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　　选择企业的关键领域/业务线条，融合关键线条数据，打造小数据中心，梳理、规范、重构数据，将数据治理的标准、管理规划落地；
　　? 企业大数据中心建设
　　融合企业全部线条的数据，建设企业大数据中心，将关键线条的数据治理、数据重构经验扩展至全领域，构建企业统一的数据服务应用；
　　? 企业数据资产管理平台建设
　　强化数据中心的数据资产管理和数据应用管理两方面的服务，将数据治理的9大管理工具化，将数据服务模块化，统一调用、统一管理；
　　? 数据资产的日常管理考核
　　企业数据资产管理平台投入使用，依据规范中的数据治理体系管理方案及管理办法，进行日常数据资产的日常管理考核；
　　? 规范及管理制度的优化迭代
　　结合企业生产经营需要，进行规范及管理制度的优化迭代；
　　? 资产管理平台的优化迭代
　　结合企业生产经营需要，进行企业数据资产管理平台的优化迭代；
　　总之，数据治理本质上就是为了确保数据在流转中能保持高度的一致性、全面性、便利性，让数据更好的辅助决策和经营。

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具体到实操方面，数熊猫麻将群主看得到牌不重庆熊猫麻将群职业打假人对于法律法规的了解，绝非没有被社会暴打的年轻创业者可以相比的。我们不讨论谁对谁错的问题，这件事其实归根结底，就是“人货场”的匹配出了问题。

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　　什么是人货场，下面一图简单明了，大家可以自己搜一搜。
　　
　　大概有这几个方向的解读：新零售，电商派，品牌派，营销派，大家说的角度都不一样，但道理大概相通。
　　但我觉得说的还是不够通俗，那我就再说的再通俗点，人货场这种东西，和打仗的道理是一样的，想清楚下面三件事情你基本就大概知道这个仗应该怎么打：
　　谁去打/打谁（人）？用什么打（货）？在哪儿打仗（场景）？
　　这是人的两个重要问题。常见的人货场理论中，人一般指的是目标客户，是谁使用，谁付钱，谁决策的问题。
　　但实际上，除了目标客户，我们也同时需要知道，给我们打仗的人是谁。
　　有的时候，给你打仗的是电视购物，有的时候是KOL，有的时候是网红，有的时候是个精通算法排序SEOER……
　　就像屠夫杀猪一样，有的人直接捅脖子，有的人喜欢捅屁股，但不管从哪捅，反正最后都能吃着肉。

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