构建互联网产品数据管理体系

一汽数字化基础知识题库一.选择题1.数字化研发是指在研发各个环节中广泛应用先进的数字化研发工具与（ C ），通过构建项目管理系统、数据管理系统、CAD 协同设计平台与CAE虚拟仿真，实现研发的数字化全覆盖。

A.仿真硬件B.仿真软件C.仿真技术D.计算机辅助工具2.数字化研发以CATIA、CAD工具为基础，扩增应用汽车行业专业模块，打造（ D ）的技术研发平台，同时在研发体系内建立设计规范与设计知识的沉淀与积累，进而逐渐建立智能化的设计导航系统。

A. 专业化B.标准化C.数字化D.以上3.在红旗内部，数字化制造以实现（ C ）为核心，贯穿产品设计、生产规划与生产执行环节，通过结合虚拟工厂与实际工厂、建设仿真验证能力、打通实时数据与完善IT支持与数据管理，实现高效率、高质量、可控成本的极致交付和卓越运营A.数字主线B.数字孪生C.数字化工厂D.数字化研发4.数字化工厂是指以覆盖（ C ）的相关数据为基础，在计算机虚拟环境下利用三维建模，虚拟仿真等数字化技术，为涵盖产品设计，生产规划，工程组态，生产执行，后期运营服务在内的生产活动全价值链打造无缝集成，提供虚实精准映射的工厂解决方案。

A.数字化研发全流程相关数据B.数字化制造全流程相关数据C.产品全生命周期相关数据D.高端定制化客户需求相关数据5.在红旗内部，预计于2020年底，实现数字化工厂（A ）五大关键能力。

A.数字化可视、数字化驱动、数字化流转、数字化存储及数字化采集B.数字化设计、数字化驱动、数字化流转、数字化存储及数字化采集C.数字化可视、数字化运营、数字化流转、数字化存储及数字化采集D.数字化设计、数字化运营、数字化流转、数字化存储及数字化采集6.现代数字化组织具有三种模式：（A ）。

①数字化管理成立独立的业务部门②数字化管理嵌入已有业务部门③设立独立的数据化能力中心④数据化能力中心嵌入已有业务部门A. ①②③B. ②③④C. ①②④D. ①②④7.数据化能力中心（DCC）主要有三个功能：（B ）。

构建全面的数据分类分级体系的要点与思路随着信息技术的迅速发展和互联网的普及，数据的重要性愈发凸显。

在海量的数据中，如何进行分类和分级管理成为了当务之急。

构建全面的数据分类分级体系可以帮助组织和个人更好地管理和利用数据资源，提高工作效率和决策质量。

本文将探讨构建全面的数据分类分级体系的要点和思路。

一、明确分类分级的目的与意义构建全面的数据分类分级体系有助于实现以下目的与意义：1. 方便数据的管理和查找：通过合理的分类和分级，可以将海量数据进行整理和组织，便于快速查找和使用。

2. 提高数据的价值和利用率：通过分类和分级，可以更好地理解和利用数据，从而发现更多的机会和洞察力，提高数据的价值和利用率。

3. 加强数据的安全与保护：通过分类和分级，可以对不同级别的数据进行不同程度的保护，提高数据的安全性。

4. 促进数据的共享与交流：通过分类和分级，可以使数据更易于共享和交流，促进组织内部以及组织间的合作与创新。

二、确定分类分级的原则与标准在构建全面的数据分类分级体系时，需要遵循以下原则与标准：1. 综合考虑数据的特征与内容：根据数据的种类、来源、关联关系、使用目的等因素进行分类和分级。

