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企业数据标准梳理方法及步骤

提到“标准”二字,我们第一时间能够想到的就是一系列的标准化文档,例如:产品设计标准、生产标准、质量检验标准、库房管理标准、安全环保标准、物流配送标准等,这些标准有国际标准、国家标准、行业标准、企业标准等。而我们所说的数据标准却不单单是指与数据相关的标准文件,数据标准是一个从业务、技术、管理三方面达成一致的规范化体系。

  • 2022-05-05
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企业数据标准规划、建设和应用

我们认为数据标准又不仅仅是一套规范,而是一套由管理规范、管控流程、技术工具共同组成的体系,是通过这套体系逐步实现信息标准化的过程。数据标准化是通过一整套的数据规范、管控流程和技术工具来确保的各种重要信息,例如产品、客户、机构、账户等在全公司内外的使用和交换都是一致、准确的过程。

  • 2022-05-05
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数据资产顶层架构设计实践与思考

数据被称为“未来新石油”,已经渗透到当今企业战略决策、生产经营和各业务职能发展领域,成为企业数字化转型的基础。本文以作者多年数据治理、数据资产规划项目实践为基础,从顶层架构的实施内容、步骤和方法、价值评估三个视角展开论述。在方法论层面介绍了从数据资产需求分析、顶层架构总体设计、应用场景验证开展数据资产顶层设计思路;在步骤和方法层面重点阐述二个核心话题,一是如何提升数据质量,二是构建数据资产目录的方法;在价值评估方面给把央企、集团企业数据治理过程中常见的主要问题进行了汇总和提炼。供大家赏鉴。

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如何构建企业数据标准管理体系?

数据标准体系建设需要得到企业高层的重视和支持,更需要企业的所有部门共同参与。形成高层决策、数据标准管理部门统筹、各部门参与的数据标准管理的长效机制。其中高层是数据标准化工作的最高决策机构,数据标准化工作小组负责组织推动企业数据标准化工作。

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企业数据指标体系规划-设计到落地建设

数据指标有别于传统意义上的统计指标,它是通过对数据进行分析得到的一个汇总结果,是将业务单元精分和量化后的度量值,使得业务目标可描述、可度量、可拆解。数据指标需要对业务需求进行进一步抽象,通过埋点进行数据采集,设计一套计算规则,并通过BI和数据可视化呈现,最终能够解释用户行为变化及业务变化。常用的数据指标有PV、UV等。

  • 2022-05-05
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集团企业指标数据体系框架设计

本文针对某大型集团业务管理场景、系统应用等对指标数据体系框架的实际需要,基于系统性、全面性、结构性、差异性和重要性五大原则,制定了指标数据体系框架。重点解决集团级企业经营管理指标体系不清、归口指标混乱的问题,结合集团层面指标管理范围,提出指标体系设计原则、指标体系总体框架、指标设计方法及示例等内容。

  • 2022-05-05
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基于CNN和GAN的齿轮箱智能故障诊断框架搭建与实现

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  • 2022-05-05
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基于用户体验的老年人可穿戴智能产品情感化设计研究

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  • 2022-05-05
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