你的数据，不是资产，是负债。这不是危言耸听。当你的销售团队在用错误的客户信息盲目推广，当你的管理层依靠矛盾的数据做出关键决策，当你重金投入的AI模型因为“数据中毒”而胡言乱语时，你仓库里堆积如山的TB级数据，就不再是金矿，而是随时可能引爆的垃圾填埋场。。这里的“人工”，不是指劳动力，而是指对数据孜孜不倦的清洗、整理和治理。没有高质量的数据“投喂”，再先进的模型也只会“一本正经地胡说八道”。古老的G

当AI与数字孪生深入工厂的每个角落，当“数据是石油”成为所有制造业者的共识，一个更根本的问题也随之浮现：我们坐拥的数据矿藏，为何难以转化为驱动增长的真实动能？数据的洪流之下，为何依然是决策的沙漠？

就是说现在，不管有没有做数据治理，你手头如果是有数据，至少这些东西是有可能成为数据资产的。这个时候，先不去考虑未来怎么变现，如果有大量的数据可以形成资产，就先以成本法的方式进行入表，将原来不可计量的这个数据，以货币计量的形式变为你的资产，然后接下来可以用来调节企业的利润表以及资产负债表。到最后的数据资产披露阶段，更多的是涉及到了董事会办公室的问题，因为对于未上市、已上市的这些公司来说，其实披露的内

这些问题直接导致 AI 项目陷入 “投入大、见效慢” 的困境：某制造企业曾投入数百万元开发工艺优化模型，却因设备数据采集标准不统一，模型准确率不足50%；某零售企业尝试用AI预测用户需求，却因会员数据与交易数据未打通，预测偏差率高达40%。可见，没有高质量的数据治理，AI 只能是 “空中楼阁”。数据治理：高质量数据集的全生命周期护航者数据治理不是简单的数据清洗或数据整合，而是围绕 “数据可用、数据

80%企业曾经历编码噩梦：物料编码重复，导致仓库发错货、库存账实不符；客户编码混乱，销售分不清 “张三商贸” 和 “张三贸易” 是两家公司，重复跟进；供应商编码随意，采购误把合格供应商当成待审核供应商，差点采购到劣质原料。主数据编码，本质是给数据 “办身份证”——。主数据标准化是信息共享的前提，而编码就是标准化的DNA。

在双碳目标与数字中国战略的双重驱动下，电力行业正加速从传统基建向数字基建转型 —— 从发、输、变、配、用全链条的数据采集，到设备状态监测、用户用电行为分析，数据已成为电力企业的核心资产。然而，等问题，却成为数字化转型的拦路虎，让海量数据陷入沉睡，无法转化为业务价值。

亿信华辰将继续秉承“以客户为中心”的理念，不断加大研发投入，深化技术创新，提升服务质量，为客户提供更加全面、高效、智能的数据治理解决方案。通过深入了解客户的业务模式、数据资产状况及面临的挑战，亿信华辰能够量身定制数据治理解决方案，助力企业实现数据价值的最大化。特别值得一提的是，凭借其在人工智能领域的广泛应用，如智能构建数据关系、标准智能映射元数据、自动探查数据质量等，为企业数据治理带来了前所未有的

众所周知，数据分析经常出现在我们的日常生活中，各行各业都需要数据分析。可你知道什么是数据分析？它在企业里到底扮演什么角色？以及如果我们自己也想拥有数据分析的能力，以便更好的满足数据分析的需求，我们该怎么办？今天小亿给你介绍一个保姆级别的规划，即一份书单，帮助大家自学数据分析。先上一个思维导图，方便大家收藏。（最后附带一些相关学习网站，方便大家学习）我们先来看看数据分析的工作流。看了数据分析工作流程

在数字经济时代，数据被称为企业的第二生命线。但很多企业却陷入了数据悖论：系统里堆着TB级的数据，业务部门却不敢用 —— 客户信息重复、报表数据矛盾、敏感数据泄露…… 这些问题的根源，在于。数据治理不是清理数据的临时项目，而是一套覆盖 “组织 - 标准 - 质量 - 安全 - 应用” 的全流程管理体系，目标是把数据垃圾变成可信任、可访问、可应用的数据资产。本文结合行业实践和，帮你理清数据治理的完整路

这些痛点，正是亿信华辰金融数据治理方案的 “破局靶心”。