只注重捕鱼(抓取数据),忽略养鱼

只注重捕鱼(抓取数据)，忽略养鱼(产生数据) 没有操作就没有数据 不设置“有效交互点”很难获取用户行为数据 数据属性不一致，数据难以打开 过度依赖数据大、中、台

首先要“内外兼修”，既要有抓取用户数据的技术手段，又要有通过数据“管道”获取外部数据的能力。 从组织结构的角度来看，重新定位数据部门也是建立多方合作委员会协调（类似联系委员会）的一种解决方案。数据部门应支持实现数据应用，明确品牌业务部、消费者数据部和中台数据团队的具体职责。 数据工具和应用程序是一体的，这意味着数据工具和应用程序工具可以在不依赖数据中心平台的情况下成为闭环开箱即用。

据了解，零售公司正在实施数据中心项目，并考虑将BI的编辑权限授予业务部门，以低代码的方式进一步提高公司各部门的工作效率。张丹杰表示，目前，帆软BI的编辑账户更多地由数据部门使用，业务部门经常使用Excel来查看数据。他们将向帆软提出需求，开发更适合业务部门使用习惯的功能。

理论：这意味着我们应该整理和理解企业的数据和数据。我们有什么样的数据，这些数据是否有什么样的标准，我们对这些数据有什么样的应用程序需求，以及这些需求是否可以在当前的环境中得到支持。获得整体数据中心平台建设的前提。

数据成本包括建设成本和资源成本。建设成本难以单独计算，通常需要根据项目成本(中台建设、交付实施等项目)计算。、估算劳动力成本；资源成本可量化，是需要关注的部分，包括存储单价、计算单价等。

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数据标准管理负责管理和维护整个数据中心的标准，并为其他管理活动提供标准化的服务支持。元数据管理为血液管理和数据资产管理提供元数据支持，基于元数据管理建立血液关系、血液分析、元数据水平分级定义和资源目录规划等：数据资产管理负责数据资产共享、分发、使用、管理，包括数据资源目录、分类、生命周期管理、血液管理等部分。

这五种核心能力相互关联，形成了一个高效可持续的数据中心。通过建立和提高这些能力，企业可以更好地管理和利用数据，支持业务决策和创新，提高竞争力和业务价值。

目前，九数算法中心正在探索端智能技术的两个核心应用场景：一是在搜索推荐场景中，搜索推荐业务对延迟要求很高，使用的数据越实时，模型效果就越大。使用端云协作，您可以根据端用户最实时的数据向用户推荐更准确的产品。二是在数据安全方面，端智能计算结构自然具有数据隔离的作用，以确保敏感数据不上传，确保数据安全。