在数字化时代，数据是企业核心资产，数据质量关乎企业生存发展，数据驱动决策成主流，但全链路数据质量问题是企业严峻挑战。

大数据、AI、云计算技术发展使数据量激增、类型复杂，市场竞争加剧让企业需精准数据分析，低质量数据会致决策错误、企业竞争力下降。

大模型时代，高质量数据是大模型训练的基石，也是行业场景化应用成功落地的关键。高质量数据不仅是技术竞争的“护城河”，更是推动社会智能化升级的战略资源。企业需以业务价值为导向，构建覆盖数据全生命周期的治理体系，同时借力政策与技术创新，实现从“数据成本”到“数据资产”的跃迁。未来，随着标准化、智能化技术的普及，高质量数据将加速赋能千行百业，成为人工智能持续突破的核心引擎。

实际在企业内部数据全链路生态系统中，因部门壁垒、技术差异、数据标准不统一等，数据常出现缺失、错误、不一致等质量问题，影响分析准确性、业务流程，带来业务损失。高质量数据的工作重要性虽有行业共识，但如何有效关联和支撑到业务价值却并非有广泛共识，另外，如何有效进行数据质量提升也是一个经常会困扰大家的问题，这导致很多企业投入了很多资源做数据质量相关工作的结果并不见效ROI不高，得不到更多的支持与认可。

本演讲题目旨在通过业务价值导向，建立业务价值和数据质量的映射，进行全链路数据质量提升，保障数据在各环节的稳定性和高质量，实现 “数据高质量→决策高精准→业务高收益” 的闭环。

演讲提纲：

1- 新时代的数据挑战与破局

背景与痛点

破局思路

2- 理论框架：价值驱动数据质量提升 VDDQI(2-4-X)

框架介绍

落地建议

3- 关键方法与技术

业务价值流与数据流剖析方法

业务价值与数据质量映射引擎

全链路数据质量提升方法

价值验证方法

4- 业务场景实践案例

听众收益：

- 分享基于业务价值导向的思维方式，学会将数据质量提升与企业战略和业务目标紧密结合。

- 分享从全链路视角出发，保障数据在各环节的稳定性和高质量，支撑企业战略决策和业务发展。

- 熟练掌握提升数据质量的有效方法与实践技巧，能运用并解决实际工作中的复杂数据质量问题。