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数据资产怎么治理
在当今数字化时代 数据已经成为企业最重要的资产之一 然而 随着数据量的迅速增长和多样化 如何有效地管理和利用数据成为了一个迫切的问题 数据资产治理正是为了解决这个问题而提出的一种管理框架 旨在确保数据质量 安全性和价值的最大化 下面数聚就深
数据治理
数据资产
数据资产治理
数字化转型数据中台解决方案:PPT全文50页,附下载
关键词 数字化转型 数据中台解决方案 数字化转型对企业的意义 数字化转型的核心 数据中台技术架构 数据中台的作用和意义 一 数字化转型背景 1 互联网普及和信息技术突破 随着互联网的普及和信息技术的突破 企业迫切需要适应数字化时代的变革 数
数据中台
数据治理
数字化转型
人工智能
大数据
如何有效进行主数据治理
在企业信息化建设不断推进 逐渐进行数字化转型的今天 几乎所有的企业都卷入到数据及其处理 数据收集 存储 检索 传输 分析和表示 的浪潮中 数据已成为重要生产要素和无形资产 针对主数据的全生命周期管理迫在眉睫 对企业而言 分散管理的数据由于不
典型方案
数据治理
数据标准管理
数据全生命周期管理
指标体系建设
1 背景 结合业务场景将多个不同指标和维度进行组合 从而针对某一真实业务场景进行数据分析和决策导向 并能在整体业务变化中发现和定位问题 2 概念理解与示例分析 2 1 指标体系 指标体系 名称 分类 解析 作用 示例 指标 结果型指标 时机
数据治理
大数据
DAMA-DMBOK2重点知识整理CDGA/CDGP——第2章 数据处理伦理
目录 一 分值分布 二 重点知识梳理 1 语境关系图 2 引言 3 业务驱动因素 4 基本概念 一 分值分布 CDGA 2分 2单选 CDGP 0分 不考 二 重点知识梳理 1 引言 预警关系图 数据处理伦理定义 如何以符合道德准则及社会责
数据治理
数据仓库
大数据
人工智能
云计算
数据治理-数据质量-数据质量管理方法和工具
常用质量管理工具 目前 在质量管理领域 有一系列常用的数据质量管理工具 主要分为传统的质量管理工具 新的质量管理工具和其他质量管理工具 传统的质量管理七大工具 传统的七种工具包含分层法 检查表 帕累托图 因果分析图 直方图 散布图 控制图
数据治理
数据质量
数据治理:数据治理之道-数据文化-数据思维融入企业文化
参考 一本书讲透数据治理 数据治理 等 大数据的根本价值在于从数据的不确定性中发现规律 获得确定性 想要在繁杂的大数据中快速找到价值数据 并依靠数据发现 分析 解决 跟踪问题 企业必须有数据思维与数据文化 数字转型 文化先行 数字化趋势下
数据治理
大数据
DAP组件外部服务开发说明
DAP数据分析平台主要是为了满足企业数据分析的需要而开发的一款产品 不同于一般的BI平台 DAP数据分析平台更侧重数据的聚合 平台预置有数据源注册 ODS注册与管理 数仓配置与数据聚合 从而实现企业业务数据的统一 构建企业统一的 标准的 完
产品文档
大数据
数据治理
数据分析
Apache Flink不止于计算,数仓架构或兴起新一轮变革
2021 年初 在 InfoQ 编辑部策划的全年技术趋势展望中 我们提到大数据领域将加速拥抱 融合 或 一体化 演进的新方向 本质是为了降低大数据分析的技术复杂度和成本 同时满足对性能和易用性的更高要求 如今 我们看到流行的流处理引擎 Ap
数据治理
数据安全产品解读
大数据hadoop
大数据
flink
基于元数据的数据治理分析功能说明
数据对于企业来说是非常重要的 因为企业数据需要保证其完整性和准确性 所以需要数据治理 MDM基础数据平台是对各个业务系统的主数据进行治理 而各个业务系统中的业务数据则需要在DAP数据分析平台进行治理 DAP数据分析平台通过与ESB应用集成平
产品文档
数据治理
数据分析
