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a) 原始数据：这是指企业在经营过程中直接收集的未经处理的数据。例如，一家零售企业的销售交易记录、一家制造企业的设备运行数据，或者一家医疗机构的患者病历等。这些原始数据是企业其他类型数据资产的基础，其价值往往需要通过进一步的处理和分析才能充分体现。
b) 加工数据：这是在原始数据的基础上，经过清洗、整理、分析等过程形成的数据。比如，基于销售交易记录形成的客户画像，或者基于设备运行数据生成的生产效率分析报告。这类数据通常比原始数据更有价值，因为它们已经提炼出了更多的信息和洞察。例如，一家零售企业通过分析销售数据，可能会发现某些商品的销售与天气状况有很强的相关性，这种洞察可以帮助企业更好地进行库存管理和营销策划。
c) 数据模型：这是基于大量数据开发的各种算法和模型。这可能包括推荐系统、风控模型、预测模型等。比如，一家电商平台的商品推荐算法，或者一家金融机构的信用评分模型。这些模型通常是企业核心竞争力的重要组成部分，因为它们能够将海量数据转化为有价值的决策支持工具。例如，一家在线视频平台的内容推荐算法可以显著提高用户的观看时长和满意度，从而增加广告收入和用户粘性。
d) 数据产品：这是将数据进行深度加工后形成的可直接对外销售或使用的产品。这可能是行业报告、数据API、或者特定的数据分析服务等。例如，一家市场研究公司可能会基于大量的消费者调研数据，开发出一套针对特定行业的消费者洞察报告。又如，一家气象数据公司可能会提供精细化的天气预报API，供其他企业在自己的应用中使用。
e) 数据平台：这是用于数据存储、处理、分析的软硬件系统，如数据仓库、大数据平台等。这些平台本身可能不直接产生经济价值，但它们是企业管理和利用其他类型数据资产的基础设施。例如，一家大型零售连锁企业可能会建立一个集中的数据湖，用于存储和分析来自全国各地门店的销售数据、库存数据、客户数据等。这个数据平台使得企业能够进行全局性的数据分析，从而支持更精准的决策制定。
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DPex数字公证存证亮点 实现无需上传源文件，又可以完成公证存证的“私密存证”功能，满足企业在商业秘密、敏感数据方面的保密需求和存证保护需求。 