2. 满足使用者的需求：根据不同用户的需求和使用场景，设置不同的分类和分级规则与标准。

3. 灵活性与可伸缩性：数据分类分级体系应具备一定的灵活性和可伸缩性，能够满足数据的不断更新和变化。

4. 可操作性与可管理性：分类和分级规则应具备一定的可操作性和可管理性，方便用户按照规则进行分类和分级。

三、建立全面的分类分级体系在实际建立全面的数据分类分级体系时，可以参考以下思路与步骤：1. 分析和了解数据的种类与特征首先，需要全面分析和了解数据的种类与特征。

通过对数据的来源、形式、内容、结构等进行分类和分析，可以帮助确定分类和分级的方向。

2. 制定分类与分级规则与标准基于数据分析的结论，制定分类与分级规则与标准是非常重要的一步。

根据数据的特点和需求，制定适合组织的分类与分级规则，确保规则的合理性和可操作性。

如何构建一套完善的产品管理体系随着市场竞争日益激烈，产品对企业的重要性越来越凸显。

而高效、标准化的产品管理体系则成为了企业成功的关键之一。

从产品规划到研发、测试、市场推广、售后服务等各个环节，都需要一套完善的产品管理体系来保障产品质量、提高效率、满足市场需求。

本文从产品管理的角度出发，分享一些如何构建一套完善的产品管理体系的思路和方法。

第一步：制定产品管理流程图首先，在开始搭建产品管理体系之前，我们需要制定一个产品管理的流程图。

这个流程图要体现产品从设计到推广和服务的全过程，包括市场调研、原型开发、用户测试、产品上线、售后服务等多个环节，并明确各个环节的具体工作内容和所需资料。

同时，流程图也需要充分考虑公司内部管理的各种限制因素，如人力、财力、时间等。

制定完流程图后，需要广泛征求相关人员的意见，并进行修改和完善。

第二步：建立产品数据平台在制定完产品管理的流程图后，我们需要建立一套完善的产品数据平台。

这个数据平台要包含从市场调研到售后服务的所有数据信息，包括产品设计文档、需求文档、研发计划、测试报告、产品文档、市场数据、客户反馈等等。

同时，需要建立起一个统一的产品数据存储和管理系统，以确保所有数据的准确性和一致性。

我们可以利用PDM/PLM软件来完成这个任务，在数据存储和管理方面提供极大的便利和支持。

第三步：打造产品管理团队产品管理团队是构建完善的产品管理体系的重要组成部分。

产品管理人员需要具备全面的产品知识、市场研究技能、项目管理经验和熟练的沟通协调能力。

他们需要能够协调各个部门的工作、全面掌握项目的进展情况、及时解决问题和优化流程。

因此，我们需要通过招聘、赋能等方式，在团队内部建立起合理的绩效考核机制，激发员工的积极性和主动性。

第四步：完善产品管理文化除了一套完善的产品管理流程和技术工具之外，良好的文化环境也是构建完善的产品管理体系不可或缺的一部分。

通过打造符合公司文化和价值观的产品管理体系，能够为员工提供更好的工作环境和发展机会，同时也能使造就出更具有活力和凝聚力的管理团队。

学术研讨数据管理标准化体系建设的思考■ 张 颖（广州市标准化研究院）摘 要：随着互联网和信息技术的飞速发展，数据管理已成为当今社会生产要素和基础设施的重要组成部分，数据标准化体系建设也逐渐成为数据管理的重要任务。

本文主要围绕数据管理标准化体系建设展开探讨，对数据管理标准化体系建设进行研究和分析，主要从标准化现状、发展趋势、体系建设方向和建议等方面进行了论述。

通过本文的研究和分析，旨在为数据管理标准化体系建设提供一些有益的参考和借鉴，推动数据管理标准化体系建设工作。

关键词：数据管理，数据管理标准化，标准化体系建设DOI编码：10.3969/j.issn.1002-5944.2023.11.003Thinking of Data Management Standardization SystemZHANG Ying（Guangzhou Institute of Standardization）Abstract: With rapid development of the Internet and information technology, data management has become an important component of social production factors and infrastructure. The construction of system for data standardization has gradually become an important task of data management. This paper mainly discusses the construction of data management standardization system, studies and analyzes the construction of data management standardization system. This paper mainly discusses the current situation, development trend, direction and suggestions of system construction. The research and analysis in this paper is aimed at providing some useful reference for the construction of data management standardization system, and promoting the construction of data management standardization system. Keywords: data management, data management standardization, standardization system construction0 引 言随着信息技术的发展和应用，数据已经成为现代社会和经济活动中最重要的资源之一。

