OceanMind海睿思助力企业数字化转型

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分层结构:分层结构可以简化数据清洗过程，为数据和模型的再利用提供基础。 主数据管理：通过主数据打通各业务链条，统一数据语言，统一数据标准，实现数据共享。指标系统:指标系统将各指标按特定框架组织，统一指标名称和口径定义，整理指标之间的构成关系，避免重复建设的词根管理:通过词根可以规范表名、段名、主题域名等。数据血缘:数据跟踪、数据价值和质量评价。

以数据为切入点。许多公司在制定战略计划后，不知道从哪里开始变革工作，这时从数据开始比较合适。它可以帮助客户建立数据管理系统、数据资产系统、主要数据系统等。数据是数字转型的核心因素。数据标准、数据质量和数据管理系统对数字转型的意义尤为重要。

2、具备3年以上银行数据管理相关工作经验，熟悉数据标准、数据规范、数据质量、主要数据管理等相关理论基础和实践经验

未来，OceanMind海睿思将继续深耕数据领域，提供从轻咨询、主数据建设、数据资产建设、数据应用到数据管理的全流程数据工程解决方案，闭环解决企业的系统性数据问题，实现企业数据资产的建设与价值释放，助力企业数字化转型。

环境的复杂性和各种陷阱都可能阻碍为主数据找到一个好的业务案例的努力。建议使用结构化的综合方法生成组织范围的支持基础，这种方法基于主数据管理的四个层次:治理、过程、内容和系统。这些层在操作、战术和战略层面上相互连接，从而为构建基础广泛且完整的业务案例创造了机会。