数据可视化
数据整理——大数据治理的关键技术
摘要 数据是政府 企业和机构的重要资源 数据治理关注数据资源有效利用的众多方面 如数据资产确权 数据管理 数据开放共享 数据隐私保护等 从数据管理的角度 探讨了数据治理中的一项关键技术 数据整理 介绍了以数据拥有者和直接使用者 行业用户 为
数据中台
数据治理
24张架构图把数据治理核心内容讲透了
前言 随着信息革命和信息化的飞速发展 计算机数据量的急剧增长 数据利用和管理的重要性与日俱增 数据逐渐在信息化这个大舞台上扮演着越来越重要的角色 数据治理是企业大数据基础 企业级数据平台助力企业数字化转型 在目前数字化转型大趋势的推动下 企
数据治理
如何加速实现数据透明度 驱动企业释放数据价值
本文根据王锦超先生在 DQMIS 2020第四届数据质量管理国际峰会 现场演讲内容整理而成 图1 1 思迪博软件 Stibo Systems 中国区总经理 王锦超 演讲嘉宾介绍 王锦超 专注于服务企业信息化建设十余年 在主数据管理 数据治理
数据治理
深度学习
数据挖掘
自然语言处理
大数据
【数据治理】数据中台:OneData之One ID中用户体系ID-Mapping
在OneData 体系中 OneID 指统一数据萃取 是一套解决数据孤岛问题的思想和方法 数据孤岛是企业发展到一定阶段后普遍遇到的问题 各个部门 业务 产品 各自定义和存储其数据 使得这些数据间难以关联 变成孤岛一般的存在 OneID的做法
数据治理
数据中台
Java
开发语言
数据治理总结
项目背景 前提 参与人员均了解熟悉数据中心 业务痛点 始于一次吐槽大会 1 开发及使用人员信息不对称 2 表中字段增减随意 3 相似数据冗余 4 定制化表过多 扩展功能不足 维护成本高 5 缺少注释 全凭猜测 浪费时间 项目计划 1 确定治
数据治理
数据库
数据仓库
数据驱动的数字化转型:从流程驱动到数据驱动
以下文章来源于凯哥讲故事系列 作者凯哥 数字化时代已经到来 1996年的时候 Being Digital 的作者Negroponte就提出数字化生活的概念 而20年以后的今天 我们已经进入了数字化的生活 移动互联网 物联网 手机 各种社交媒
数据治理
数据分析
大数据
经验分享
Apache Hop-使用介绍【持续完善中】
文章目录 Pipelines 管道 Pipeline Editor 管道编辑器 TOOLBAR Create a Pipeline 创建管道 How pipelines work 管道如何工作 Concepts 概念 Create a pi
apache hop
数据治理
apache
Java
数据治理体系建设
01 数据治理建设路径 1 业务数字化的目的是打造一体化的业务流 信息流与数据流 从企业整体经营管理的角度 战略制定及分解 领域业务目标制定 业务方案设计 业务需求识别 信息系统功能及数据库设计 数据汇聚及分析 业务目标监测及改善 这个过程
数据库
大数据
数据治理体系建设
数据治理
数据治理-数据质量-数据质量实施方法
质量实施方法 数据质量领域研究学者和专家结合自身实践 先后提出了一系列质量管理得项目实施方法 其中以全面信息质量管理 全面数据质量管理 数据管理十步法 六西格玛等 与传统数据质量管理一样 数据GIGO规则仍然发挥作用 但在由于大数据的多样性
数据治理
数据质量
数据中台盛行,DataOps兴起,数据架构才是未来
导读 在数字化转型的浪潮下 数据架构获得了越来越多的关注 作为企业架构中的关键纽带 数据架构解决了业务与数据间的映射 规范了应用架构中的数据集成关系 指导了技术架构的技术选型 在企业中发挥着不可或缺的作用 伴随DataOps等场景的出现 数
数据管理
数据治理
数据架构
大数据
数据中台
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