在数据智能运用的道路上，数据烟囱、信息孤岛遍布。

由于顶层设计的缺失及历史原因，企业的各个业务系统、管理系统等的数据壁垒问题严重。

另外，由于所用技术不同、开发团队水平不一、开发平台和工具不统一、缺乏规范的数据管理标准，各个系统间的数据难以兼容及集成。

数据无法共享，造成一定的数据存储成本及数据管理成本的浪费。

因此，对于数字化转型企业来说，追溯数据来源、统一数据定义、分类数据存储、消除无效数据，可以降低数据管理成本，规避数据应用的法律风险，降低产品维护及开发成本。

那么应该如何正确治理数据呢?1.整理业务规则，统一数据定义在企业数字化转型过程中，对数据的共同理解与解释至关重要。

数据质量问题通常是指同一数据集被解释为不同事物，或者不同数据集被解释为相同事物。

无论是业务还是技术元数据，根据业务属性明确数据定义对于提高数据质量相当重要。

企业可令数据治理团队运用一定的数据管理应用程序完成业务规则的梳理和数据定义的统一。

2.跟踪外部数据来源面对竞争激烈的市场环境，企业数据应用的方向不再局限于内部数据，更多着眼于第三方数据，这成为构成分析解决方案的要素之一。

无论是合作伙伴数据、供应商数据还是互联网开放数据，都可以提升企业获取新业务价值的资源。

然而，依靠传统的数据治理方式并不能追溯数据的真实情况。

即使能够确定数据质量，也不能保证数据源头是固定的。

因此，数据治理团队有必要建立一个可行的模式，以保证外部数据的正确性。

3.确认影响业务的关键数据指标在商业场景中，业务需求、业务流程、业务绩效等是关键数据指标。

为了衡量一款产品及服务是否能够满足市场需求，必须采用一定的企业绩效指标。

不完整、不准确的数据可能导致客户投诉，因此客户流失率、KPI等数据指标的梳理及确定至关重要。

4.分析关键业务的数据质量在确定了企业内部影响业务的关键数据指标后，数据治理团队还需要了解企业内支持关键业务流程的系统及程序的数据质量。

在梳理过程中，数据治理团队可以采用数据分析工具预测数据分析模型，在较短时间内了解数据质量。

工业互联网的标准化和数据管理随着科技的迅猛发展，工业互联网的应用日渐广泛，为工业生产提供了更加高效和智能的解决方案。

但是，在工业互联网应用中，标准化和数据管理问题成为了制约其发展的瓶颈，限制了其发挥更大的作用。

因此，进行工业互联网的标准化和数据管理尤为重要。

一、工业互联网标准化的必要性工业互联网是由大量设备、传感器和控制系统构成的复杂网络，其中的各个组成部分之间的协同作用极其重要。

因此，要想实现工业互联网的高效运作和管理，必须实现其标准化。

1.1 提高生产效率在工业应用中，不同厂商生产的设备和系统存在着技术和接口的差异，这就导致了生产过程中的不兼容问题。

而如果实现了工业互联网的标准化，所有厂商生产的设备和系统就都能够无缝衔接，提高设备的相互协同效率，从而提升整个生产线的效率和产能。

1.2 降低设备维护成本随着设备数量不断增加，设备维护成本也会不断增加。

如果实现了工业互联网的标准化，不仅能够提高设备的维护效率，同时也能够降低设备维护的成本。

1.3 优化行业竞争格局随着工业互联网标准化的推进，不同厂商的生产线之间就会出现相互比较的基准标准，这不仅能够提高行业的整体水平，同时也能够优化行业竞争的格局，为整个产业的进一步发展提供更加良好的基础。

