随着大数据的发展，各行各业都面临着越来越大和复杂的数据。如果这些数据不能得到有效的管理，它们不仅不能成为企业的资产，而且可能会成为拖累企业的资产“包袱”。那么企业进行数据优化的意义在哪里？下面就跟着博鱼·boyu体育一起来看看吧！

　　1、降低运营成本

　　有效的数据优化可以减少企业IT业务运营成本。一致的数据环境使系统应用集成、数据清理变得更加自动化，降低了过程中的人工成本；标准化的数据定义保持了业务部门之间的沟通顺畅，减少了数据不规范、定义不明确造成的各种沟通成本。

　　2、提高业务处理效率

　　有效的数据优化可以提高企业的运营效率。高质量的数据环境和高效的数据服务使员工方便、及时查询所需数据，然后开展自己的工作，无需部门协调、报告等，从而有效提高工作效率。

　　3、提高数据质量

　　有效的数据优化不言而喻地提高了企业的数据质量。数据质量的提高是数据优化的核心目的之一。高质量的数据有利于提高应用集成的效率和质量，提高数据分析的可信度。提高的数据质量意味着提高的产品和服务质量。数据质量直接影响品牌声誉。

　　4、控制数据风险

　　有效的数据优化有利于建立基于知识地图的数据分析服务，如360°客户画像、全息数据地图、企业关系图等，帮助企业实现供应链、投融资风险控制。良好的数据可以帮助企业更好地管理公共领域的风险，如食品来源风险、食品成分、生产方法等。拥有可靠的数据意味着拥有更好的风险控制和应对能力。

　　数据优化是有效管理企业数据的重要措施，是实现数字化转型的唯一途径，对提高企业经营效率和创新企业经营模式具有重要意义。市场竞争只是快速的，而准确的数据是高效的基础和前提。