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从数据资源到数据资产的路有多长?

数字化时代,数据正在以超凡的速度渗透到每一个行业和业务职能领域,成为了与土地、劳动力、资本、技术并列的五大生产要素之一。“数据即资产”已被企业广泛认可。然而,企业的数据仍然存在着大量沉睡的数据、数据孤岛严重、数据质量堪忧、数据安全隐患等诸多问题,这些问题不解决,数据就只是数据,算不得数据资产。

  • 2021-08-30
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搭建数据管控体系,重构数据治理框架

对于数据治理更多的首先是一个组织和管理问题,其次才是一个技术实现问题。 数据治理本身就是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合(规划,监督和执行)。同时目前很多理论书籍也提出数据资产管理是数据治理的升级版本,只是在传统数据治理基础上增加了数据价值管理和数据共享管理。

  • 2021-08-30
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数据治理实践:元数据管理架构的演变(从1.0-4.0)

近几年来数据的量级在疯狂的增长,由此带来了系列的问题。作为对人工智能团队的数据支撑,我们听到的最多的质疑是 “正确的数据集”,他们需要正确的数据用于他们的分析。我们开始意识到,虽然我们构建了高度可扩展的数据存储,实时计算等等能力,但是我们的团队仍然在浪费时间寻找合适的数据集来进行分析。

  • 2021-08-26
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从IT时代到DT时代的转型

什么叫 DT 时代?Data Technology,就是用数据记录这个时代。当你在 IT 时代做到最后的时候,所有的系统都被自动化的方法实现之后,就沉淀了大量的数据,比如说我们做营销,我们就看到了很多客户的交易数据。我也知道这个客户他有什么喜好,对吧?我是银行,我会看他的交易数据,这个数据看了之后累计在这个地方,数据里面就有大量的信息要去挖掘。那我们现在如何来解读这个数据?那从这里面我们就能挖掘出来很多有用的知识,把这个有用的知识我重新赋能到业务流程里去。

  • 2021-08-26
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华为数据分类管理框架及数据治理方法

企业的数字化转型,数据治理是关键,数据的分类管理又是数据治理的核心,本文将通过《华为数据之道》这本书的部分内容来详细看一看华为的数据分类管理框架是如何搭建的,以及华为在数据分类管理方面的实战经验。 不同的企业或组织基于不同的目的,可以从多个角度对数据进行分类,如结构化数据和非结构化数据、内部数据和外部数据、原始数据和衍生数据、明细数据和汇总数据等。华为在业界的数据分类基础上,结合自身多年的实践,已形成完整的数据分类管理框架。华为对数据进行分类的目的,是为了针对不同特性的数据采取不同的管理策略,以期实现最大的投入产出比。

  • 2021-08-23
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大数据分析平台搭建指南

BI是达成业务管理的应用工具,没有BI,大数据就没有了价值转化的工具,就无法把数据的价值呈现给用户,也就无法有效地支撑企业经营管理决策;大数据则是基础,没有大数据,BI就失去了存在的基础,没有办法快速、实时、高效地处理数据,支撑应用。所以,数据的价值发挥,大数据平台的建设,必然是囊括了大数据处理与BI应用分析建设的。

  • 2021-08-23
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大数据平台数据管控整体解决方案

数据管控是个老生常谈的问题,一般来说,实施数据管控是为解决企业所面临的数据标准问题、数据质量问题及元数据管理问题,企业开展数据管控可以实现以下3个目标: ?数据标准规范落地:推动数据标准在全企业的执行落地,规范化管理构成数据平台的业务和技术基础设施,包括数据管控制度与流程规范文档、信息项定义等。 ?数据质量问题定位分析:全方位管理数据平台的数据质量,提升数据可访问性、可用性、正确性、一致性等,实现可定义的数据质量检核和维度分析,以及问题跟踪。 ?数据关系脉络化:提升统一有序的业务系统和管理信息系统的管理数据能力,实现对数据间流转、依赖关系的影响和血缘分析,增加有效工作时间用于分析数据,减少用于在复杂企业数据环境中搜索数据的时间。 那么企业应该如何开展数据管控建设工作?数据标准如何管理?元数据如何管理?数据质量如何管理?下面这份PDF材料给出了建设思路。

  • 2021-08-18
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数字乡村整体规划解决方案

数字乡村是数字化在农业农村经济社会发展中的应用,既是乡村振兴的战略方向,也是建设数字中国的重要内容。数字乡村建设可以有效提升乡村治理水平。乡村治理是国家治理的基础,是源头治理、综合治理的重要组成部分。运用物联网思维与技术,将有利于实现治理手段技术化、治理方式规范化、治理内容多元化、治理主体协同化,完善乡村治理体系。

  • 2021-08-03
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