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数据资产盘点实践:智能对标

数据资产盘点,是一个将数据资源进行标准化、产品化、服务化的过程。没有经过这个过程的数据,仅仅只能是数据资源,就像原油;经过资产盘点,有口径、有溯源、有案例场景,有服务接口,用户才能“看得到、用得上、能放心”。 然而,企业在实际的工作中,面对大量的存量数据资源和有限的数据标准,这是一个N:1的过程。这个过程,如果没有在这些系统建设之初就进行建模管控,形成标准资源的1:N机制,那么反推回来,要让N个数据资源项被找到、对齐数据标准,会是一项困难的工作。在这个时候,就必须使用智能化的工具,部分替代人工的识别和评估。

  • 2021-08-16
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机器学习建模和智能化模型应用

随着大数据时代的到来,机器学习逐渐成为人工智能领域发展最迅速的方向之一,正以前所未有的速度改变着我们的生活,它被广泛应用于人类面临的科研、金融、运筹、生物等领域,让计算机能够根据现有的数据来预测将来的行为、结果和趋势。当前,传统的机器学习算法需要依据不同的应用场景进行参数配置和优化,结合建模人员的专业领域知识,才能达到令人满意的预测结果。本文将概要介绍机器学习的建模流程、主要算法和主要应用场景。

  • 2021-08-16
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典型商业银行公司客户关系数据梳理和应用分析

随着商业银行公司业务的发展,监管报送、授信管理和客户营销等领域对公司客户关系数据的需求不断涌现。商业银行公司客户中,大多涉及到相互担保、联合担保、循环担保等关联关系,这些关系错综复杂、相互交叉成网,其中蕴藏着大量的潜在信息,针对如何运用好这些信息,本文梳理了部分典型商业银行公司客户关系数据,并结合数据应用进行简要介绍。

  • 2021-08-16
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阿里巴巴数据资产管理

数据资产是指由企业拥有或者控制的、能够为企业带来未来经济利益的、以一定的方式记录的数据资源。在企业中,并非所有的数据都是数据资产,只有能够为企业产生价值的数据资源才被称为数据资产。 数据资产管理是指规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能。数据资产管理的职能通常包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序,通过这些职能达到控制、保护、交付和提高数据资产价值的目的。 下面这份PPT介绍了阿里巴巴数据资产管理实践,主要内容包括数据资产管理能做什么、如何对数据资产进行盘点和评估、数据资产治理体系的效果及价值、数据资产应用管理体系的作用和价值、重点阐述了阿里巴巴数据资产管理体系架构等,供企业构建数据资产管理体系参考借鉴。

  • 2021-08-16
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什么是数据标准,如何做好数据标准管理?

在万物互联的当下,数字经济生态基本覆盖了社会生产的方方面面,数据不再只是单纯的经营活动副产品,还成为了开发新型商业模式的基础资产和创造未来发展机遇的战略资源。想要高效低成本地运营一个项目、部门、公司,乃至城市,数据化思维都是重要的一环。

  • 2021-08-16
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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。

  • 2021-08-16
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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。

  • 2021-08-16
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