精準數據
5.還可以通過人群畫像，年齡、性別、地區等來進行篩選優化用戶群體
大數據獲客基本上各行各業都可以做的，目前很多行業企業都在用大數據獲客！
說白了就是你想要什麼樣的客戶，大數據就可以通過咱們的需求標簽來搭建模型，符合咱們標準的客戶都可以篩選出來的！大數據獲客通過大數據分析的方式，直接觸碰意向客戶，通過大數據外呼平台直接對接溝通意向客戶，大大解決了企業獲客難的問題，並且大大降低了企業的獲客成本！

Ⅱ 航班管家開放平台——打造航空鐵路出行行業的企業級SaaS服務平台

「 本項目案例由 航班管家 投遞並參與 由數據猿&上海大數據聯盟聯合推出的「行業盤點季之數智化轉型升級」大型主題策劃活動之《2021中國企業數智化轉型升級創新服務企業》榜單/獎項的評選。

航班管家開放平台是航空鐵路出行行業首個SaaS級服務平台，聚焦大交通出行服務行業數字化升級，基於民航局空管局授權的官方動態數據，整合航空、鐵路、場站、旅客、貨運等多維度數據，結合擁有自主知識產權的演算法模型與行業Know-how，面向行業提供多種數據服務產品和數據解決方案，賦能行業合作夥伴、幫助其提效降本。

如數字化程度有待提高的旅行社、票務代理、TMC、企業差旅部門等，用戶在其平台購票後，需要通過其他第三方平台查詢航班/列車動態信息，用戶體驗感和便利程度大大降低，航班管家面向這些企業，提供SaaS級產品【行程服務H5】，客戶可根據自身需求進行頁面個性化配置，然後將配置好的頁面直接嵌入自有APP、公眾號、小程序等產品中，方便用戶在自有平台完成購票、動態查詢等服務，形成服務閉環，提高用戶體驗，同時降低企業開發成本。

面向數據分散在各個部門、協調難度大，但正在進行數字化轉型的航司、機場等企業，還有需要分析數據的金融、券商、媒體、院校、咨詢公司、研究機構等行業，航班管家提供【智數出行】服務，包括數據分析平台、可視化大屏、大數據分析報告等產品，分析行業數據、洞察行業發展，提供有價值的分析結果與行業洞見，以滿足行業日常工作及決策支撐需要，助力企業數字化轉型升級。

實施時間

開始時間：2021年1月初完成項目立項

里程碑節點：
2021年1月25日
·官網V1.0版本上線。
·華為雲上代碼部署，正式環境搭建完成。

2021年4月8日
·平台V1.0版本上線，支持賬號認證、產品服務開通。

2021年5月31日
·平台V2.0版本上線，行程服務產品支持套餐包購買，H5版本官網、產品介紹頁上線。
·首批客戶上線，分貝通、公務之家、QQ瀏覽器、UC瀏覽器等。

2021年6月30日
·平台V3.0版本上線，官網全新改版、行程服務產品支持功能模塊可配置化、支持在線掃碼支付。

截止時間：2021年年8月底

依託於航班管家多年的數據積累及服務B端、C端用戶經驗總結，打造一站式開放平台，致力於為多種行業用戶提供民航、鐵路、航空貨運大交通數據及其衍生產品與服務，如行程服務H5、API介面、大數據分析報告、數據分析工具及可視化等，助力企業提升服務水平、降低成本、提高效率，並為企業決策提供輔助支持。

行程服務H5

為OTA/TMC/旅行社/企業差旅部門等，提供基於H5頁面的航空/鐵路行程全流程信息服務，企業可將H5頁面直接嵌入自有移動端產品中，如APP、公眾號、小程序，讓出行旅客/員工不再依賴其他第三方產品，在自有產品中即可掌握行程動態信息，方便旅客/員工合理安排規劃行程，提升出行體驗，提高服務滿意度，增強用戶黏性，同時降低企業開發維護成本。

