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数据库频道

数据治理

在数据管理领域,我们从客户那里听到的常见说法就是:了解基础能力的重要性是一回事,但展示切实的进展以确保增强所需的投资是另一回事。

04日更新
标签:数据治理
衡量数据管理价值的指标如何定义

数据产品面试过程中,经常会被问及数据相关的基础知识和概念,对于数据资产方向的数据产品,需要搞清楚数据资产管理与数据治理的区别与联系。

29日更新
数据资产管理与数据治理什么区别?

简单总结下数据在电商行业的一些应用场景,抛砖引玉,希望大家可以多总结和沉淀自己的一些案例,灵活应对面试,并真正落地成可以驱动业务、洞察分析的数据产品。

27日更新
标签:数据治理
一些数据赋能业务的场景及案例

登月任务充满了挑战和不确定性,那些认为成本高得令人望而却步的公司可能有道理,但最终,它是成功的——人类聪明才智和毅力的胜利,引发了众多的商业发明。

20日更新
标签:数据治理
从阿波罗登月看数据治理成功的六个经验

对于任何旨在利用数据获得竞争优势、运营效率和创新的组织来说,有效执行数据战略都是一项至关重要的工作。

18日更新
谈谈数据战略的执行

随着数据对组织变得越来越重要,明确定义与数据管理相关的角色和职责至关重要。该领域的两个关键概念是数据所有权和数据管理。虽然有时可以互换使用,但它们代表了不同的协作责任。

18日更新
数据所有权和数据管理的区别

本文深入探讨非结构化数据领域,强调其重要性,并提供实用指导,帮助从这一经常被忽视的资源中提取有价值的见解。

05日更新
如何管理和应用非结构化数据:示例、工具、技术和实践

数字经济背景下,数据要素深入推进。下面我们将深入探讨为数据专家、项目协调员和数据决策者创建有效、安全和高质量的数据治理框架。

01日更新
标签:数据治理
CDO 亟需关注的四件事

现代企业是数据驱动的,有效的数据管理成为企业的首要任务之一。数据目录是数据管理策略的重要组成部分,使用户能够轻松查找、理解和信任其组织的数据。

30日更新
好的数据目录的基本特征

缺乏数据管理或分析专业知识的领导者可能会在确定数据战略的优先顺序时表现出犹豫,因为他们可能缺乏对其优势的了解以及在应对其复杂性时的不确定性。

25日更新
标签:数据治理
掌握数据治理的艺术:制定数据战略蓝图

当前对于一个初创型企业来说数字化是始终绕不开的一个话题,但是做数字化对企业而言又是一个巨大的挑战,稍有不慎极有可能会重复建设,消耗着本就不多的数字化建设成本及企业领导的信心,因此正确的认知、共识、规划、落地很重要。

24日更新
初创型企业如何做好数字化转型建设

通常,当我们考虑数据治理时,我们会从小事开始,或者至少是“容易限制在几个表中”的事情。当我们寻求元镜像和反映现实的数据的目标时,我们需要从数据所代表的大目标驱动的事情开始。

23日更新
为什么数据资产管理首先从顶层设计开始

随着“数据产品”概念的普及和采用,下一步是建立一个“数据市场”,让数据生产者可以提供满足数据消费者需求的产品,并确保数据在企业范围内的有效利用。

谈谈如何构建企业级数据市场激活数据要素

数据作为原始资源,需要通过开展数据管理、数据治理、数据运营等工作,实现增值和价值变现。很多时候容易将数据管理、数据治理、数据运营三者混淆。本文将讲讲如何理解数据治理、数据管理、数据运营的内涵以及它们的活动内容,希望对您有所启发。

17日更新
标签:数据治理
如何理解数据管理、数据治理、数据运营

IDC预测,到2027年,中国制造业IT市场投资规模将增长至2554.08亿美元,五年年复合增长率为15.5%。

16日更新
IDC FutureScape:2024年中国制造业十大预测

数据产品是数据管理领域的热门话题。各地区和各行各业的组织都在努力解决如何创建、管理和货币化问题。本文将深入探讨所谓的“数据产品团队”中所需的角色和相应的职责。

15日更新
谈谈数据产品团队的角色和职责

高等教育信息化建设历程中,不同的主体面临不同的情况和苦难,需持续参考和借鉴已有的成功经验和优秀实践,结合自身的实际情况,探索出符合各自校情特色的“智慧高校”发展之路。

11日更新
标签:数据治理
高校数据治理解决方案

这个庞大的交通平台的核心是大数据和数据科学,它为Uber所做的一切提供动力,例如更好的定价和匹配、欺诈检测、降低预计到达时间等。每天收集和处理数PB的数据,成千上万的用户从这些数据中获得见解并做出决策,以构建/改进这些产品。

Uber案例|如何迈向更好的数据之旅 打造高效的数据生产力

随着数据存储和处理平台的成熟,元数据技术创新的时机已经成熟,以永远改变数据技术堆栈。随着组织越来越依赖数据,数据质量和可靠性问题变得越来越严重。通常,组织会在几天或几个月后意识到数据有问题,并且修复它为时已晚

10日更新
如何更好的发挥元数据魔力

数据资源入表是数据资产化的标志,数据资源是否能够顺利的向数据资产转化并计入资产负债表很大原因取决于数据的质量。本文系统的论述了数据质量管理在企业数据资源入表中的实施方法和路径

谈谈数据质量管理在数据资源入表中的实施方法和路径
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