针对“理采存管用”2.0版本，我们也对数据管理的场景进行了总结：

（1）数据集成与数据共享

（2）数据仓库建设和可视化分析；

（3）全域数据治理，以及数据入表过程中的数据质量评估；

第一个场景是数据集成与数据共享。这是数据管理的最基础工作。在这个场景中，数据中台通过数据集成模块和数据共享交换模块，打通内部的信息化系统，提高工作效率，降低成本。例如，一个布料生产企业原来是通过手工Excel文档的方式，将布料管理系统和布料检测系统的数据导入到质量管理系统和采购管理系统，现在则是通过数据中台汇聚布料管理系统和布料检测系统的数据，加工整合后再共享到质量管理系统和采购管理系统，这样就大大提高了工作效率和数据的准确性。还有一个制造业企业，原先是通过软件厂商开发API接口的方式来打通ERP和MES系统，这样不但成本高，而且实施周期长。现在则通过数据中台的实时分发模块，就可以实现数据的双向传输。

第二个场景是数据仓库建设和可视化分析。这是传统的数据管理的主要场景，在这个场景中，主要将内外部的数据进行整合、清洗、加工以后，开发各种各样的标签和指标，并根据业务的需求来设计可视化报表，实现对业务的洞察和领导驾驶舱的建设。

第三个场景是实现组织内外部的全域数据治理。全域数据治理就是对组织内外部的数据进行整体规划和全方位的治理。包括数据仓库建设、数据共享、可视化报表、数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理，也包括数据资源目录和数据资产门户的建设。例如市场监督管理局汇聚了工商、质监、食药监以及知识产权和物价相关的数据和标准，建设法人基础库、证照基础库和食品药品、特种设备等主题库，形成数据资源目录和数据门户，并基于建成的数据仓库来建设智慧市场监管一体化平台和食品安全监管一体化平台等应用系统。

目前在这三个数据管理场景的基础上，我们也在积极参与数据交易、数据入表、数据质量评估以及数据授权运营方面的工作。

希望能够与大家深入交流和探讨，共同推动数据要素发展。