API介面

為各類需要航班/列車動態信息、航班/列車准點率、飛機/列車基礎參數、機場/車站基礎設施信息及其他相關數據的企業，提供API介面服務。如用車行業，基於實時的航班/列車動態信息，做好機場/車站接送業務支持，合理安排車輛調度，提高服務效率；保險業，基於准點率數據，實現延誤險動態定價，基於航班/列車動態數據，自動判斷航班延誤/取消是否達到賠付標准，實現自動理賠，提高理賠效率；OTA，提供飛機/列車基礎參數數據，如機型、車型、座椅間距、 娛樂 設施配備等，供用戶在選擇航班時做參考，提升服務體驗感。

數據報告

基於航班管家多年的民航鐵路數據積累，分析民航鐵路交通運輸和旅客出行狀況，提供定期、專題等多種類型的專業分析報告，還可基於行業專家團隊能力提供深度行業咨詢服務，從整體上把握市場趨勢，為日常工作及生產經營決策提供支持。如為發動機製造商，圍繞機隊數據、飛機利用率、停場時長等指標，提供機隊分析報告，幫助其快速掌握航司機隊狀況；為機場、航司、金融、證券、媒體等行業，圍繞計劃/實際航班量、航班執飛率、航班座位數、航班擁擠度、旅客運輸量等指標，提供民航運行周報，從整體上把握民航運行狀況，了解行業趨勢；節假日時發布專題報告，分析旅客出行數據， 探索 旅客出行規律，為航司、旅行社、酒店等企業，在制定節假日產品時，提供數據支持。

數據分析工具及可視化

基於行業領先且專業的民航鐵路出行大數據及擁有自主知識產權的演算法模型，通過可視化平台，將分析、預測數據深入淺出的展現出來。如Mapping System（航線網路圖），提供航司、機場航線布局，並對數據進行分析展示，方便用戶直觀便捷的查機場/航司航線狀況、通航點狀況、空鐵聯運銜接狀況；大數據平台，提供官方統計、機場分析、航司分析、航線分析、鐵路分析等分析模塊，幫助航司/機場快速掌握民航鐵路整體運行狀況，了解對標機場/航司運行狀況，為機場/航司運行、服務提升、產品優化提供數據支撐；為文旅廳，提供空鐵聯運實時監測系統，幫助文旅廳實時掌握機場/火車站實時旅客流量、航班運行狀況、旅客運行狀況，提前做好景區開放、接待籌備等工作。

海量數據實時處理，及時准確對外輸出。我們的數據覆蓋全球1100+家航空公司，5000+座機場，境內航班數據覆蓋率達100%，全球航班覆蓋率達98%，每天處理超過20萬趟航班的動態信息，智能推送40多類旅客行程關懷信息，國內航班實際起降時間准確率達99%。同時，自建鐵路資料庫已覆蓋國內3138個車站，10000+班車次，每日覆蓋中國國內90W+進出站車次。

航班動態的數據是由數據生產者實時解析的，數據生產者將解析的數據發送到Kafka，由消費服務對數據進一步消費處理，最終由消費服務將有效的數據同步到MySQL資料庫中存儲。

全球每天約有10萬次航班的起降，預計每分鍾產生5萬條航班動態數據合計14M，每天產生的數據約20.4G，每月612G，每年7.2T ; 航班管家數據覆蓋全球1100+家航空公司，5000+座機場，境內航班數據覆蓋率達100%，全球航班覆蓋率達98%，每日處理超過20萬趟航班的動態信息。

為了面向行業提供多種數據服務產品和數據解決方案，賦能行業合作夥伴、幫助其提效降本，2021年01月06日，公司領導召集部分員工，確定了項目的大致方向，提出了依託現有的航班、高鐵數據介面，開發一個「航班管家開放平台」的SaaS平台。

01

項目設計

研發人員根據項目提出的需求，第一時間畫了簡單的設計圖。

航班管家開放平台可主要分為3個大模塊和15個子模塊：3個大模塊分別是控制台模塊、數據服務模塊、數據中心模塊。15個子模塊分別是：用戶模塊、鑒權模塊、產品模塊、網關模塊、API數據模塊、H5數據模塊、控制台模塊、管理後台模塊、賬單模塊、余額模塊、批價模塊、支付模塊、時間軸模塊、行程中心模塊、行程消息模塊。

