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关注数据治理、数据资产管理、指标管理、主数据管理等方面的建设和发展。愿和同仁一道发展,发掘数据要素的价值。
数据治理的概念较早的起源于国外,近些年随着国内信息化的发展,逐步重视数据的共享和应用,随之发现了经常被提及的数据质量问题,从而也逐步开展起了数据治理项目。
下面内容讲的是数据治理与公司治理的关系。如何确保信息满足需求并将支持和授权管理人员正确有效的执行他们自己的角色。
数据治理就是以服务组织战略目标为基本原则,通过组织成员的协同努力,流程制度的制定,以及数据资产的梳理、采集、清洗、结构化存储、可视化管理和多维度分析,实现数据资产价值获取、业务模式创新和经营风险控制的过程。
数据治理是当今现代企业面临的最重要挑战之一。然而,这是一个广泛而复杂的话题,即使是经验丰富的 IT 专家也很容易感到困惑。
CAP 定理指出数据库不能同时保证一致性、可用性和分区容错性。但是我们不能牺牲分区容错性,因此必须在可用性和一致性之间做出权衡。管理这种权衡是 NoSQL 运行的核心焦点。
当前,数据成为了一个广为人知的词,以至于我们中的许多人可能从未想过它的确切定义。
流处理最初是一种“特定群体”技术。但随着 SaaS、物联网和机器学习的快速发展,各行各业的组织现在都在试行或全面实施流分析。
流处理最初是一种“特定群体”技术。但随着 SaaS、物联网和机器学习的快速发展,各行各业的组织现在都在试行或全面实施流分析。
数据资产是一类具有特别属性的资产,比如使用后不被消耗、窃取后不为所知以及加工后价值更大等特点。
“大数据”已跃升为我们行业中最受炒作的术语之一,但炒作不应使人们忽视这样一个事实,即这是数据在世界上的作用真正重要的转变。
“大数据”已跃升为我们行业中最受炒作的术语之一,但炒作不应使人们忽视这样一个事实,即这是数据在世界上的作用真正重要的转变。
独特的数据可视化技术,用于深入了解数据。当我们观想它时,它的美就显现出来了。
数据湖是近十年来出现的一个术语,用于描述大数据世界中数据分析管道的重要组成部分 。
采用将数据视为产品的组织方法不仅仅是数据行业的流行趋势,也是有意识的思维方式转变,可以提高数据民主化和自助服务的能力,提高数据质量,从而可以准确地做出决策,并扩大数据在整个组织中的整体影响。
在过去几年中,数据湖已成为现代数据堆栈的必备要素。但是,虽然支持我们访问和分析数据的技术已经成熟,但在分布式环境中理解和信任这些数据的机制却落后了。
如果让当前数据工程领域的人绘制一个“现代”数据架构,几乎肯定会得到如下结果:
数据网格的目标是为从大规模分析数据和历史事实中获取价值奠定基础,并将其应用于不断变化的数据环境、不断增长的数据源和消费者、用例所需转换和处理的多样性以及对变化的反应。
尽管数据网格实践被应用在有些客户中,但企业规模性的采用仍有很长的路要走。
在数字化时代,我们一直在处理数据,我相信大家已经看到了数据领域的一些结构性变化。
价值是服务于整体业务战略的一切。
当有人指出“数据是宝贵的企业资产”时,通常每个人都会点头表示赞同。但没有多少人有实际方法来证明和展示数据的实际价值。
从收集数据到使其成为可操作的知识并查看对业务的影响,这可能是一条充满挑战的道路,特别是如果组织尚未进行数据驱动的转型或没有完全具备正确支持它的能力。
今天我们聊聊什么是数据集市(DM)?什么时候需要数据集市?
