数据分散
订单、客户、商品、财务、运营数据分布在多个系统，缺少统一口径。
适合场景
很多AI和经营分析项目卡住，不是模型不够强，而是数据口径、质量和来源没有治理好。
报表不可信
不同部门报表数字不一致，指标定义和统计周期难以追溯。
AI缺少数据基础
想做AI问答、智能分析或数字员工，但知识和业务数据质量不稳定。
核心交付内容
- 数据源盘点、字段梳理、数据字典、数据目录和血缘关系梳理。
- 主数据、指标体系、质量规则、异常校验和修复流程。
- 经营报表、可视化看板、权限分级、导入导出和日志追踪。
- 为AI知识库、智能体、ERP和增长分析提供可持续数据底座。
实施流程
- 数据盘点识别系统、表、字段、报表和关键业务指标。
- 规则设计定义指标口径、质量规则、权限和更新机制。
- 治理落地执行清洗、整合、看板和流程改造。
- 持续运营跟踪数据质量、报表使用和业务反馈。
常见问题
数据治理必须一次做完吗？
不需要。通常从高价值业务域开始，例如客户、订单、库存或财务指标，逐步扩展。
数据治理和数据分析有什么关系？
数据治理提供可信的数据口径和质量基础，数据分析在此基础上产出洞察、预测和决策支持。