一家让数据增值的公司

政务大数据：

1. 缺少统一的顶层设计，缺少数据质量相关标准规范，如元数据管理、数据质量规则等，缺少高效的工具辅助数据问题的定位，以致于数据广度、深度、扩展度均有所欠缺，自身数据质量状况尚未有有清楚的认知，未将数据质量监管确定为常规化工作，缺乏中心级的数据质量评分体系，无法量化衡量数据质量的好劣程度，导致数据治理工作无法基于准确的、量化的数据质量诊断结果开展。 如何透过对沉淀的数据进行探查和分析，检测工程项目质量，提升效率，通过数据治理驱动业务变革？

2. 如何验证信息化项目， 尤其是应用类软件系统开发项目的实施质量？

3. 如何快速实现政务大数据的跨界融合和数据共享？

4. 。。。。。。

交通行业：

1. 如何利用已有的交通大数据实现业务增值？如何通过高速公路ETC数据实现新的逃费行为甄别实现降本增效？

2. 如何实现交通大数据与通讯数据如运营商数据实现地方政府文旅推广业务的新突破？

3. 如何透过大数据分析实现城市公共交通新能源车充电优化路径设计实现降本增效？

4. 如何通过车联网数据实现城市智慧公共交通？

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AI与人工智能：

1. 如何建立高质量的数据集？

2. 如何透过多维度、跨界数据的集成和分析提供挖掘数据价值的关键参数项，从而辅助AI的算法设计。

3. 如何实现企业大模型的数据质量保证？如何"快省准”高效敏捷的数据治理确保企业大模型的有效实施？

4. 如何高效建设行业标准数据库？

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数据治理与数据入表：

1. 如何实现数据资产评估的数据质量评测？

2. 如何透过“快省准”数据治理技术高效实现企业数据资产梳理和盘点？

3. 如何透过数据探查技术有效发现多系统、跨界数据的潜在价值从而实现数据资产边界及数据集？

4. 如何快速实现高效的、可量化的企业数据治理成熟度及数据质量水平？

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