本文为您介绍数据资源平台的应用场景。
构建数据中台，行业领域模型快速沉淀
场景：快速构建数据仓库，有效治理数据质量，实现政企客户各部门数据的业务协同和共享。
痛点：以政务服务为例，政务服务部门众多，业务系统复杂、流程长，数据来源多且更新频率高；数据口径标准、数据准确性难以保障，传统政务服务需要老百姓多次递交多份纸质材料提供给不同服务部门，服务效率低。
解决方案：
- 数据同步：通过数据同步功能，将不同业务系统数据汇聚到统一的存储计算引擎，实现数据的初步融合。
- 数据标准：管理数据标准和构建数据模型，将数据标准贯彻到数据质量分析、保障及检查的全过程中，将散乱的多源异构数据加工成标准、干净的数据资产，确保数据的完整性、一致性、准确性和可用性。
- 数据建模：通过数据建模模块提供的各种数据开发工具，实现数据的清洗、加工和转换。
- 资产管理：通过资产运营功能实现资产的注册、编目、上架，在资产中心方便各个部门的使用人员搜索数据资源并申请数据权限。
价值：
- 数据标准一致：沉淀行业数据设计规范，保障数据质量。
- 高效资产管理：快捷数据资产搜索，全360度资产盘点，高效管理数据资产。
面向业务沉淀数据资产，客户画像分析助力精准营销
场景：传统金融行业客户寻求数字化转型，从产品销售导向逐渐转变为面向客户金融需求的服务导向，需要全面了解客户需求进行更精准的营销推广。
痛点：
- 运营人员获取高净值客群强依赖IT部门，相似指标IT重复开发，无法有效沉淀数据资产，提高开发效率。
- 多部门数据隔离，无法获得全面客户画像，重复营销成本高。
- 各网点数据无法进行行列权限隔离，安全风险高，数据共享难。
解决方案：
- 智能标签：通过智能标签实现面向业务的数据内容编排，搭建主题标签库，实现标签的闭环运营，沉淀业务经验。
- 标签加速配置：通过创建标签加速计划将各种不同数据源的标签数据进行同步，提升数据运维效率。
- 权限控制：依托智能标签及画像分析的工作组，实现信息中心数据面向各网点安全有序开放。
价值：
- 语义化的数据集市，大大降低数据获取和分析门槛，解耦IT人员和运营人员的工作，保证高频运营需求，提升运营效率。
- 高净值客群数据获取时间降低至小时级，灵活的圈群和分析工具，赋能精准营销；由手工Excel表获取目标用户列表的方式升级为系统接口实时获取。
- 通过交叉运营，利用不同部门之间的数据资产，降低拉新成本，提升拉新成功率。
- 实现仅信息中心IT人员可查看，到多网点运营及业务人员独立查看，实现行内数据普惠。