二、工业互联网数据管理的必要性工业互联网的数据管理问题同样是制约其发展的一个重要问题。

这主要体现在以下几方面：2.1 数据的采集和处理问题随着工业互联网应用的不断推广，工业生产中产生的数据规模不断增大，这就需要进行高效的数据采集、处理和管理。

如果不能科学地管理这些数据，数据的质量和数量就不能有效支撑企业的决策和管理。

2.2 数据安全与保护问题在工业互联网应用中，数据的安全和保护也是一个不容忽视的问题。

如果不能科学保护这些数据，就可能会造成企业生产和经营的重大损失。

2.3 数据分析和应用问题对于工业互联网产生的海量数据，如何实现科学的分析和应用也是一个需要解决的问题。

构建数据分类分级管理体系随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，数据管理变得越来越重要。

为了更好地管理和利用数据资源，构建一个有效的数据分类分级管理体系是至关重要的。

本文将探讨如何构建这样一个体系，以实现数据的高效管理和利用。

一、引言数据分类分级管理体系是指根据数据的特性和用途，将数据进行分类和分级，并制定相应的管理策略和措施。

通过这样的体系，可以实现对数据的有效管理和利用，提高数据的安全性、可靠性和可用性。

二、数据分类数据分类是将数据按照一定的标准和规则进行划分的过程。

在构建数据分类分级管理体系时，需要根据实际需求和业务特点，确定数据分类的维度和标准。

常见的数据分类维度包括数据类型、数据来源、数据格式等。

通过合理的数据分类，可以实现对数据的有序管理和快速检索。

三、数据分级数据分级是根据数据的敏感程度和重要性，将数据划分为不同的级别。

在构建数据分类分级管理体系时，需要根据数据的特性和用途，确定数据的分级标准和级别。

常见的数据分级标准包括机密性、完整性、可用性等。

通过合理的数据分级，可以实现对数据的精细化管理和安全保护。

四、管理策略在构建数据分类分级管理体系时，需要制定相应的管理策略和措施。

管理策略包括数据采集、存储、传输、处理和销毁等方面的管理要求和规范。

通过制定明确的管理策略，可以确保数据的安全性和可靠性，提高数据的管理效率和利用价值。

五、技术支持构建数据分类分级管理体系需要依靠先进的信息技术手段和工具。

例如，可以利用数据分类和分级的算法和模型，实现对数据的自动分类和分级。

同时，可以利用数据加密、访问控制和审计等技术手段，提高数据的安全性和可控性。

通过技术支持，可以实现对数据的智能化管理和保护。

六、案例分析为了更好地理解和应用数据分类分级管理体系，下面以某公司的数据管理为例进行分析。

该公司根据业务特点和数据特性，将数据分为客户数据、财务数据、产品数据等不同类型，并根据数据的敏感程度和重要性，将数据分为机密级、秘密级、内部级等不同级别。

质量管理体现构建适应数字化时代的质量管理体系随着信息技术的快速发展和数字化时代的来临，企业在全球竞争中面临着新的挑战和机遇。

在这样的背景下，质量管理在企业发展中变得越来越重要。

本文将探讨质量管理如何体现构建适应数字化时代的质量管理体系，并提出相应的解决策略。

一、数字化时代对质量管理的挑战在数字化时代，市场竞争越来越激烈，消费者对产品和服务的质量要求也越来越高。

企业不仅需要提供高品质的产品和服务，还需要保证交付时间的准确性、灵活性和安全性。

此外，数字化时代的互联网技术和社交媒体等工具给企业的质量管理带来了新的挑战。

首先，数字化技术为企业提供了大量的数据和信息，但也将质量管理的复杂性提高到了一个新的层次。

企业需要识别和收集大量的质量数据，并对其进行分析和解读。

这需要企业建立一套完善的质量管理系统，以确保数据的准确性和及时性。

其次，数字化时代的消费者更注重产品和服务的个性化和定制化，这对企业的质量管理提出了更高的要求。

传统的质量管理方法可能无法满足客户个性化需求，因此企业需要不断创新和改进，以提供更加灵活和个性化的质量管理解决方案。

再次，数字化时代的互联网技术和社交媒体等工具使信息传播的速度和范围大大增加。

企业在面对质量问题时，必须迅速响应和处理，以避免负面影响的扩大。

因此，企业需要建立一套快速反应的质量管理机制，以便及时监控和解决潜在的质量问题。

二、构建适应数字化时代的质量管理体系为了应对数字化时代对质量管理的挑战，企业需要构建适应数字化时代的质量管理体系。

以下是一些建议和策略供企业参考。

1. 引入先进的技术和工具：企业应该充分利用先进的信息技术和数字化工具，如大数据分析、物联网、云计算等，以实现质量管理的自动化和智能化。

通过这些技术和工具，企业可以更好地收集和分析质量数据，提高质量控制的准确性和效率。

2. 建立全员参与的质量文化：企业需要建立一种全员参与的质量文化，使每个员工都能意识到质量管理的重要性，并积极参与到质量管理过程中。

构建数据驱动的质量管理体系在当今日益数字化的社会中，数据已经成为企业决策和运营的重要依据。

而在质量管理方面，数据的有效收集和分析同样至关重要。

构建一个数据驱动的质量管理体系，能够帮助企业实现更高效、更精准的质量管理，提升产品和服务的质量水平。

本文将探讨构建数据驱动的质量管理体系的重要性、关键要素和实施步骤。

一、数据驱动的质量管理体系的重要性1. 提高决策的准确性和效率：通过数据的收集和分析，可以更加深入地了解产品质量的状况、潜在问题的发生趋势等，为决策者提供全面的信息基础，使其能够作出更准确、更有针对性的决策。

2. 提升问题解决能力：数据驱动的质量管理体系可以实现问题预警和实时监测，及时发现和解决潜在问题，降低质量风险。

3. 强化过程管控：通过对质量关键过程的数据监控和分析，可以及时发现和纠正质量问题，提高生产过程的可控性和稳定性。

4. 增加客户满意度：数据驱动的质量管理体系能够提供更加准确和实时的质量指标和评估标准，帮助企业更好地满足客户需求，提升客户满意度。

二、构建数据驱动的质量管理体系的关键要素1.明确质量管理目标：确定可量化的质量管理目标，并与企业整体战略目标相一致。

2.建立数据采集系统：确保数据的准确性和完整性，建立数据采集流程和机制。

3.数据分析能力：培养数据分析人员的能力和技术，确保其能够对数据进行准确和有效的分析。

4.制定质量指标和评估标准：根据企业实际情况，制定合适的质量指标和评估标准，确保其可操作性和可衡量性。

5.建立质量报告和反馈机制：定期生成质量报告，向相关部门和人员提供及时的质量信息，促进问题的解决和质量水平的提升。

三、构建数据驱动的质量管理体系的实施步骤1.明确定义质量管理目标：根据企业的战略目标和市场需求，制定明确的质量目标，确保其为数据驱动的质量管理体系提供有效的指导。