控制台模塊：

提供用戶專屬賬號登陸「航班管家開放平台」的控制台，開通「行程服務」中的產品獲取航班、高鐵服務的專屬API介面數據和下載「數據報告」產品中有價值的大數據分析報告等。

數據服務模塊：

數據中心模塊：

基於民航空管局授權的官方動態數據，整合航空、鐵路、場站、旅客、貨運等多維度數據，結合擁有自主知識產權的演算法模型與行業Know-how，構建有價值的數據。

02

技術選型

技術團隊了解完業務的需求，考慮到用戶的類型和規模，為了保證系統的安全性、可用性、穩定性、可伸縮性和可維護性，確定了以下的架構模式：

2.1、分層模式：

控制台模塊採用的是分層模式：表示層、應用層、數據訪問層。

表示層：

使用Vue.js等進行前端展示，完成集成和數據展示功能。

應用層：

使用Spring Cloud、Log4j、MyBatis等開源框架，Spring Cloud使用的計算機編程語言是Java，保證了系統代碼的可移植性、安全性、可維護性，同時它也是一個分布式系統，保證了系統的可伸縮性、可維護性、可用性。

數據訪問層：

綜合使用Kafka、MySQL、Redis等多種開源技術，高效完成數據存儲、資源調度、數據計算等，為業務及其他環節做支撐。

2.2、主從設備模式

數據中心模塊中的資料庫MySQL採用主從設備模式：主設備儲存數據最終的計算結果，從設備中返回主設備中的計算結果。

MySQL使用主從設備模式，實現了實時災備，在單台機器發生故障的時候，可以迅速的切換到其它機器，即實現了數據的備份，又保證了服務的高可用，同時從設備可以有多個，也保留了服務的擴展性。

2.3、代理模式

採用Nginx伺服器的反向代理，防止主伺服器被惡意攻擊，確保數據的安全，提供數據的防護能力。同時Nginx伺服器提供有負載均衡和動靜分離的實現支持，可以極大的提高服務的安全性、穩定性，可用性。為了進一步保證網路安全，所有的服務均採用HTTPS加密協議進行網路資源傳輸，為用戶良好的體驗效果提供保障。

