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数据治理的研究现状及未来展望

无论是在公共部门还是私营部门，数据的使用和管理，已经逐渐成为一个真实的应用场景。在概念讨论的理论范畴，不同的社会科学领域围绕数据治理相关问题已经开展了一系列研究，但是相关概念、理论和政策的系统梳理依然比较缺乏。在数字经济时代，数据为公共管理、科学研究、商业活动带来了效率的改善和质量的提升，海量的数据被视为21世纪关键的资源之一。

  • 2022-04-12
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数据资产管理体系规划建设方案

全国信息安全标准化技术委员会在借鉴国外相关数据资产管理体系的基础上，于2018年提出了数据管理能力成熟度模型（data management capability maturity model，DCMM），定义了数据管理能力成熟度评价的八大能力域：数据战略、数据治理、数据体系、数据标准、数据质量、数据安全、数据应用、数据生命周期管理。

  • 2022-04-12
  • 阅读128
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关于数仓建设及数据治理的超全概括

数据仓库之父 Bill Inmon对数据仓库做了定义——面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。从定义上来看，数据仓库的关键词为面向主题、集成、稳定、反映历史变化、支持管理决策，而这些关键词的实现就体现在分层架构内。

  • 2022-04-12
  • 阅读94
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企业数据资产管理的参考框架和方法

数据资产不具有实物形态，看不见、摸不着，这点与无形资产（技术专利、商誉等）很相似，但也有不同。无形资产属于企业的非货币性长期资产。而数据资产是具有货币性的，而且这个货币性在特定的环境下很值钱，一旦脱离环境可能就毫无价值。就像比特币，它在承载它的“矿场”中很值钱，但如果你把它拿出来放在另一个网络环境中，比特币就是一串无法识别的字符串。

  • 2022-04-12
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全面解析数据管理能力成熟度评估模型（DCMM）

DCMM是国家标准《GB/T36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型》（Data management Capability Maturity Model）的英文简称，是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准，旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法，建立和评价自身数据管理能力，持续完善数据管理组织、程序和制度，充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值。

  • 2022-04-14
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数字化转型背景下能源企业如何做好数据治理？

疫情之下，很多企业备受影响，在此情境下，能源企业纷纷意识到自身作为稳定社会经济的重要基础，责任愈发重大。越来越多企业意识到，依托大数据技术加速企业数字化转型，可能是当下“危”“机”共存下维续业务持续增长的可靠路径。而当数据是企业重要资产成为业界共识，企业对数据治理和数据质量的认知和发展也随之凸显。

  • 2022-04-12
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数据汇聚技术规范-数据治理

本标准规定了政务数据治理工作过程中数据汇聚阶段的技术规范要求，为市各镇街（园区），市有关单位开展数据汇聚提供指导。数据汇聚是根据部门用数需求，从数源部门开展数据探查，进行数据定义，将编目治理后的数据挂接到前置机，最后将数据从前置机读取到归集库的整个过程。具体数据资源编目和数据处理不在本标准规定范围。

  • 2022-04-18
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数据治理：数据标准建设方法和流程

数据标准就是通过制定一套由管理制度、管控流程、技术工具共同组成的体系，来对数据定义、分类、格式、编码等标准化管理。通俗地讲，对企业来说，数据标准就是对数据类型、长度、归属部门等定义一套统一的规范，以保障不同业务系统之间可以做到对同样的数据理解统一和使用统一。

  • 2022-04-12
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