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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。
主数据是夯实数字化转型基础底座,是助力管理体系和管理能力现代化的重要举措。
从总体上讲,商业世界和IT世界并没有学习到有效的数字化转型方法,其速度几乎没有达到或应该达到的水平。
在实现MDM策略时,应采用循序渐进的迭代方法。大处着眼,小处着手,与企业的长远目标相一致。
在数字化时代,数据已成为一种极具价值的商业资源。
近年来,“数据驱动”这个术语已经被广泛使用,很多人谈论要成为一个数据驱动的组织。
对适应性强的数据管理体系结构的需求从来没有像现在这样迫切。然而,实现这一目标似乎比以往任何时候都更加令人困惑。
根据Gartner的定义,“主数据管理是一种技术支持的规程,业务部门和IT部门共同工作,以确保企业共享主数据资产的一致性、准确性、管理性、语义一致性和可靠性……”
许多组织希望在整个企业中共享数据集,但如何迈出第一步可能很困难。这些挑战包括从纯技术问题(如数据格式和API)到组织文化(管理者拒绝共享他们认为自己拥有的数据)。
成功的数据治理需要与明确定义的业务需求保持一致。然而,太多的数据治理程序未能实现目标,因为它们忽略了这一先决条件。
当组织向“所有用户”开放数据湖时,这会给数据湖及其支持基础设施增加相当大的复杂性。
数据湖是传统数据仓库概念在源类型、处理类型和用于业务分析解决方案的结构方面的高级版本。
如何构建当前企业数据体系架构呢?其实与许多其他技术一样,它实际上取决于企业要实现目标。
目前,很多大型集团企业都在热烈讨论建立数据湖的最佳方式。
目前,很多大型集团企业都在热烈讨论建立数据湖的最佳方式。
新技术的发展、新的客户需、物联网(IoT)和人工智能的新进展有效支撑了汽车行业的数字化转型。
技术的变革正在打破市场平衡。大数据、数据分析、人工智能(AI)和物联网(IoT)正在改变组织间联系和互动的方式。
每一次搜索查询,每一首流媒体歌曲或视频,每一封电子邮件,每天在世界各地发生数十亿次——这一切都导致了全球对电力的需求不断增长,同时也导致了二氧化碳排放的增加。
数据目录是所有数据的系统性列表,以表、文件、报告等形式存在于公司的各种源系统中。
对于许多公司来说,数据治理在业务上相当于牙线清洁。他们知道这对他们有好处,但他们宁愿做些别的事情。
什么样的技术可以被认为是最有前途和最有商业价值的呢,人工智能、物联网和大数据?
每个为决策而使用数据的组织都在重新思考数据架构。与五年前相比,有大量新技术有望改变企业竞争和服务客户的方式。
自助数据消费者的需求,敏捷实践的价值与数据治理的传统实践之间存在着天然的瓶颈。
到2025年,数据落后者和数据领先者之间将出现几乎不可逾越的鸿沟。
业务敏捷性、组织弹性和生产力是决定任何组织成功与否的最重要因素,而不论其规模如何。许多企业意识到了这一点,尤其是在全球新冠病毒广泛传播期间。
数字化转型不再是企业的选择,而是必不可少的。先进技术已经开始影响并改变了人们与企业沟通、协作和互动的方式。对于大多数首席执行官而言,这是在不断发展的业务环境中生存的问题。
曾经未知的事情现在可以通过几个查询来快速发现。决策者不再需要依靠直觉,他们更需要的是更广泛,更精确的证据。
预测分析是企业展望未来的主要应用方式。市场营销、零售、生产、设备管理、供应链管理以及许多其他应用都显示出预测的价值和力量,可以作为预测未来结果的工具。
数据管理员是负责一组数据或数据域的专家,通常确保组织定义业务术语、创建和维护数据质量规则,并在所有系统,应用程序和报告中一致且准确地应用数据。
我们经常会听到关于数据架构和信息架构的讨论,它们是一回事吗?让我们看看数据和信息之间的区别,以及组织需要考虑的关键事项。
高速发展的数字化时代,企业必须依靠对数据的了解来生存和发展。
当前,数字化转型已进入到关键时期,所有企业将数字化转型按下快进键,正确认识数字化转型是数字化转型成功的关键。
主数据管理是企业改善其关键数据资产(如产品数据,资产数据,客户数据,位置数据等)的一致性和质量的必要数据管理活动。
人工智能(AI)是数字时代的一项变革性技术,其在整个经济中的实际应用正在迅速增长。
在本文中,我们讨论了有关组织如何衡量和改善数据质量的一些技巧。
在有关ISO 8000:150的第四篇文章中,我们将研究数据质量改进过程,这些过程构成了此标准中定义的总体数据质量管理方法的一部分。
在有关ISO 8000:150的第三篇文章中,我们将研究数据质量监控过程,这些过程构成了标准中定义的数据质量管理方法的一部分。
在有关ISO 8000:150的第二篇文章中,我们将研究构成该标准中定义的整体数据质量管理方法一部分的数据操作流程。
我不确定您的身份,反正我是不很喜欢阅读ISO标准的。
数据质量管理是旨在维持高质量数据的一系列实践,包括从获取数据和实施高级数据流程一直到有效地分发数据的所有过程。
文化冲击,竞争重点,对变革的抵制和人才匮乏-如果您遇到以上任何问题,则可能需要重新评估数字化转型。
文化冲击,竞争重点,对变革的抵制和人才匮乏-如果您遇到以上任何问题,则可能需要重新评估数字化转型。
数据目录解决方案旨在处理关键的数据管理问题,对于构建了数据湖或大数据平台的大型企业而言,弄清公司拥有哪些数据是极具挑战性的工作。
所有企业都需要计划如何使用数据,以便在整个业务中一致地处理和使用数据,以支持业务结果。
尽管应用数字技术提高卓越运营的概念并不新鲜,但2019年,流程和制造业的数字化转型投资已达到3450亿美元。
几十年来,工业控制系统在工业自动化中扮演着重要的角色,企业通过它收集、处理和操作来自生产车间的数据。
企业都在积极的实现数字化战略,它们面临着大量的颠覆技术。
数据建模是数据治理的一种形式。我们将数据治理定义为“执行和实施”对数据和与数据有关的资产的定义、生产和使用的权威。
当今社会,竞争异常激烈,瞬息万变和快速发展的商业环境意味着只有最智能,最敏捷和最具创新性的企业才能取得成功。
对于业务和技术人员不来说,参考数据会影响日常业务的运营。为了优化数据的使用和可用性,我们需要知道什么是参考数据,什么不是(即主数据),为什么它很重要,以及如何用技术手段有效地管理它。
随着消费者需求不断增长和数字技术的进步,五种零售业的商业模式正蓄势待发:“生态系统参与者”、“规模领先者”、“价值分享者”、“搭便车者”和“区域优势者”不符合这些模式的零售商有失败或被收购的风险。