数字化转型时需面对的问题
数据治理运营一体化应用场景 
数据治理运营一体化应用场景
以数据治理和数据运营拉动数据中台运转 
识别数据资产：梳理数据架构，掌握企业数据资产 
“自上而下”的梳理业务、模型 
“自下而上” ，通过元数据梳理建设企业数据资产库 
识别数据资产：形成全要素连接的数据资产 
优化数据资产：数据标准定义 
优化数据资产：数据标准形成 基于数据资产成果，进行数据标准梳理与制定。
优化数据资产：标准落地映射，数据质量检核 标准关联物理模型与质量规则，进行质量检核。
优化数据资产：数据质量管理内容 
优化数据资产：数据模型管控 
盘点数据资产：感知资产变化，处理变更与销毁 
编目数据资产：形成资产目录
主题分类方法参考 参考《信息技术 大数据 分类指南》（GB/T 38667-2020）。
多主题分类参考—工业数据分类参考 《工业数据分类分级指南（试行）》及工业和信息化部信息技术发展司解读材料 问：各方应该如何落实《指南》，共同促进工业数据管理水平的提升？ 答：企业应落实工业数据分类分级主体责任。一是制度要“实”，企业要建立健全工业数据分类分级管理制度，明确信息化部门、生产部门、行政部门等多方协同的工作机制。二是梳理要“全”，按照纵向贯穿管理层至控制层、横向覆盖全流程环节的原则，围绕数据域全面实施数据分类，形成企业工业数据清单。三是分析要“准”，鉴于不同行业、不同规模的企业因数据受损所致后果的评价标准、承受能力均存在差异，建议各行业、企业应结合自身实际，从有利于数据管理的角度，研究制定科学合理的量化定级指标。四是管理要“细”，切实做好对工业数据的差异化防护，不断完善数据管理措施，充分挖掘数据作为生产要素的潜在价值。
编目数据资产：数据资产标签 
编目数据资产：数据安全分级
| 安全级别 |
条件 |
敏感性 |
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四级 |
a) 危害人身和财产安全，例如：涉及个人敏感信息的数据。 |
敏感数据 |
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三级 |
a) 极易导致个人名誉受损、伤害身心健康或遭受歧视性待遇等，例如：涉及去标识化的个人敏感信息等数据。 b) 干扰法人和其他组织运作，损害法人和其他组织利益，例如：涉及组织内部部门及项目级别等数据。 c) 干扰社会秩序和损害公共利益，例如：公共治安视频数据等。 |
敏感数据 |
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二级 |
a) 可能造成个人名誉受损、身心健康伤害或歧视性待遇等，例如：涉及个人非敏感信息等数据。 b) 有限干扰法人和其他组织运作，有限损害法人和其他组织利益，例如：涉及组织内部公开等数据。 c) 有限干扰社会秩序和有限损害公共利益，例如：城市道路车流量、道路、桥梁、隧道等可通行数据等。 |
非敏感数据 |
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一级 |
a) 不会造成个人名誉受损、身心健康伤害或歧视性待遇等，例如：涉及去标识化的个人信息数据、个人应当知道的已公开数据、个人已授权公开的信息等。 |
非敏感数据 |
编目数据资产：数据分级示例 
面向数据需求场景的服务化封装：1.数据查阅需求
面向数据需求场景的服务化封装：2.数据加工/分析需求 
服务化数据：通过数据资产连接，快速提供数据 
服务化数据：基于数据资产的服务生成可在审批授权过自动生成，也可以由数据管理团队一键发布，同一服务生成后，无需再次生成。
服务化数据：提供快速数据获取与应用能力
数据服务化平台能力三：关联、条件与权限配置 
服务化数据：服务权限与数据权限管控 
服务化数据：系统实施厂商使用敏感数据场景 
应用数据资产：创新数据场景化应用 
示例：地产行业基于数据融合服务支撑高效业务运转 
制度流程保障：使数据建设工作持续开展 通过数据资产各环节工作的体系化整理，将数据资产管理工作机制化、常态化， 使数据资产管理工作可执行、易操作，为业务提供支撑，创造价值。
数语Datablau基金行业数据治理解决方案，规则导入，全面监控，梳理数据质量监测规则。监控数据质量。形成数据质量报告。多方配合形成解决方案。推动落地切实提升数据质量。根据主题域资产盘点目录文件，建立可视化数据资产目录。
全面监控
统一资讯
主动盘点
规则导入
爱数先进制造业非结构化数据管理系统，打造智能制造+互联网的智能制造企业，实现产品个性化、设计协同化、供应敏捷化、制造柔性化、服务主动化、决策智能化。实现数据合理的分级分类管理，帮助企业实现数据资产化和数据知识化，有效提升跨组织跨部门的团队协作。
实现数据共享
加强业务协作
促进业务创新
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提供数据质量反馈机制，助力平台及医疗机构快速提升数据质量，轻松应对海量数据存储和分析，突破用户并发高速访问瓶颈，对健康医疗大数据进行智能挖掘，提供贴近行业需要的数据深度利用，释放数据价值。
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