为什么要数据治理？怎样开始？

数据的重要性已无需赘述，为了管好和用好数据，数据治理工作的价值日益凸显，而数据治理是企业整体层面的一项工作，需要各单位协作，而在开始数据治理之前，企业中大部分成员对数据治理的了解往往是比较少的，所以在正式启动数据治理时的宣贯以及后续多次的培训就非常重要了。本文来自于一份在数据治理启动之初面向企业全员特别是管理层的宣贯材料（节选），让此前没有接触过数据治理的大家对数据治理有个初步印象，初步明晰大致的工作方向和内容。

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在应用层面解读主数据和参考数据

在多系统集成应用的情况下，通常大家对主数据可被多系统共享，对主数据所提供的唯一性、标准化的引用这个意义是明确的（如图1是一个主数据管理系统应用的示例），但其他系统引用了主数据后用主数据做什么则有时会有模糊，即主数据共享后具体做什么？或者说主数据送达应用系统后该怎么使用？这个话题也可以转化为业务实体数据中的哪一部分要作为主数据？下面具体介绍一下。

2021-08-16
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智能制造新时代，BOM究竟有多重要？

中国的企业在经历了20多年的信息化建设征程后，已经取得了阶段性的成果。对于大部分大、中型企业，基本已经完成了财务业务一体化的基础性的信息化工作的任务。当前我们又将步入智能制造的新时代。对于这个新的时代，我们的企业是否已经做好了准备迎接新时代？在这个新时代下，制造企业更加直接面对终端客户，多品种小批量的定制化生产已经逐步成为趋势，在传统的产品数据管理基础仍不够稳健的情形下，又面临着新的挑战，在新时代下，中国制造企业的信息化急需进步。

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从数字化经济到行业智能

最近十四五规划突然之间被刷屏，其中数字经济被频繁提起，那么数字经济究竟是何方神圣？数字经济（Digital Economy）是继农业经济、工业经济之后的一种新的经济社会发展形态。该经济形式也是一个信息和商务活动都数字化的全新社会政治和经济系统，其本身的商业模式与现有传统经济完全不同，是一种达成了双赢的全新经济模式。

2021-08-16
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制造企业的数据分析之路

物联网、云计算、信息物理系统、大数据、深度学习等新一代信息通信技术（ICT）／人工智能（AI）技术的出现和发展，推动着新一轮产业革命来临。制造业是工业的基石，是国民经济的支柱产业。毫无疑问，新工业革命必将对生产模式产生颠覆性影响，必然导致新型制造模式的诞生。德国提出以信息物理系统（CPS）为主要特征的工业4.0，美国则提出工业互联网。

2021-08-13
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IT融合OT，加速智能制造进程

IT包含有三个层次：第一层是数据存储、处理和传输的主机、网络通信设备等硬件；第二层是指用于搜索、存储、检索、分析、应用等各类软件，比如ERP、CRM、SCM等，同时也包含用来辅助分析的DW/DM（数据仓库和数据挖掘）；第三层指的是搜集、存储、检索等应用，比如利用ERP、CRM、DW/DM等技术手段进一步提高分析用于决策者决策。

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污水处理工艺及设备简介概述

污水处理一般分为三个阶段，分别是一级，二级和三级处理，其中一级处理一级处理是去除污水中影响二级生物处理正常运转的杂物的过程，主要包括去除污水中的漂浮物及悬浮状态的污染物、调整pH值和其他减轻污水的腐化程度及后处理工艺负荷的过程。一级处理是二级生物处

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详解数据仓库建设中的数据建模方法

本文的主要内容不是介绍现有的比较流行的主要行业的一些数据模型，而是将笔者在数据仓库建设项目中的一些经验，在这里分享给大家。希望帮助大家在数据仓库项目建设中总结出一套能够合乎目前业界规范的，满足大部分行业数据仓库建设标准的一种方法。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧展方阳洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进