数据治理
经常有新手同学问：数据分析到底是怎么驱动决策的?今天用一个通俗的例子，让大家看清楚数据驱动决策全流程。通过对比，你能发现：为啥你做不出驱动决策的分析结果。
在当今的数字时代，数据已成为各行业组织的重要资产。随着企业努力利用数据的力量来获得竞争优势，对现代化数据架构的需求变得越来越明显。本文旨在探索数据架构的演变，并为构建确保高效数据管理和利用的现代数据基础设施提供一些建议。
如果我们错误地处理了数据质量问题，从而无法克服数据质量差的问题怎么办?将数据质量视为技术问题而不是业务问题可能是取得进展的最大限制因素
在设计数据地图功能时，需要确定哪些元数据信息对于数据资产管理者以及使用者是有价值和意义，可以提高数据检索效率、提高数据复用度
用户画像标签需要持续迭代和“养护”，在实际工作中，画像标签数据不准确是一个常见的问题，可能会导致业务方对使用这些标签产生疑虑。每次使用之前都需要和数据产品或平台方进行沟通确认是否可用，不仅耗时耗力，一旦真有质量问题，还会影响数据产品在业务侧的口碑和信任度。作为
2019年数据中台爆火后，阿里OneData理论成为业界数据资产建设的主要方法论，在数据资产管理和数据治理中数据标准管理是核心内容之一，通过数据标准建设以确保数据的准确性、一致性、可理解性和复用性。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
