一、数据治理：包括数据规范管理、数据治理管理、元数据管理、数据架构管理。

二、数据资产运营：包括数据目录视图、数据全生命周期、数据资产估值、数据资产定价、数据交易流通。

方向1：产业数字化（难度系数：*）

数据经过治理和运营在产业链中向业务赋能释放价值（一般的数据化转型价值）

方向2：数据产业化（难度系数：**）

打造可信数据空间、运营和应用公共数据、建立并运营行业数据专区、建立产业链数据要素生态

——分支1：资源入表方向，数据作为“存货”入表，打造可信数据空间，运营和应用公共数据，建立并运营行业数据专区，建立产业链数据要素生态。

——分支2：金融创新方向，依托企业拥有的数据资源，开展数据资产抵质押融资，数据信托等金融创新业务。

方向3：数据资本化（难度系数：***）

将企业拥有的数据资产或数据使用权作为资本展开投资。

三、产品级智能数据应用服务

数据作为生产要素，向业务融合释放数据价值，将数据资产进阶运用，以支撑多场景、低延迟洞察分析和智能决策需要。包括智能洞察、智能风控、智能推荐、智能决策、智能运营等。

举例1，场景化智能数据分析：

1、融合行业内外数据，精准定位目标客户：金融扶贫企业名单+识别农民客群

2、量身定制系列化信贷产品，精准投放：客户税务数据衍生税收信贷产品，代发工资记录衍生薪金信贷产品

3、量化违约预警分析，优化风险收益策略：小企业风险预警模型+套利行为监测模型

举例2，即时智能数据应用：

1、即时智能风险控制：实时风险预警+实时反欺诈

2、即时智能营销服务：实时客户识别+实时搜索推荐

3、即时智能经营决策：实时业务指标+即时绩效反馈

在数据资源开发的同时，沉淀产生的有价值数据也可在Data Exchange数据交易平台进行商业化售卖，丰富数据供给，促进数据要素流通市场繁荣。

Data Exchange对于数据使用者，可快速查找所需数据，用于AI及大模型训练、数据分析、应用程序开发等；对于数据提供者，简化数据产品发布、定价、交付、授权等流程，降低技术门槛和操作成本。https://market.aliyun.com/dataexchange