우선 데이터 수집 및 통합 < P > 우리는 축적된 내부 데이터, 여러 단계의 데이터, 데이터 품질이 고르지 않습니다. 이와 함께 대량의 외부 데이터, 사용 방법, 내부 데이터와 통합하는 방법 등이 중요합니다. 또 다른 중요한 문제는 데이터 사용의 합법성 문제, 빅 데이터 업계의 어룡이 뒤섞여 사용자 데이터의 불법 매매가 반복적으로 금지되어 있다는 점이다. 중국 소비자협회는 조사를 받은 1 개의 APP 중 91 개가 개인 정보를 과도하게 수집한 혐의를 받고 있는 보고서를 발표했다. < P > 잦은 프라이버시 파동도 현재 개인의 프라이버시에 대한 보호력이 약하다는 것을 보여준다. 우리는 반드시 큰 데이터 사용과 개인 프라이버시의 경계를 분명히 해야 하며, 정보의 외딴 섬을 뚫는 것과 시민의 개인 프라이버시를 보호하는 사이에 명확한 법률이 그것을 규범화해야 한다. 여기서 우리는 빅 데이터 업계의 실무자로서 가능한 한 빨리 데이터 프라이버시 법안을 완성하고, 우리 각자의 개인 프라이버시를 보호하며, 데이터 사용자들이 합법적으로 규정 준수를 할 수 있도록 하는 시험용 데이터를 요구할 것을 촉구합니다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터) < P > 두 번째 측면은 데이터 품질 향상 < P > 은 대량의 내부 및 외부 데이터에 대해 지속적으로 데이터 품질을 향상시키는 방법입니다. 여기에는 데이터 거버넌스 분야, 기술적 수단을 통해 데이터의 경위를 파악하는 것, 전생의 현생, 끊임없이 데이터 문제를 발견하고, 데이터 기준을 규범화하고, 끊임없이 데이터 품질을 향상시키는 것이 포함됩니다. < P > 세 번째 영역 데이터 가치 마이닝 < P > 고품질 데이터가 있으면 데이터 가치, 기존 BI 기술, 인공지능과 결합하여 보다 자동화된 지능형 데이터 분석 및 애플리케이션을 통해 의사 결정을 보조해야 합니다. < P > 네 번째 측면에서 기업 구조 최적화 < P > 는 이러한 결과를 적용한다면 실제로 디지털 전환의 목표를 달성하는 것은 비즈니스 모델의 혁신을 촉진하고 비즈니스 및 관리를 최적화하는 것입니다. < P > 의 현재 발전 단계에서 여러분이 비교적 중시하는 두 가지 부분은 데이터 분석과 데이터 거버넌스입니다. 데이터 거버넌스는 기업에 보다 포괄적이고 정확한 데이터를 제공하고, 데이터 분석은 기업의 경영 결정에 대한 데이터 지원을 제공하고, 데이터를 정보로 바꾸고, 기업이 정보를 의사 결정으로 바꾸고, 의사 결정을 행동으로 바꾸고, 행동을 보다 효율적인 업무 운영으로 전환하여 기업의 경쟁 우위를 높일 수 있도록 지원합니다.