01 数据治理
让数据从“不可控”走向“可治理”,为后续加工与财务确认打底。
- 标准设计、目录治理、质量治理
- 血缘分析、分类分级、权限边界
- 清册、报告、路线图等交付物
Business Matrix
从治理到底层数据工厂,再到财务确认与后续运营衔接,新泽把项目分成可执行模块,但仍保持统一的经营逻辑与交付节奏。
治理为采标提供底料,采标为入表提供可计量材料,入表再反哺交易、经营与 AI 应用,形成真正的闭环,而不是三块孤立业务。
Service Matrix
| 业务方向 | 关键模块 | 主要交付物 | 价值落点 |
|---|---|---|---|
| 数据治理 | 标准设计、目录盘点、质量治理、血缘分析、分类分级 | 治理诊断报告、数据清册、质量报告、治理路线图 | 提升可治理性、可复用性与边界清晰度 |
| 数据采标 | 采集、清洗、脱敏、标注、质检、语料组织 | 训练数据集、行业语料库、质检记录、成本凭证 | 形成高质量数据产品,为 AI 与计量提供基础 |
| 数据资产入表 | 确权、合规审查、评价评估、成本归集、审计协同 | 合规报告、评价报告、登记材料、入表支持材料 | 进入财务体系并为后续运营延展建立接口 |
| 运营延展 | 登记流转、运营监测、融资协同、证券化探索 | 运营规划、风险提示、协同路线建议 | 从一次性交付转向持续经营能力 |
Why This Sequence
如果治理基础不足,采标会成为高成本重复劳动;如果采标过程没有留痕,入表材料就无法闭环;如果没有入表与运营接口,数据价值仍然停留在“项目成果”而不是“经营资产”。
Who It Serves
Business Entry
如果你已具备一定治理基础,可以直接做采标与入表准备;如果基础薄弱,优先做治理诊断更稳妥。