数据治理
许多数据管理专业人员将数据治理视为“对数据所做的事情”。这与事实相差甚远。数据治理是对人做的事情。人需要受到治理，我们需要调整人的行为和流程，是的，我们也需要改变人被要求使用的工具和技术。
以业务的数据应用驱动数据治理，以业务的数据应用场景关联业务价值，以业务的数据质量牵引问题解决，以问题的解决结果体现治理能力，这样才能更好的体现数据治理的价值。
数据偏见可能也确实会影响我们对业务或组织的理解，并导致许多地方出现盲点。随着机器学习 (ML)、人工智能 (AI) 和其他数据相关技术的大规模使用，数据偏见可能造成的影响是广泛的。
隐藏在大量数据中的是可以指引组织方向的宝贵见解。通过利用先进的技术，企业可以挖掘这些隐藏的模式，并更深入地了解其客户、市场趋势和内部运营。这些知识使他们能够发现增长机会、优化流程、预测未来趋势、降低风险并超越竞争对手。
数据治理系统另外一个重要的内容是形成数据标准体系，很多最近进入到数据行业的人对于理解数据标准是什么，数据标准的作用，数据标准如何使用，本文从以上几个问题介绍数据标准的作用。
本文，我们深入探讨对于有效的数据策略和转型成果至关重要的六个方面，将提供可应用于业务环境的实践知识和可行的见解。
组织中形成的数据孤岛通常是由于与业务之间缺乏协调造成的。这种一致性可能很难实现，但对于数据领导者的成功至关重要。事实上，这种一致性对于任何经理级及以上级别的数据科学家或工程师来说都是最重要的任务。最好的数据团队能够解决不同合作伙伴(财务、产品、营销等)的问题，
数据产品在当今数据驱动的世界中发挥着至关重要的作用，提供来自转换和整合信息的即用型资产，将原始数据转化为可操作的见解。在本文中，我们研究这些模式并将其转换为可用于评估和增强数据产品成熟度的实用框架。
有效的数据治理是指通过设计嵌入到数据流程中的数据质量、完整性和安全控制等的应用。这与传统数据治理模式形成鲜明对比，传统数据治理工作在实施后花费了大量精力来发现数据系统、构建数据沿袭以及实施数据质量和完整性控制。在实践中如何运作呢?
数据管理和数据治理可能很难向新手解释。它们涵盖了复杂的数据能力领域，例如元数据管理、数据质量、数据架构、数据编目、数据隐私、数据科学和数据集成。我发现自己在为客户提供建议和向自己团队的新成员提供建议时，很难快速、明确地解释潜在的核心概念。
有一天，我正在研究一个具有更复杂数据模型的项目。我看到开发人员使用了星型模式模型，并在模型中添加了日历日期表。我很好奇他们为什么这样做，所以我做了一些研究以了解更多信息。
Gartner 表示，89% 的企业董事会表示数字化已融入所有业务增长战略，但只有 35% 的组织有望实现数字化转型目标。毕马威报告称 72% 的首席执行官制定了积极的数字化投资策略，但麦肯锡 (McKinsey) 研究表明了一个严酷的现实：70% 的转型失败
部署数据产品意味着通过将数据科学项目的输出(例如机器学习算法或可视化仪表板)集成到相应的业务流程中，使其可供用户使用。这说起来容易做起来难。以下是一些技巧，希望可以帮助克服数据产品部署的障碍：
大部分从传统企业里数据会由一个从工具到生产力的转换过程，而这个过程并不是一帆风顺的。当前在大部分的传统企业里在数据的应用方面存在一些问题。
