一、‌数据整合难度高‌：集团企业因其管理范围广泛、业务领域多元化和分支机构复杂化，导致数据整合成为一项艰巨的任务。不同部门、子公司或分支机构可能采用不同的数据系统，导致数据格式、质量和标准不统一‌。

二、‌数据安全和隐私保护问题‌：集团企业涉及大量敏感信息和客户数据，数据泄露、非法访问和滥用等问题可能带来重大损失和声誉风险。由于地域范围广，数据往往需要进行公网传输，因此数据安全和隐私保护工作尤为重要‌。

三、‌技术和人才瓶颈‌：大数据应用需要先进的技术支持和专业的人才团队。许多集团企业在技术更新和人才培养方面面临挑战，技术瓶颈和人才短缺限制了大数据的应用效果‌。

四、‌数据质量和准确性问题‌：由于数据来源多样、质量参差不齐，如何清洗、整理和分析这些数据以获取有价值的信息成为一项挑战。数据中的错误、重复或缺失可能导致分析结果失真‌。

五、‌法规和政策限制‌：不同国家和地区对大数据应用有不同的法规和政策限制，集团企业需要遵守这些规定并确保合规性。这增加了企业的合规成本和复杂性‌。

六、‌投资回报不明确‌：大数据应用需要投入大量的人力、物力和财力，但回报的明确性和时效性可能难以预测。这使企业在决策时面临不确定性‌。

根据集团的运营管理要求，对运营管理业务指标进行系统的梳理，梳理出企业运营管理的核心指标，对公司的运营过程和经营结果进行指标量化，为运营决策提供数据支持。整合集团目前已建或在建的系统的资源，以销售、财务、生产、采购等业务为重点，通过标准化建设对数据进行整理集成，初步形成公司主营业务板块的数据仓库，并具备进一步扩展的能力，为公司数据仓库构建持续推进打下基础。

一、‌建立统一的数据标准和规范‌：利用先进的数据整合技术，确保数据的跨部门、跨业务整合‌。

二、‌采取严格的数据访问控制和加密措施‌：确保数据的安全性和隐私性‌。

三、‌加大技术研发投入‌：积极引进和培养大数据人才，构建高效的技术支持团队‌。

四、‌建立数据质量管理体系‌：采用先进的数据清洗和分析技术，确保数据的准确性和可靠性‌。

五、‌密切关注法规和政策变化‌：加强合规管理，确保业务合规发展