03

實施過程

2021-01-18

以下模塊分別完成了伺服器端文檔編寫和介面開發並發布測試環境：

1. 產品模塊完成了H5資源和API資源的在線配置相關介面；

2. 鑒權模塊完成了資源訪問的鑒權相關介面；

3. 用戶模塊完成賬戶信息的維護相關介面；

4. API數據模塊完成了航班數據輸出介面、高鐵正晚點數據輸出介面；

5. H5數據模塊完成了航班詳情頁和高鐵詳情頁伺服器端介面；

6. 控制台模塊完成產品列表、應用列表相關介面。

2021-01-25

1. 控制台模塊和產品模塊、鑒權模塊、前端完成聯調和上線；

2. 網關模塊和鑒權模塊、產品模塊、H5數據模塊、API數據模塊完成聯調並上線；

3. 管理後台模塊完成了基礎框架的搭建和許可權系統的開發、測試和部署到線上華為雲。

2021-02-25

以下模塊分別完成了伺服器端文檔編寫和介面開發並發布測試環境：

1. API數據模塊完成高鐵動態、列車時刻表輸出相關介面；

2. H5數據模塊完成航班詳情頁內部跳轉鏈接頁面、高鐵詳情頁內部跳轉鏈接頁面；

3. 時間軸模塊完成卡片元數據和階段卡片關聯的相關介面；

4. 控制台模塊完成用戶注冊、找回密碼、更換手機號、主題配置相關介面；

5. 管理後台模塊完成產品貨架的展示、產品上下架，用戶信息，系統配置。

2021-03-08

1. API數據模塊和網關模塊完成高鐵動態、列車時刻表輸出的聯調、上線；

2. H5數據模塊和網關模塊、前端完成航班詳情頁、高鐵詳情頁內部跳轉鏈接頁面的聯調、上線；

3. 時間軸模塊和管理後台模塊完成卡片元數據和階段卡片關聯的聯調、上線；

4. 控制台模塊和用戶模塊、前端完成戶注冊、找回密碼、更換手機號、主題配置的聯調、上線；

5. 管理後台模塊完成產品貨架的展示、產品上下架、用戶信息、系統配置的上線。

2021-03-26

以下模塊分別完成了伺服器端文檔編寫和介面開發並發布測試環境：

2. 行程消息模塊完成消息推送、消息列表展示的相關介面；

3. 控制台模塊完成用戶的認證、應用的動態配置、銀行卡對公轉賬充值的相關介面；

4. 批價模塊完成了產品的批價處理相關介面；

5. 賬單模塊完成了生成產品的消費訂單相關介面；

6. 余額模塊完成了消費訂單的扣費相關介面

7. 支付模塊完成了企業賬戶信息的維護、銀行卡對公轉賬充值到余額、余額支付、余額查詢的相關介面；

8. 管理後台完成用用戶認證審核、戶充值的訂單和充值處理的相關介面。

2021-04-08

1. 行程中心模塊和網關模塊、控制台模塊完成了聯調、上線；

2. 行程消息模塊和網關模塊、控制台模塊完成了聯調、上線；

3. 賬單模塊和批價模塊、余額模塊、支付模塊完成了聯調、上線；

4. 控制台模塊和支付模塊、管理後台模塊、前端完成了聯調、上線；

5. 管理後台模塊和控制台完成了聯調、上線。

2021-05-15

以下模塊分別完成了伺服器端文檔編寫和介面開發並發布測試環境：

1. 支付模塊完成支付寶、微信掃碼支付的相關介面；

2. 賬單模塊完成了日賬單、月賬單統計和明細查詢的相關介面；

3. 控制台模塊完成了用戶賬單的匯總和明細的展示和導出、行程服務產品套餐包展示和購買和訂單的支付、查詢相關介面；

4. 批價模塊完成行程服務產品套餐包的批價；

5. 管理後台模塊完成產品套餐的錄入、上下架，用戶購買套餐的展示、用戶訂單的相關功能。

2021-05-31

1. 支付模塊和控制台完成掃碼支付的聯調、上線；

2. 賬單模塊和控制台完成賬單統計和明細查詢的聯調、上線；

3. 控制台模塊和支付模塊、前端完成套餐的展示、購買和訂單列表的查詢的聯調和上線；

4. 批價模塊和控制台模塊完成套餐包相關產品的計費調整的聯調和上線；

5. 管理後台模塊完成了測試和上線。

2021-06-18

以下模塊分別完成了伺服器端文檔編寫和介面開發並發布測試環境：

1. 控制台模塊完成支付寶、微信掃碼充值到余額，航班詳情頁、高鐵詳情頁支持功能模塊可配置化；

2. H5數據模塊完成航班詳情頁、高鐵詳情頁功能模塊的動態展示。

2021-06-30

1. 控制台模塊和支付模塊、前端完成掃碼充值聯調、航班/高鐵詳情頁的功能模塊動態配置的聯調、上線；

2. H5數據模塊和前端完成航班詳情頁、高鐵詳情頁功能模塊的動態展示的聯調、上線；

3. 前端完成官網的全新改版上線。

民航局空管局官方授權數據，為航班信息提供了官方來源的數據，充實、完善了底層資料庫。

·與交通行業專業院校、科研院所、金融券商等展開合作，特聘各領域專家組成專家團隊，為客戶提供深度的行業咨詢服務及分析報告產品。

一、項目定位

1. 概述：大交通數據及服務開放平台，為多種行業用戶提供民航、鐵路、航空貨運大交通數據及其衍生產品服務，並根據各行業特色和需求，提供個性化、配套完善的解決方案。

2. 目標：封裝航班管家的各項能力，向平台用戶輸出多種類的產品服務及解決方案。提供一站式自助化線上服務，降低自身人力成本投入。

3．提供成熟穩定的行程服務H5頁面，企業可在自有移動端產品中嵌入航班、列車行程服務及行程管理頁面，以企業自己的品牌，在自有產品中一站式全流程服務出行用戶，讓用戶能輕松管理自己的行程。幫助企業顯著提升用戶出行體驗，更好服務用戶，創造更多商業價值。

