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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。
最近数据资产建设成为大型集团及组织的热点,那么如何评估或衡量数据价值成为大家最为关切的话题!
我们不断听到关于大数据的爆炸式增长以及数据对任何领域的任何业务的重要性。但是,如此多的业务用户根本不使用他们的数据,因为他们不知道自己拥有什么(是否有企业数据的最新清单?),他们找不到它(是否组织中的任何人都知道重要数据的位置?)或者他们只是不信任它(我们找到了它,但它来自哪里,它意味着什么?)。
传统的数据治理计划经常达不到预期,因为它们过于关注政策、合规和执行。这可能导致业务用户、数据治理团队和执行管理层之间的脱节。
资产是有价值的,所以从逻辑上讲,我们应该能够就资产的价值达成一致。
数据是组织的一种战略性商业资产,也是组织拥有的最有价值的资源之一。但它的价值取决于质量、相关性和范围。
我们很难确定“数字化转型”一词的首次使用,但它至少从 2012 年就已经存在。
本文总结了现代数据架构的主要特征,并为正在开发新数据战略的组织提供参考。
随着企业越来越多地利用数据为研发生产提供动力、推动决策制定创新,了解这些最关键数据资产的健康状况和可靠性至关重要。
要解释数据治理框架,我们必须首先定义数据治理。
当前,数据作为新的生产要素提到了关键位置,众多组织认为数据是重要的战略资产。
过去,数据常常被视为IT项目的一个方面,而不是作为企业资产来对待。
理解大数据和数据治理与数据字典的概念密切相关。数据字典已经成为数字化业务不可或缺的一部分。本文将简要阐明数据字典的作用和构建步骤。
Ralph Kimball在90年代发布了维度建模思想,并于1996年发布了The Data Warehouse Toolkit,并通过它向世界介绍了维度数据建模。
数据模型是组织加速应用程序开发和释放数据价值的关键工具。
人工智能和机器学习已经风靡全球。公司使用机器学习来创造更高效的流程。记账、简历审查和客户聊天都可以通过人工智能技术启动。
数据治理是数据管理策略中最基本的功能,因为它是其他功能的中心和领导。在这里,我们应该对两个经常被误解的概念进行区分:
数据架构的好坏取决于它的基本原则。如果没有正确的目的、标准和通用的语言,企业的策略很难付诸实施。
“元宇宙”这个词最近在媒体上出现得越来越多。这就引出了一个问题,这个词到底是什么意思?从可行性的角度来看,这个概念实际上意味着什么?最重要的是,像元宇宙这样的东西出现并获得应用的前景如何?
在这篇文章中,我们将讨论为什么数据治理很重要,以及数据治理策略应该包括什么以及如何制定数据策略。
对于商业世界最具前瞻性思维能力的发展来说,如数据分析、机器学习和人工智能,高质量的数据是一个关键的成功因素。因此,当涉及到数字化转型时,数据发挥着至关重要的作用。
根据Gartner的定义,“主数据管理(MDM)是一种技术支持的规程,业务和IT部门共同工作,以确保企业共享主数据资产的唯一性、准确性、语义一致性和可靠性……”
根据Gartner的定义,“主数据管理(MDM)是一种技术支持的规程,业务和IT部门共同工作,以确保企业共享主数据资产的唯一性、准确性、语义一致性和可靠性……”
“数据驱动”描述了一种业务状态,在这种状态中,数据被用于实时有效地推动决策和其他相关活动。
数据科学领域在至少10年的时间里快速发展,尽管时间很短,但数据文化已经开始成为主流。
数据治理是数据管理的重要组成部分。以下这些建议将有助于在两项战略之间建立强有力的互补关系。
数据是一件大事,几乎所有行业都在竞相利用数据获取更多利润。商界领袖想知道如何在不被淹没的情况下潜入大数据池。
在大数据和数据科学时代,大多数组织都意识到数据在加速结果方面的潜在力量。然而,大多数人面临的挑战是,不断变化的客户期望和相关需求,以确保准确和可访问的数据,以指导决策,以满足客户的不同需求。
企业数据正变得越来越分散和庞大。与此同时,对企业来说,利用数据并将其转化为可操作的见解,变得比以往任何时候都更加重要。
在讨论大数据商业模型成熟度指数时,我们强调了数据货币化与货币化见解之间的区别。
越来越多的公司正在建设数据仓库或数据湖,并开始集中他们的数据或者已经完成了数据集中项目,并正在努力使整个组织的数据服务自助化。
我第一次接触数据仓库是在20世纪末。它给我留下了深刻的印象,因为它是管理数据的第一个真正的体系结构方法,在此之前,我已经在异构数据库和点对点应用程序接口的世界中工作了多年。
鉴于日益增长的网络威胁和个人数据隐私保护法的实施,企业需要确保私人数据被尽可能少地使用。
数字化转型办公室是人员、流程、度量、方法和工具的组合,在组织中集中驱动和管理各种数字计划。
数据架构侧重于技术和基础设施设计,而数据治理则包括人员、过程、工作流以及支持治理所需的体系结构。
数据平台是一组集成的技术,它们共同满足组织的端到端数据需求。
主数据是企业拥有的最重要的资产之一。随着数字化的不断推进和第四次工业革命的到来,主数据的价值和主数据管理的重要性只会越来越大。
在当今数字连接的世界里,商业的每一部分都围绕着新的期望、竞争对手、渠道和机会。
很多组织对更好的数据质量有很高的标准化需求。大多数源自企业内部的活动,如流程优化或源自法律法规的需求。
当企业开始考虑实施主数据时,对MDM一定有了基本的了解。然而,采用操作型或分析型主数据解决方案到底意味着什么?您的业务需要选用什么类型呢?
制造业企业不断地改进业务、生产和运营流程,以实现收入和利润的最大化。
是数据做出了决定,还是你用数据帮助做出了决定?两者的选择将改变公司与数据的关系。
在本文中,我们讨论数据治理和组织之间的关系,随后,使用真实案例来检查数据治理和业务绩效之间的关系。这两者一起提供了对数据治理效果的深入了解。
最近,出现了一种新的MDM趋势,供应商开始部署预构建的单域应用程序(例如,客户MDM、产品MDM等),声称通过这些应用程序的组合提供了真正的多域MDM功能。
数据的价值是什么?与他人分享数据有什么价值?这些看似简单的问题,但数据不是简单的资产。数据的独特属性使其比传统资产更难估值。
ITU-T F.743.21定义了一个数据资产管理框架及其相应的对象、活动和支持。数据资产管理的对象是数据资产,包括主数据、元数据和其他数据资产。
当谈到制造过程的分析时,有一个步骤是不可避免的——不能修正没有测量的东西。为了有效地度量性能,您需要首先从流程中收集正确的数据。
数据安全管理是一种维护数据完整性的方法,并确保数据不会被未经授权的人访问或容易受影响的人破坏。
在制造过程中,数据质量和产品质量一样重要。我们可以将ISO 8000中的数据质量评估应用到IEC62264中的制造过程中。
创新已经彻底改变了50年构建的商业模式,也改变了现在的商业模式。这种我们称之为颠覆的创新正在把有百年历史的蓝筹公司赶出市场。
互联网、网络、移动设备、软件、人工智能和其他数字进步创造了我们大多数人几十年前只能梦想的机会。