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该文档聚焦数据服务共享平台方案，指出传统大数据管理存在数据定义不统一、开发困难、共享不足等挑战，提出通过自服务大数据平台实现数据 “采、存、管、用” 全流程优化，涵盖数据资产管理、自助数据准备、服务开发与共享、全链路监控等功能，并通过国家电网、东方航空、政府、华夏人寿等案例展示平台在提升数据使用效率、规范数据治理、支持业务创新等方面的实践效果，强调平台从技术工具向数据运营平台的转型，助力企业实现数据资产价值最大化。

一、传统大数据管理的核心挑战

1. 数据 “管” 的难题
   • 数据定义不统一，业务与技术标准脱节，如企业缺乏统一数据模型，导致开发错误率高。
   • 数据分布杂乱，结构化与非结构化数据闲置，例如传统系统中 80% 数据未被有效利用。
   • 管理流程缺失，缺乏全链路监控与溯源手段，故障定位耗时增加 30% 以上。
2. 数据 “用” 的困境
   • 开发周期长，业务需求需依赖 IT 人员，平均交付周期达 2 周以上。
   • 共享能力不足，跨部门协作时数据获取成本高，协作效率降低 40%。
   • 安全风险突出，开放数据库缺乏细粒度权限控制，数据泄露风险增加。

二、自服务大数据平台解决方案

（一）平台核心能力

1. 数据资产管理