4. 可為企業高效快速對接以下成熟型行程服務產品降低企業開發成本、提升用戶出行服務滿意度，如行程管理、航班行程服務、列車行程服務、全場景服務信息推送。用戶可隨時查看已有行程/ 歷史 行程

用戶可自主添加航班、列車行程，支持航班號/起降地查詢航班信息、車次號/出發到達站查詢火車信息，航班行程服務，圍繞用戶航空出行場景，提供精準的航班動態信息，並將航空出行全流程劃分為多個階段，在不同階段提供不同的數據和服務，企業可通過H5頁面將服務嵌入自有產品中，為用戶提供一站式全流程服務。不同行程階段，給用戶提供的服務，可以在平台進行配置。實時、精準呈現航班動態相關信息，大數據預測起飛及到達時間，准確告知值機櫃台和登機口信息，詳細指引登機路線，確保用戶順利登機，航班近期准點率及平均延誤時長統計。

二、目標群體

1. 短期目標群體：

有數據使用需求的中小型用戶，如券商、咨詢公司、學者學生、創業開發者等（對標API介面產品）。

有數據分析需求，需要數字化分析工具的用戶，如機場、航司、政府、製造商等（對標數據平台、數據報告產品）。為C端提供行程服務需求的用戶如中小型OTA、TMC等（對標行程服務產品）。

2. 長期目標群體：

有貨運數據需求的用戶，如物流、貨運代理等（對標貨運服務產品）

為服務的各領域提供專業的解決方案，如OTA、物流、航司、機場、製造商、用車、保險、車聯網、集成系統開發、雲服務等。

成效：

保險：行業數據分析核算，實時核保，賠付周期提升99%，賠付率降低50%，優化用戶服務體驗。

網約車：合理優化網約車資源利用率，平均減少接送機司機空等時間75分鍾/年。

酒店：為酒店提供用戶行程管理，6小時酒店航班信息同步，提高房源利用率，提升「機+酒」服務體驗。

物流：為物流快遞行業提供發貨前中後數據信息參考，航班管家為中國90%的航空快件服務商賦能提效。

航班管家

航班管家是國內領先的智能出行平台，以「航班+高鐵」的行程服務為核心，服務全面覆蓋航班、高鐵以及專車接駁三大出行場景，服務所有大交通出行用戶。面向C端，航班管家為用戶提供航班/列車動態信息、票務/酒店預訂、專車接送、出行攻略內容等在內的一站式出行服務，讓出行成為美好的生活方式；面向B端，航班管家構建覆蓋航班和鐵路出行全場景的企業級SaaS平台，聚焦大交通出行服務行業數字化升級，為OTA、TMC等行業提供多場景服務解決方案，賦能合作夥伴，提效降本。

Ⅲ 中企數據聯盟是真的嗎

真的。中企數據聯盟是大數據互讓冊聯網平台，以大數據為入口，優化線上線下資源，合理配運嘩置，賦能實體，致力於打造店、商、企業及幫扶個人創業的生態體系，持有正規合法經營文件，旁滑行屬於合法企業，是真的。

Ⅳ 中企數據聯盟上市的時間

11月4日，由中國電信、中國東方航空、中國航信、乎碼悶工信部電信研究院、互聯網協會互聯網金融工作委員會、易車、亞信科技、晶贊科技8家單位發起，45家企業聯合組成的中國企業大數據聯盟在北京成立。聯盟將致力於推動跨界大數據標准制定與合作，積極促進大數據技術成果在各行業的應用推廣，全面提升成員單位大數據應用的整體水平。同時，匯聚各方力量，借鑒世界先進經驗，使聯盟成為推動大數據技術進步、應用創新的中堅力量，為我國大數據產業健康發展作出貢獻。

中國企業大數據聯盟總理事長、中國電信集團公司總經理楊傑到會致辭。他表示，大數據在優化商業服務、拉動信息消費、改善社會治理、促進經濟轉型等方面發揮著越來越積極的作用。中國企業大數據聯盟的成立，對推動大數據技術標准和數據安全標準的建立、跨界合作與商業模兄模式創新有著積極的意義。中國電信作為聯盟的發起方和倡導者，將堅持「全面聚合、深入挖掘、高效應用」的大數據發展戰略，開展全面深層次合作，全力打造數據生態鏈，推動大數據創新發展。