今天在群里有朋友讨论元数据和数据字典的问题,元数据是解释数据的数据,数据字典也能解释数据,不都是解释数据的吗,怎们不同呢?接下来咱们就简单的讨论下这个问题,希望读完本文再没有这种困惑。
今天,每秒都在生成 TB 和 PB 的数据,为这些海量数据集寻找存储解决方案至关重要。
我们经常听到高级分析的成功案例。人们对人工智能的期望很高——据预测人工智能和人工智能的年经济价值将在9.5万亿到15.4万亿美元之间——因此,只要有可能,许多人都想把目光聚焦在数据分析技术的发展上。
在当今世界,很难找到没有积极重新考虑数据在其商业模式中所扮演的角色的组织。
数据质量管理是一组旨在维护高质量信息的实践。数据质量管理从数据采集和高级数据流程的实施一直到数据的有效分发。
在大数据和数据科学的新时代,企业拥有与业务流程一致的集中式数据架构至关重要,该架构随着业务增长而扩展,并随着技术进步而发展。
克服数据质量挑战,领先于数据曲线。无论推动业务战略或重点如何,组织都在转向数据以利用关键洞察力并帮助提高组织实现其愿景、关键目标和目的的能力。
理解什么是数据治理,为什么它处于实现价值的关键路径上,以及如何在组织中具体部署它,可能是一条漫长的道路。
数据架构是业务与应用系统建设的桥梁:数据架构基于业务架构(业务模式、流程、规则等)识别出业务数据需求,统一数据语言及操作手段,作为应用系统的应用架构(系统功能、组件、接口等)和技术架构(技术指标、技术选型等)设计和开发的依据。
随着城市轨道交通体系建设的逐渐普及,我国城市轨道交通网路愈加复杂,接入站点、旅客运输量等不断提高,为城市轨道交通的运行带来了一定的压力。
大数据时代,以数据为基础的技术正在改变人类的未来。
数据是推动医疗行业的改进,驾驭不断变化的医疗行业环境的必要资源。它使医疗行业组织能够评估医疗的提供和支持方式、患者参与和教育的方式,以及支付者和提供者如何共同努力提高价值。
华为数据治理为华为数字化转型的成功提供了重要基础和保障,华为数据治理的成功也成为了业界学习的标杆。
随着业务和数据环境的变化,组织的数据架构需要能够跟上这些变化的步伐。它需要具有响应能力,以便不仅确保组织继续有效运作,而且支持组织的整体战略方向。
数据治理是一项战略计划,用于优化企业处理数据的方式。它旨在组织和改进公司用于定义、收集、存储、保护、管理和货币化业务数据的政策和程序。
数据治理在组织中并不是独立的孤岛——它必须与企业治理保持一致,并受企业治理的驱动。
数据是具有特殊属性的资产,数据既然要流通和交易,就要把数据进行产品化,形成不同的数据产品。
“数据战略”是一个复杂的话题,许多组织将“数据战略”视为可交付成果,而不是动态过程。
缘何要进行数据治理验证呢?也许读者可能第一次听说这个话题。在数字化转型、数字经济、数据要素、数据资产、数据价值等一系列眼花缭乱的词汇下,数据治理成为了当前的热点。
我所见过的最大的错误就是企业没有将文化变革纳为数据治理举措的一部分。到目前为止,这个错误是最大和最常见的错误,它最终可能导致数据治理计划的彻底失败。
对于任何数据管理专业人员来说,实现数据管理的实用和务实的方法都是关键的挑战之一。
随着公司数字化转型的深入建设和数字化水平的提升,公司积累了海量的数据信息。
数据标准是打破数据孤岛和创建互操作性或在不同系统和组织之间交换数据的能力的关键。
通过使用数据模型,开发人员、数据架构师和业务分析师等各种利益相关者可以在构建数据库和仓库之前就他们将捕获的数据以及他们希望如何使用这些数据达成一致。
标准定义了一个参考框架,强化交互各方之间的信任。例如,当您在加油站加满汽车油箱时,“升”汽油的标准定义将确保您获得的汽油量是您认为的。反过来,“人民币”的标准定义向加油站所有者保证,您正在向他支付您购买的汽油的适当价值。
成功的组织有各种各样的规模。这些公司的共同特点是,在优化业务流程执行的同时,通过最大化客户服务来挖掘其全部潜力。
公司聘请首席数据官 (CDO) 的趋势为数据管理专业人士创造了新的机会,他们可能认为自己的数据职业生涯已达到稳定水平。