本文主要是介绍周三晚19:00 | 数据资源入表案例拆解，他们如何应对入表难点？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
数据资源入表的具体场景是怎样的？如何应对数据资源入表难点？
6月5日，即周三晚19:00，讲师-星光数智首席数据架构师 魏战松将继续带来关于《数据要素资产运营》的主题直播，为大家拆解数据资源入表的具体案例。
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上期直播回顾
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直播主题：数据要素价值化实现进程
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分享人：魏战松
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部分内容回顾：
1、数据产品和数据资产区别
数据产品：通过加工与分析数据资产所得到的，可以提供具体见解、解决方案或是者服务的工具与应用
数据资产：可以生成价值的数据模型，可以用于创造经济价值或者提供决策支持
2、数据产品化路径
产品规划→产品孵化→合规审查→产品上市→交易撮合→产品运营
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数据产品规划：全面分析业务场景和痛点，基于要解决的业务需求，确定产品目标和价值
确定产品目标（优化某个流程、预测未来趋势、发现新机遇、提高客户体验等）
技术可行性评估（评估实现该产品的数据工程、数据分析建模、前后端架构，以及用到的计算资源、存储资源、软硬件架构等）
数据资源评估（1. 评估有哪些数据资源可用，比如客户数据、产品数据、交易数据、财务数据、设备数据等；2. 评估数据质量，完整性、准确性、最新性、隐私合规等方面）
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数据产品孵化
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数据产品合规审查
数据来源合规（来源及收集方式）
数据权益合规（数据资源的持有权、数据加工使用权、数据经营权的权益）
数据应用场景合规（标签画像、自动化决策、营销推荐）
数据流转合规（外部流转、内部流转、权力转移）
数据处理合规（数据分级分类；数据资产管理体系；数据处理的合法性、正当性、必要性）
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数据产品估值上市
成本因素（因素之首，考虑入账价值）
场景因素（先确定场景类型，再评估）
市场因素
质量因素（数据质量评价）
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数据产品交易撮合
供需衔接机制、产业生态融合、合规保障、流通技术支撑
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数据产品运营
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关于星光数智
星光数智是WakeData惟客数据在“数据要素领域”的战略布局，专注于企业数据资产管理和价值变现的综合解决方案服务商。
星光数智希望帮助大中型企业在数据战略咨询、数据盘点、数据资产评估、数据资产流通交易等关键领域有所斩获，构建以数据资产为核心的创新模式。
这篇关于周三晚19:00 | 数据资源入表案例拆解，他们如何应对入表难点？的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