據介紹，中國企業大數據聯盟將給企業提供一個多維度數據共享的歲彎平台，促進聯盟成員加強交流，充分利用已有的數據能力，實現跨行業、多維度的數據互補，在產業規模化、行業陽光化、使用規范化方面，建立起統一的數據標准和數據安全機制，更大程度地挖掘企業大數據使用的能力，促進創新應用推廣。

中國企業大數據聯盟設理事會和秘書處，理事會由標准與安全委員會、專業應用委員會組成。標准與安全委員會將從用戶隱私、信息安全、數據標准、服務規范四個方面進行標准制定，具體指導聯盟內部企業的大數據應用方向。專業應用委員會將專注於大數據商業模式的創新，推動各項研究成果在各行業示範應用和落地。

Ⅳ 中企數據聯盟加盟是騙局嗎

不是。中者枝企數據聯盟加盟是經過國家首數敏工信部備案許可、認證合法的，不是騙局，此聯盟是大數據互聯畢仿網平台，以大數據為入口，優化線上線下資源，合理配置，賦能實體，致力於打造店、商、企業及幫扶個人創業的生態體系。

Ⅵ 大數據未來的發展前景怎麼樣

數據的資源化
何為資源化，是指大數據成為企業和社會重視的重要戰略資源，並已成為我們爭相搶奪的新焦點。因此，企業必需要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。
與雲計算的深度結合
大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓寬的根底設備，是產生大數據的渠道之一。自2013年開端，大數據技能已開端和雲計算技能緊密結合，估計未來兩者聯系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革新，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
科學理論的打破
隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技能革新。隨之興起的數據發掘、機器學習和人工智慧等相關技能，可能會改變數據世界裡的許多演算法和根底理論，實現科學技能上的打破。
數據科學和數據聯盟的成立
未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個根底渠道，也將建立起跨領域的數據同享渠道，之後，數據同享將擴展到企業層面，而且成為未來產業的中心一環。
數據走漏泛濫
未來幾年數據走漏事件的增長率或許會到達100%，除非數據在其源頭就可以得到安全保障。可以說，在未來，每個財富500強企業都會面臨數據進犯，不管他們是否現已做好安全防範。而一切企業，不管規劃大小，都需要從頭審視今日的安全界說。

Ⅶ 中國光谷大數據聯盟的企業有1500家嗎

沒有。據悉，該聯盟神殲由長江大數尺扒據交易中心、亞信數據、中百集團等13家公司聯合發起，聯盟成立後，將促進華中地區大數據產業上、陵瞎昌中、下游之間和供需方之間的有效合作與對接，計劃未來吸納聯盟成員1500家。

Ⅷ 國內能做數據治理的公司

國內能做數據治理的公司

數據治理（DG）是增長最快的學科之一，但在定義數據治理方面，許多組織都在努力。

Dataversity稱DG是「有助於確保組織內數據資產正式管理的實踐和流程。」這些實踐和流程可能因組織的需求而異。因此，在為組織定義數據治理時，考慮推動其採用的因素非常重要。

定義數據治理：期望的結果

在定義組織范圍的DG計劃時，一個好的起點是考慮所需的業務成果。這種方法確保所有相關方都有共同的目標。

過去的Data Governance 1.0示例主要涉及對數據進行編目以支持搜索和發現。這種方法的本質，加上DG計劃通常在沒有來自更廣泛業務的投入的情況下孤立於IT部門的事實，意味著這種做法經常難以增加價值。

如果沒有來自更廣泛業務的投入，數據編目過程就會缺乏背景。通過忽略包括組織的主要數據公民 - 那些管理和/或利用日常數據進行分析和洞察的公民 - 組織數據經常受到重復，不一致和質量差的困擾。

