1.1 数据需求对接
对数据需求进行对接，对需求进行可行性、目标进行评估，以确定需求可行性。
需求初步沟通
初步对接，了解需求基本情况
可行性专业评估
多维度分析需求可行性
目标精准确认
明确数据需求具体目标
1.2 数据集产品设计
围绕数据产品设计，设计适配业务、高质量且保障安全的数据产品。
数据模型构建
搭建核心数据逻辑架构
指标体系设计
定义核心业务衡量维度
用户交互流程
设计数据操作使用路径
数据可视化方案
规划数据字段呈现
数据安全合规设计
制定数据加密与合规规则
业务场景适配设计
匹配业务需求落地产品功能
1.3 数据集生产&交付
数据采集规划
制定多源数据采集方案
数据清洗处理
清洗并规整原始数据
数据标注加工
对数据进行精准标注
数据质检标准
明确数据质检规则
数据质检执行
开展数据质检操作
数据集交付对接
完成数据集交付与对接
Build for Speed
Create your projects and start tracking time according
Build for Speed
Create your projects and start tracking time according
2.1 需求评估
结合用户实际业务场景，明确其数据需求价值、可实现性及匹配资源的过程。
用户需求拆解
拆解用户数据需求要点
需求可行性判断
评估用户需求实现可能
需求价值匹配
匹配用户需求数据资源
2.2 数据资源评估&方案设计
数据资源评估：结合实际需求，核查现有数据资源的完整性、准确性与适配性，判断资源是否满足使用场景，明确资源缺口与补充方向，为后续方案提供依据。
方案设计：基于需求与资源评估结果，设计包含数据采集、清洗、交付的全流程方案，兼顾实用性与合规性，确保方案贴合您的业务场景，可高效落地并满足数据使用需求。
2.3 数据治理&成品生产交付
对数据进行清洗、规整等治理优化，再完成成品生产与精准交付的全流程服务。