2.建立数据采集系统：根据质量管理目标，建立相应的数据采集系统，确保数据的准确性和完整性。

3.培养数据分析能力：通过培训和团队建设，提高质量管理团队的数据分析能力，确保其能够对数据进行准确和有效的分析。

产品数据管理产品数据管理是企业管理中的一个重要部分，它对于企业的运营、生产、营销和管理过程中的决策有着至关重要的影响。

随着企业规模的扩大和业务领域的拓展，企业需要管理的数据也越来越多、越来越复杂。

因此，要实现对企业产品数据的有效管理，需要建立科学完善的产品数据管理体系。

1、产品数据的定义与意义产品数据是指涉及到产品全生命周期的数据，包括设计、研发、生产、销售、服务等各个环节中所产生的数据，如产品规格、设计图纸、BOM表、制造工艺、零部件库存、销售订单、客户反馈、售后服务等。

这些数据都是产品状态、变化、过程和质量的反映，也是企业监控和掌握产品全生命周期的重要依据。

产品数据管理的目的在于实现企业产品数据的高效管理，以达到以下目的：1）提高产品信息的准确性和一致性，提升企业产品质量和声誉。

2）改善企业内部各部门之间的协同工作，实现生产、销售、服务的高效互联。

3）降低企业业务的风险，控制成本，提高利润。

4）提升员工对产品数据的理解和运用能力，促进企业的技术创新与发展。

2、产品数据管理的主要内容产品数据管理包括以下几个方面的内容：1）产品数据建模与管理：必须对产品数据进行建模，明确产品各个零部件、工艺、流程及相关属性等信息，并对其进行分类、清单和识别。