現代數據驅動業務的本質意味著這些數據公民遍布整個組織。此外，許多關鍵數據公民（認為數據使用的增值方法，如數據驅動營銷）並未積極參與IT部門。

正因為如此，Data Governance 1.0計劃在令人沮喪的頻率上失敗了。

當然，對於將監管合規性確定為數據治理驅動因素的組織而言，這是個問題。考慮到數據驅動型業務的本質 - 不斷捕獲，存儲和利用新數據 - 滿足合規性標准不能被視為一次性解決方案，因此數據治理無法排除優先順序並且不得不失敗。

即使那些設法無限期地維持輸入數據治理需求水平的企業，也會發現Data Governance 1.0方法需要。在監管合規性方面，缺乏與數據治理1.0相關的背景，以及導致的不準確性意味著潛在的嚴重數據治理問題可能毫無根據，並導致對違規行為的影響。

我們建議組織在實施DG時，不僅要將數據編目和合規性視為預期結果。在數據驅動的業務環境中，數據治理發現其作為增值計劃的真正潛力。

將數據治理所需的業務成果確定為增值計劃的組織也應該考慮數據治理1.0的缺點，任何未將增值視為業務成果的組織都應該問自己「為什麼？」

許多21的最大市場干擾的ST世紀已經數字精明的創業公司具有強大的數據策略-想製作的Airbnb，亞馬遜和Netflix。如果沒有高數據治理標准，這些公司就無法對其數據充滿信任，無法自信地採取這種數字優先戰略，使其難以管理。

因此，在數據驅動的業務時代，組織應該考慮數據治理2.0戰略，DG將成為一個組織范圍的戰略計劃，從IT范圍中解除實踐。

這種對數據治理的協同作用本質上涉及數據在治理過程中的最大受益者和用戶，這意味著數據編目等功能可從更大的背景，准確性和一致性中受益。

這也意味著組織可以更好地信任他們的數據，並更有把握地滿足監管合規性的標准。這意味著組織可以通過更准確的分析和分析方法更好地響應客戶需求，從而提高滿意度。這意味著組織不太可能遭受數據泄露及其相關損害。

Ⅸ 中企數據聯盟犯法嗎

您好，中企數據聯盟不犯法，是一個由中國企業聯合發起的聯盟，旨在建立一個安全、可靠、穩定的大數據服務生態環境，為企業提供優質的數據和應用服務。

Ⅹ 大數據頭部企業有哪些由這三家引領新風口

中國大數據產業聯盟發布的《中國大數據產業發展地圖》和《中國大數據產業發展白皮書》指出，多年來，大數據技術的快速發展，以及大數據與人工智慧、VR、5G、區塊鏈、邊緣智能等新技術的融合融合，不斷加速技術創新。與此同時，隨著建設新型智慧城市和數字城市的熱潮，世界各地的大數據相關園區正在加速建設，大數據產業持續增長。

細數三家機構重金持倉的大數據質量龍頭：

1.數字政通

優勢及發展模式：公司核心產品基於雲計算和大數據技術。採用柔性插件技術構建全移動多業務集成平台，實現系統架構的即插即用。採用統一的時空信息管理技術，將2D地圖、三維模型、三維場景、視頻等各種基礎信息整合到一個時空系統中，為智慧城市各行業提供一個全天候、一體化的城市綜合公共信息管理平台。

2.海量數據

作為公司數據中心的解決方案和服務提供商，主要為大中型企事業單位的數據中心搭建IT基礎設施數據平台，提供數據存儲和安全、資料庫和數據管理、雲計算等相關的解決方案和技術服務。

公司作為國內領先的數據技術提供商，主要為大中型企事業單位的數據中心搭建數據基礎平台，為客戶提供資料庫、數據計算、數據存儲相關的產品和服務。作為資料庫公司的核心業務，主要針對客戶的實際需求，在滿足性能、安全性和連續性的前提下，提供最優的資料庫資產配置。公司高度重視自主創新，以資料庫為核心，先後研發推出了一系列高性能、高可用、高安全性的資料庫產品。

3.雪迪龍

是一家集R&D、設計、生產、銷售、服務為一體的國家高新技術企業，擬合資設立北京長能環境大數據技術有限公司（暫定名）。合資公司的投資總額為2000萬元人民幣。合資項目包括大數據採集與處理、互聯網相關技術服務等。