企业数字化转型如何进行数据资源规划?
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发布时间：2022-04-24 14:02
共3个回答
热心网友
时间：2023-10-15 13:30
题主您好，本人曾经就这个问题询问过中大咨询的专家，专家给出以下几点建议：
1、统一信息资源模式，强化数据标准建设
以业务为导向，建立统一的企业数据架构。依托企业主数据管理（MDM）和数据资源规划（IRP），强化数据标准化建设，实现信息资源模式的统一。企业主数据管理，就是将企业的多个业务系统中整合最核心的、最需要共享的数据（主数据），集中进行数据的清 洗和丰富，并且以服务的方式把统一的、完整的、准确的、具有权威性的主数据分发给企业内需要使用这些数据的应用。围绕流程再造，从业务到数据，构建企业数据架构基线，建立数据架构管理机制。
2、推进结构化和非结构化数据的融合发
推进结构化和非结构化数据的融合式发展，将超文本、超媒体数据模型和面向对象数据模型进行融合，构建适合结构化和非结构数据统一组织和管理的数据模型。
3、积极部署大数据应用，驱动信息资源的有效利用
加大 大数据技术的应用部署力度，综合运用云计算、分布式计算、数据交换、数据仓库、数据挖掘以及非结构化的数据处理等多层次的大数据技术搭建大数据平台。
4、重视数据安全管理，确保大数据生态圈信息安全
在信息资源整合过程中以数据安全管理为前提，与上下游企业以及安全管理机构、评测机构等第三方机构开展广泛合作，从企业管理制度、流程和技术手段等多方面协作确保大数据生态圈的数据信息安全，如果回答能够帮助到你，请给予采纳哈，谢谢了。。
热心网友
时间：2023-10-15 13:30
楼主你好，本人来说下，个人曾经就这个问题咨询过中大咨询的专家，专家给出以下几点建议：
1、统一信息资源模式，强化数据标准建设
以业务为导向，建立统一的企业数据架构。依托企业主数据管理（MDM）和数据资源规划（IRP），强化数据标准化建设，实现信息资源模式的统一。企业主数据管理，就是将企业的多个业务系统中整合最核心的、最需要共享的数据（主数据），集中进行数据的清洗和丰富，并且以服务的方式把统一的、完整的、准确的、具有权威性的主数据分发给企业内需要使用这些数据的应用。围绕流程再造，从业务到数据，构建企业数据架构基线，建立数据架构管理机制。
2、积极部署大数据应用，驱动信息资源的有效利用
加大 大数据技术的应用部署力度，综合运用云计算、分布式计算、数据交换、数据仓库、数据挖掘以及非结构化的数据处理等多层次的大数据技术搭建大数据平台。
3、推进结构化和非结构化数据的融合发
推进结构化和非结构化数据的融合式发展，将超文本、超媒体数据模型和面向对象数据模型进行融合，构建适合结构化和非结构数据统一组织和管理的数据模型。
4、重视数据安全管理，确保大数据生态圈信息安全
在信息资源整合过程中以数据安全管理为前提，与上下游企业以及安全管理机构、评测机构等第三方机构开展广泛合作，从企业管理制度、流程和技术手段等多方面协作确保大数据生态圈的数据信息安全，希望回答对你有帮助，望采纳，谢谢了哈。
热心网友
时间：2023-10-15 13:31
个人曾就这个问题咨询过中大咨询的专家，专家给出以下几点建议：
1、统一信息资源模式，强化数据标准建设
以业务为导向，建立统一的企业数据架构。依托企业主数据管理（MDM）和数据资源规划（IRP），强化数据标准化建设，实现信息资源模式的统一。企业主数据管理，就是将企业的多个业务系统中整合最核心的、最需要共享的数据（主数据），集中进行数据的清洗和丰富，并且以服务的方式把统一的、完整的、准确的、具有权威性的主数据分发给企业内需要使用这些数据的应用。围绕流程再造，从业务到数据，构建企业数据架构基线，建立数据架构管理机制。
2、推进结构化和非结构化数据的融合发
推进结构化和非结构化数据的融合式发展，将超文本、超媒体数据模型和面向对象数据模型进行融合，构建适合结构化和非结构数据统一组织和管理的数据模型。
3、积极部署大数据应用，驱动信息资源的有效利用
加大大数据技术的应用部署力度，综合运用云计算、分布式计算、数据交换、数据仓库、数据挖掘以及非结构化的数据处理等多层次的大数据技术搭建大数据平台。
4、重视数据安全管理，确保大数据生态圈信息安全
在信息资源整合过程中以数据安全管理为前提，与上下游企业以及安全管理机构、评测机构等第三方机构开展广泛合作，从企业管理制度、流程和技术手段等多方面协作确保大数据生态圈的数据信息安全。
