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将成本投入与数据应用产生的价值挂钩的投入产出比更值得花力气去关注，其核心就是以资产为驱动力，而资产直接对标的就是价值。

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资产分析包括了资产盘点和资产评估两部分。资产盘点是为了让使用数据的人员能更好的理解数据，

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资产治理包括对计算、存储、治理、模型、安全、成本等领域进行治理，并形成有效的智能治理闭环，将治理方法论沉淀为工具产品输出。

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访问分析：全面分析数据应用到的产品及场景的被访问情况；

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借助全球互联网上现在可用的大量信息，以适当的顺序获取这些数据以获得更深入的见解变得非常必要，

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什么是数据?数据就是信息。信息可以是任何东西：从个人图片到每个评论，再到企业更新的每个状态，所有这些都构成数据。

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客户喜欢哪种产品?
客户愿意在某些产品上花费多少费用?

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这些数据集越来越复杂，因此需要越来越多的工具来分析数据。机器学习和人工智能在数据的分析和分离中起着至关重要的作用。

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企业根据其社交媒体策略对营销活动中的消息进行微调，可以确保企业和买方之间进行更好的沟通与交流。

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那么，如何看待所有这些大数据之旅?也许有人可能会说，这太复杂了。