数据治理
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。
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。
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%。
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。
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。
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。