同时还需要建立产品数据的管理规范和制度，明确各种产品数据的负责人、共享权限和保密要求。

2）产品数据采集与更新：由于企业业务不断发展和变化，产品数据也需要不断更新和完善。

因此，要让各生产、销售、服务等部门积极地参与产品数据的采集工作，包括对产品性能、生产工艺、销售订单等信息的收集和整理。

3）产品数据分析与挖掘：通过对产品数据的分析和挖掘，可以深入了解产品的使用情况、市场需求、竞争对手的情况等因素，帮助企业制定更加科学的产品战略和决策。

4）产品数据共享与应用：建立产品数据共享的平台，让企业各个部门之间能够共享数据信息，从而实现产品生命周期各个环节的高效协同。

同时，还可以将产品数据集成到企业的ERP、CRM、PLM等系统中，实现全数字化化管理。

互联网数据的管理制度引言互联网已经成为现代社会中不可或缺的一部分，它不仅仅是一个信息传递的工具，更是一个充满着数据和信息的海洋。

然而，随着互联网的发展，数据泄露、数据滥用等问题逐渐凸显出来，因此建立一套完善的互联网数据管理制度显得尤为重要。

本文旨在分析、探讨互联网数据管理制度的必要性以及建立互联网数据管理的原则和方法。

一、互联网数据管理的必要性1. 信息安全的重要性互联网数据包含了大量的个人信息、商业秘密等敏感数据，这些数据的安全性直接关系到人们的生活和工作。

如果没有合适的管理制度，这些数据容易受到非法侵入和滥用，造成不可挽回的损失。

2. 法律法规的要求随着互联网的发展，各国家和地区纷纷出台了相关的数据保护法律法规，要求互联网企业必须合法、合规地管理用户数据。

没有明确的数据管理制度，将难以满足法律的要求。

3. 数据利用的可持续性数据具有很强的商业、科研、公共服务等利用价值，如果没有合理的管理，将会导致数据的浪费和滥用，降低数据的利用效率。

二、互联网数据管理的原则1. 依法合规互联网数据管理必须遵循所在国家和地区的相关法律法规，确保数据的合法合规使用。

2. 保护隐私对于用户的个人信息，互联网企业应该严格保护，不得擅自收集、使用或出售用户的个人信息。

3. 安全可控建立数据安全管理体系，确保数据的安全性、机密性和可控性，防范数据的泄露、篡改等安全风险。

4. 实现共赢在数据的流通、共享和利用中，要遵循公平、公正、合理的原则，实现数据的共赢和可持续利用。

三、互联网数据管理的方法1. 建立完善的数据管理组织互联网企业应当建立专门的数据管理组织，设立数据管理部门或者数据管理委员会，负责统筹规划和落实数据管理工作。

2. 制定详细的数据管理制度建立完善的数据管理制度，包括数据收集、存储、使用、共享、销毁等方面的规定，明确各种数据管理行为的权限和流程。

3. 强化数据安全保障措施加强对数据的加密、备份、审计等安全保障措施，建立完善的数据安全防护体系，预防数据泄露和滥用。

建立数据资源体系随着信息技术的快速发展和互联网的普及应用，大量的数据被生成和积累。

这些数据包含了丰富的信息和潜在的价值，因此建立一个完善的数据资源体系变得尤为重要。

本文将探讨建立数据资源体系的意义、目标、原则以及实施步骤。

一、建立数据资源体系的意义建立数据资源体系可以实现对数据的全面管理和有效利用，具有以下重要意义：1.促进数据共享与协同：数据资源体系可以为不同部门和机构的数据提供一个共享和协同的平台，实现数据的互通互联，避免数据孤岛和信息壁垒的形成。

2.提高数据质量与价值：通过建立数据资源体系，可以规范和统一数据的采集、存储、处理和管理流程，提高数据的质量和价值，为决策提供准确可靠的支持。

3.优化资源配置和利用效率：数据资源体系可以帮助企业或组织更好地了解和掌握自身的数据资源，从而更有效地进行资源配置和利用，提高运营效率和竞争力。

4.支持智能决策和创新发展：建立数据资源体系可以为企业或组织提供基础数据和分析模型，支持智能决策和创新发展，推动数字化转型和智慧城市建设。

二、建立数据资源体系的目标建立数据资源体系的目标是为了实现数据资源的有效管理和利用，具体包括以下几个方面：1.数据分类与标准化：将数据按照不同的分类标准进行划分，建立统一的数据分类和命名规范，确保数据的一致性和可比性。

2.数据采集与存储：建立数据采集和存储的机制和规范，确保数据的准确性、完整性和安全性，同时提供高效的数据存储和检索功能。

3.数据加工与处理：建立数据加工和处理的流程和方法，包括数据清洗、整合、分析和建模等，以提供高质量的数据产品和服务。

4.数据共享与开放：建立数据共享和开放的机制和平台，实现数据的共享和互通，促进数据的开放和创新应用。

5.数据安全与隐私保护：建立数据安全和隐私保护的制度和措施，保护数据资源的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。

三、建立数据资源体系的原则建立数据资源体系应遵循以下原则：1.整体规划与协同推进：建立数据资源体系需要进行整体规划和协同推进，明确各个环节的职责和任务，确保数据资源的一致性和可持续发展。

数据中台的五个关键要素01数据伴随移动互联网的发展，数据量呈爆发式增长，不同规模、不同类型的企业都面临数据质量问题。

多变的用户需求和商业场景也增加了数据的复杂性。

企业在使用数据的过程中，很多时候需要从外部渠道采集数据，但这些数据的来源和结构的可靠性无法得到保证。

数据信任危机已是企业面临的共性问题。

企业在数字化转型过程中，必须采取一定的措施来解数据质量问题，以保证使用数据的结果。

当企业的业务结果受到低质量的数据影响时，可采取一定的措施治理数据，改善数据质量。

1.1构建数据资产管理体系CDO是企业数据资产管理的推动者，对数据治理、提高数据质量负有重大责任。

因此，CDO需要带领数据治理团队，采取一定的策略和措施，实现数据跨部门共享、统一数据定义，使公司内外部可流畅使用数据。

01 梳理数据来源数据有四大来源，即IT系统数据、外部系统数据、互联网补录数据及数据融合，下面分别进行详细介绍。

•IT系统数据这里的IT系统是指企业内部的信息化管理系统。

企业数字化转型需要将内部多个IT系统内的数据进行打通和梳理。

•外部系统数据外部系统数据是指企业的供应商、合作商、集成商等合作伙伴的数据。

汇集这些数据可以帮助企业形成全域数据中心，以全景数据的角度考量整个企业的运营、管理情况。

•互联网补录数据如果企业的内外部系统无法完全满足业务需要，可以进行补录网络上公开的数据，行业内常称其为“填数据”。

比如针对某个产品使用属性进行标注，以一定的合法技术手段获取网络公开数据，丰富用户数据。

•数据融合以合法、合理的方式与其他数据供应商合作，或者通过各种合法合规的数据市场进行数据融合。

从运营商数据到线上店铺数据，再到工商数据，任何组织都可以通过合法合规的渠道获得数据。

02 创建数据管理条例数字化转型企业都应该建立一套数据驱动业务的条例用，详细规定数据出处、数据使用对象、数据审批流程、数据应用方等，以便有效管理数据，让企业达到数据赋能业务的目的。

