人工智能 | 数据治理驻场服务案例

由于时间的紧迫性和任务的繁重性，各部门对目录编制的理解尚显不足，加之数据资源格式的多样性——包括结构化数据、非结构化电子数据以及纸质文件等，导致已发布的目录中出现了数据不规范的问题。同时，数据的汇集过程也遭遇了诸多挑战。因此，对信息资源目录进行规范化的维护显得尤为必要。

1.深入的客户需求分析
通过客户的基础属性、行为习惯以及对客户社交等情况的分析，进行客户分群管理、完善客户360画像，帮助企业深入了解客户行为偏好和需求特征，包括客户数据探索、量化分析、客户言论（评价、反馈、投诉等）分析、客户细分、客户价值分析、客户流失风险、潜在客户行为分析等。 2.广域数据采集 Python或R语言网络采集技术。如，rvest、Selenuim等，专业数据工程师提供驻场相关数据运维工作。 3.配套技术综合解决方案 根据数据特点，选择Doris数据库或时序数据库进行海量高质量结构化数据存储与计算服务。