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谈谈如何制定完整动态的数据治理框架

随着组织继续变得更加数据驱动,它们的成功最终将取决于维护和使用数据的一致视图的能力。更好的数据——以及对这些数据含义的更清晰的理解——可以推动洞察力,帮助你每天做出更好的决策。 数据治理框架的组件为各种规模的企业建立和维持有效的数据治理计划提供了一个全面的结构。有了这些元素,您就可以向组织中的所有用户提供可信的、及时的、高质量的数据。并创建数据,推动一个更有效,高效率和反应迅速的组织。

  • 2021-04-05
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从麦肯锡的20个图表看数据可视化的魅力

无论是动态还是静态的可视化图形,都为我们搭建了新的桥梁,让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系,感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化,还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。

  • 2021-04-05
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三个典型的设备主数据建设案例

建立集团统一的设备主数据管控体系,从而治理和整合集团已有的设备数据资源,将设备主数据从系统局部应用提升到集团全局共享应用。提升集团公司数据架构的灵活性、提升数据资产的可复用性、减少因数据质量问题导致的高额维护和管理费用,实现集团设备主数据的全生命周期管理和数据集成共享。建立以基层厂矿生产系统设备资产树为基础结构的资产管理体系,实时反映各类设备当前状态;集成全集团设备台账及档案信息,准确反映设备全生命周期各阶段的信息。

  • 2021-04-05
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谈谈工业企业的数字化转型之路

数字化转型是一个艰巨的挑战,它具有许多相互依赖的因素,而且还没有一种万能的解决方案。企业进行数字化转型实现的创新不仅是一次性的活动或项目,而是观念,组织文化和业务敏捷性的改变;需要将数据、系统和组织与价值链以及业务和领域知识联系在一起,共同创造价值;并且制定周密方案,考虑人员、流程、技术、资产和数据的数字化路线图是重新调整业务绩效的关键方向。

  • 2021-04-05
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谈谈如何以正确的指标驱动有效的进行数据质量控制

希望这篇文章为您提供了保持数据高质量所需的信息和工具。我们也希望您同意,数据质量管理是确保组织在数字时代保持竞争力的关键过程。虽然维护高质量的数据似乎是一件很痛苦的事情,但想想其他公司也觉得DQM是一个巨大的麻烦。所以,如果你的公司煞费苦心地让你的数据变得可信,你就会自然而然地在你的市场上获得竞争优势。俗话说,“如果事情很容易,每个人都会去做。”DQM是创建有效的业务仪表板的先决条件,该仪表板将帮助您进行决策并推动业务发展。

  • 2021-04-05
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谈谈如何进行数据质量管理

在本文中,我们讨论了有关组织如何衡量和改善数据质量的一些技巧。将数据用于业务目的的关键规则之一就是:决策的质量在很大程度上取决于数据的质量。但是,仅仅知道它并不是非常有用。为了获得切实的结果,我们应该测量数据的质量,并根据这些测量结果进行改进。在这里,我们将对复杂的数据质量问题进行一些探讨,并分享如何解决这些问题的技巧。

  • 2021-04-05
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谈谈数据资产管理的3大理论和4大关注点

进行数据资产管理可以保护、管理和利用有价值的企业数据资产–企业数据及其数据化服务。如今,人们广泛认为数据资产对于推动和赋能业务价值至关重要。

  • 2021-04-05
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数据资产建设中常被问到的9大问题

在数字时代,成功的企业与众不同之处在于它们已经发展了将数据作为整个企业资产进行管理的能力。这种能力取决于几个要素:强大的技术基础、管理数据处理的机制以及员工对良好管理数据的责任感。这些要素为何重要,它们如何帮助公司使用数据支持其业务目标。下面,我看看将数据作为资产进行管理涉及的九大问题。

  • 2021-04-05
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企业薪酬社保公积金数字化管理升级之道

根据人社部与新华社发布的2025年度官方统计数据,截至2025年底,全国基本养老、失业、工伤保险参保人数分别达到10.76亿人、2.49亿人、3.05亿人,三项社会保险基金累计结余10.2万亿元。延迟退休相关改革平稳启动,个人养老金制度已从先行城市全面推广至全国;新就业形态人员职业伤害保障试点持续扩围,参保规模达2510万人。与此同时,人社部加快推进社会保险业务“大管控”体系建设,推动监管从规则管控向模型管控、智能管控升级;税务部门统一征缴后,大数据比对与全流程监测机制日趋完善,企业社保合规压力显著提升。跨区域经营企业在政策差异、频繁更新、数据核对等方面仍面临突出挑战,传统人工管理模式难以适配新形势要求。

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