产品数据管理产品数据管理是指对产品数据进行有效的组织、存储、处理和维护，以满足企业内部各个部门和外部合作伙伴的需求。

随着互联网和电子商务的迅速发展，企业的产品数据越来越庞大和复杂，传统的手工管理已经无法满足企业的需求，因此需要借助科技手段来进行管理和处理。

在产品数据管理中，数据的质量和准确性至关重要。

拥有准确、完整、及时、一致的产品数据，可以提供给用户更好的购物体验，促进销售增长。

因此，企业需要建立健全的数据管理体系，包括数据收集、存储、分析和应用。

首先，数据收集是产品数据管理的基础。

企业可以通过自主开发系统、采购数据管理软件或与电商平台进行合作，收集产品相关的数据。

这些数据包括产品的基本信息、价格、规格、库存状况等。

数据的收集方式可以通过人工录入、自动抓取或与供应商和合作伙伴进行数据对接等方式完成。

其次，数据存储是保证数据安全和易用性的重要环节。

企业可以建立数据仓库、云存储或使用专门的数据管理系统，将数据进行分类、整理和存储。

数据的存储要求有高可靠性、高扩展性和高性能，以满足企业不断增长的数据量和快速访问的需求。

数据分析是产品数据管理的核心环节。

通过对产品数据进行分析，可以及时发现产品的销售趋势、客户需求等关键信息。

企业可以利用数据挖掘、机器学习等技术对数据进行处理和分析，发现潜在的销售机会和产品改进的方向。

数据分析不仅可以为企业提供决策支持，还可以帮助企业更好地理解市场和客户需求。

最后，数据应用是产品数据管理的目标和价值所在。

通过数据的应用，企业可以为用户提供个性化推荐、精准营销等增值服务，提高用户满意度和忠诚度。

同时，数据的应用还可以帮助企业提高运营效率，优化供应链管理，降低库存风险和成本。

产品数据管理对企业来说具有重要的战略意义。

良好的数据管理可以为企业提供竞争优势，促进企业的创新和增长。

然而，数据管理也面临着一些挑战，如数据来源的多样性、数据质量的保障、数据隐私的保护等。

因此，企业需要加强数据治理，建立科学的数据管理流程和规范，保证数据的合法性、安全性和可用性。

互联网服务运营管理体系构建实践在当今数字时代，互联网已经深深地融入了我们的生活，互联网服务也成为了我们不可或缺的一部分。

随着互联网的发展，互联网服务也面临着许多挑战，需要建立一个完善的管理体系来保障互联网服务的正常运营。

本文将就互联网服务运营管理体系的构建实践进行探讨。

I. 互联网服务的重要性随着科技的不断发展，互联网成为了全球交流信息的主渠道之一。

互联网的诞生极大地促进了社会的快速发展，无论是商业、教育、医疗、娱乐等各个领域都离不开互联网的支持。

这也导致了互联网服务的重要性越来越高。

由于互联网的普及，越来越多的人开始使用互联网进行日常生活中的各种操作，比如购物、支付、社交、搜索等等。

而这些操作中涉及到的数据隐私、信息安全等问题都需要得到充分保障。

同时，也有许多公司、机构和组织需要通过互联网对外提供各种服务，如云服务、在线视频、社区论坛等。

面对这种情况，一个牢固的保障互联网服务正常运作的体系变得更为重要。

II. 互联网服务运营管理体系的构建互联网服务运营管理体系需要从技术层面、管理层面、法律层面三个方面来考虑。

1. 技术层面随着互联网技术的不断革新和更新，各种新的技术手段被应用到互联网服务中，从而提高了服务的质量和效率。

首先，数据中心、云计算、虚拟化等技术被广泛地应用到服务的提供中。

保证一个高度安全、高效的网络环境成为了一项根本的建设工作。

同时，网络安全问题是一个需要重点考虑的问题，通过不断发展网络安全技术以及加强网络安全措施，来解决网络安全问题，力求打击病毒、黑客、木马等网络犯罪行为，确保用户的信息和具体信息系统能够安全稳定地运行。

