指标数据质量差：指参与指标计算的源数据质量差，或数据信任度低，导致业务部门对数据指标信任度低。发现数据波动后，第一反应是与数据管理部门确认数据是否有问题，而不是考虑业务变化。
在网络环境的支持下，利用鼎捷PLM系统建立企业技术资源知识数据库，实现R&D数据集中、准确、结构化管理，有效控制电子数据，实现安全机制控制下产品数据的全球共享，充分挖掘产品数据的潜在价值。
在数字经济时代，国内企业和跨境企业都将面临数据安全合规和数据管理的挑战。如果企业想充分利用数据，它们需要大量的技术来支持它们。
此外，随着大数据应用场景的快速普及和创新业务的发展，传统的数据管理方案越来越难以满足大量数据实时分析的需要。实时应用、高通量在线交易和实时分析已成为业务的基本需求。面对这些新的挑战，我们认为有以下三个核心命题需要回答：
元数据是指描述数据的数据。元数据管理是数据资产管理的重要基础，是规划、实施和控制高质量、集成的元数据。主要功能：使数据资产更容易理解和理解数据资产的来龙去脉。
随着企业规模的扩大和竞争的加剧，CRM系统已成为越来越多企业不可或缺的管理工具。然而，许多企业在使用CRM系统时，仍存在业务流程优化不够、管理方法不够科学的问题。企业可以通过梳理、优化数据管理、加强员工培训、不断改进和创新业务流程，提高CRM系统的效率和管理水平，进一步提高企业的竞争力和市场地位。
答：公司推出“首席数据官”岗位，优化当前组织结构，适应数字经济发展、“数字中国”建设等产业发展新趋势，提高公司的市场竞争力。“首席数据官”将帮助公司促进多源数据收集和集成系统建设、数据业务价值挖掘、数据应用场景扩展、数据产品研发和增值服务提供等具体业务。这也表明，公司将更加重视科技创新和数据管理，加快数据赋能未来数字化战略。
“成立国家数据局。”2023年3月7日下午，国务委员、国务院秘书长肖杰在国务院机构改革计划的解释中宣布了新机构的诞生。事实上，在“国家数据局”出现之前，全国许多地方都有大数据管理部门。有的是地方政府的直属机构，有的是地方经济和信息化部门的下属单位，也就是说，未来国家数据局可以自上而下管理地方大数据部门。
随着企业信息建设的不断发展，数据也呈现出多元化的演变趋势，数据分析和决策逐渐成为企业数据管理的重点。然而，由于早期信息系统建设缺乏统一的业务规划，信息标准不统一、数据冗余、数据岛共享困难、数据输入质量低、数据价值挖掘困难等瓶颈日益突出。