数据治理
根据Statista 的数据，2020 年全球创建、捕获、复制和消费的数据总量为 64.2 ZB，预计到 2025 年将达到 181 ZB。这意味着五年内的复合年增长率约为 23%。
本文提供了构建数据治理框架的全面指南。它概述了制定成功治理战略的10个关键步骤，并探讨了广受认可的框架，例如DGI、DAMA-DMBOK、麦肯锡和Gartner。本文还解答了常见问题，并提供了有关有效扩展和实施数据治理框架的实用建议。
在高喊"数据驱动"之前,我们还有很长的路要走。认清现实,夯实基础,找准切入点,持续改进 —— 这才是我们通向真正数据驱动的必经之路。
我相信所有人都听说过流传的一句话——“数据是新石油”。如果真是这样，那么数据治理就是将原始数据转化为业务高辛烷值燃料的炼油厂。
数据标准化程度低是隐藏的利润杀手。当客户姓名、产品或销售数据在不同系统(甚至在同一个应用程序中)以不同格式出现时，这会妨碍决策、增加运营成本并使企业面临不必要的风险。
假设，作为一名销售经理，我从销售分析师那里获得所有数据报告，这些报告回答了我的关键问题并让我得出自己的见解。数据产品对我有什么不同?我为什么要支持它们或鼓励销售主管考虑它们?
在经济快速发展的背景下，有效的数据管理对企业提出了重大挑战。高质量、一致的数据源在战略决策中起着至关重要的作用。因此，企业必须管理大量数据，这些数据通常分散且需要高度的安全性。为了应对这些挑战，许多企业使用数据治理和主数据管理——两种精确而高效的数据管理策略。
当前大部分传统企业生存艰难，数字化建设也进入“低迷期”，相比早几年的蓬勃发展当前显得日常冷清，“从缩减预算到维持现状再到团队优化，我们企业的数字化经历了过山车一般的感觉”
OneID主要解决用户身份的统一映射和标识问题。手机上多个app，app启动时，会根据app联网上报的设备相关信息，如何识别到在用这些app的用户是同一个人。
对于任何希望在数字时代保持竞争力和合规性的组织来说，数据治理都是必不可少的。虽然存在确保数据质量、隐私和员工参与度等挑战，但技术的进步和量身定制的治理框架的开发提供了解决方案。
Data Fabric 利用其敏捷特性彻底改变了我们管理和利用数据的方式。它为数据集成、情境化和有意义的数据产品提供了全面的框架，确保了真实性并增强了协作。
想象一下，这些事件的数量增加数倍，达到数百万甚至数十亿的规模。如何处理如此大量的数据，并确保数据不仅占用昂贵的空间，还体现出其存在的价值？
数据治理工具通过自动执行合规相关任务、执行政策和提供监控功能，在确保遵守监管要求方面发挥着至关重要的作用。这些工具可自动执行各种合规任务，例如数据审计、报告和策略执行，从而减少所需的手动工作量。
2023 年 CIO.com 对数据科学和分析领导者的调查显示，大多数人认为很难确定他们所收集的数据的价值，这意味着业务领导者在解释如何实施这些数据时将面临更大的挑战。
我经常与那些准备投入大量时间和资源用于注定失败的数据质量计划的组织进行交谈。激励措施和关键绩效指标能够推动良好行为，这并不是什么秘密。
最近给几位数据开发转数据产品经理的同学做相关辅导，发现研发转产品在需求挖掘和产品思维方面普遍是短板。对于研发转产品顺利上岸后，如何才能提升产品能力呢？
过去几年，人们越来越关注如何用数据计算投资回报率。也许是因为数百万元花在了无法解决业务需求的平台和管道上——它们整合了数据，但并没有让数据变得更有用或更易理解。