2. 管理层面互联网服务运营管理涉及到的面非常广泛，管理方面也需要考虑到各种方面的因素。

首先，需要明确企业的战略目标、业务方向，以及客户需求等问题。

目标落实到具体管理制度和操作规程中，节约资源，提高工作效率。

其次，需要搭建专业化的管理团队，以保证整个系统的科学化、专业化。

于无序中识有序，构建通观全局、因时而变的银行理财科技生态广发银行研发中心副总工程师朱晗鸣自2018年《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》发布至2021年其过渡期结束，银行理财业务完成整体业务模式和经营体系的重构，步入“理财子公司”新阶段。

《2021年度中国银行业理财市场报告》显示，2021年银行理财产品余额达到29万亿元，其中银行理财子公司存续产品规模占比达59.28%，已占据主导地位，初步体现出银行理财子公司作为主力产品提供商的角色定位。

从中长期看，居民财富扩张，理财公司规模发展的空间巨大，银行理财子公司将与其他资管机构展开多层次、多方位的角逐。

站在新的市场起点，如何制定发展战略，构建核心竞争力，打造支撑战略落地的金融科技生态，成为各银行理财子公司面临的新课题。

广发银行从市场和业务变化的“无序”中抽象出更贴近本质的“有序”路径，做到顶层规划先行、分步迭代实施，积极支持广银理财有限责任公司（以下简称“广银理财”）广发银行研发中心副总工程师 朱晗鸣开业及各阶段发展，探索出一条银行理财子公司科技生态的构建路径，收获了宝贵的理论沉淀和实践经验。

一、建立通观全局的科技生态如何从不确定性中寻找确定性，为理财科技生态的构建提供指导框架？产业价值链给出了清晰的答案。

从业务内涵来看，理财业务价值链贯穿产品管理、投资管理、运营管理、风险管理四大环节，完成客户服务和产品运营，为企业创造价值。

上升到母行视野，广银理财作为财富管理产品核心供应商，驱动整合“财富管理—资产管理—投资银行—资产托管”价值循环体系，凭借专业产品创设和投资研究关键优势，提高母行协同经营的综合金融能力。

从业务外延来看，广银理财深度融入生态圈，在财富端和资金端发挥传统优势，向行业注入“活水”，实现对上游和下游的价值创造。

以公司内部价值链、集团价值链、行业价值链三个价值链为逻辑起点，广银理财科技生态的全景视图徐徐展开，并以金融科技规划的方式作为开始。

构建数据基础制度体系的有力举措随着现代社会快速发展和世界范围内信息化发展和互联网技术的广泛应用，巨量数据储存和处理变得日益重要。

信息技术的发展带来了巨大的变革，改变了人类的生活方式和数据的处理、存储等方法。

伴随着企业和社会的发展，建立和实施数据基础制度体系越来越受到重视，它不仅有助于企业、组织和社会部门进行更有效地管理，也可以帮助政府有效监管，促进整个社会的可持续发展。

实施数据基础制度体系涉及到管理体制、资源配置、技术支持、法律法规等方面，要想真正实施这一体系，政府、企业、科技有关部门以及公民社会等多方面参与，并需要制定、实施几项有力的措施。

第一，建立健全的管理体系。

数据基础制度体系的建立必须从政府管理上着手，要求政府管理部门制定细致完善的相关法律法规，以此来规范企业“进、存、出”的管理行为，同时降低企业之间的数据孤岛现象，解决企业数据孤岛的问题。

同时，建立良好的管理机制，按照数据管理规范精细化管理，监督企业的数据收集、存储、使用等行为，加强数据安全的保护力度，以确保数据的安全可靠、科学有效的运用。

第二，提升资源配置能力。

要想构建数据基础制度体系，必须调整资源配置，对于相关事业单位要提出明确的要求，建立起科学的数据使用目标，核心资源配置，分配经费用于数据收集、存储、分析等技术方面，它将帮助政府建立强大的数据处理能力，使之有助于政府部门更准确地监测以及科学地制定实施政策。

第三，强化技术支持。

要想建立起数据基础制度体系，必须建立起有效的技术支持体系，它必须提供协作、分析、存储、处理等的技术支持，以避免因缺乏标准而耗费大量时间和财力，同时还能够为企业提供安全可靠的数据管理环境。

在实施数据基础制度体系方面，除了上述举措外，还应当提出其他有力的措施，如建立数据保护局，实施数据共享机制，加强数据安全保护，建立企业“三维”防护机制等。

这些措施都是为实现社会和谐稳定、促进社会可持续发展而采取的有力举措，必须彻底落实到位，以便在未来可以获得更大、更好的成果。