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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。
企业要对数字化转型的目标进行系统的规划和清晰的定义,在企业内部提升对数字化转型的认同感、打造数字化思维、培育数字化能力,从而建立起可持续的数字化商业模式和运营模式。
提到学历代码时,我们通常看到的是01、02、03…… ,需要知道具体的意思时,可以从字典中得知,01表示小学,02表示初中,03表示高中……
通过物联网(IoT)连接的设备出现在很多场合——汽车、工厂、家庭、零售店和可穿戴设备等等。
数十年来,数据建模已用于定义,分类和标准化数据,因此信息系统可以利用它。
信息技术发展迅速。但这并不总是导致现有技术灭绝。想想信息传播的渠道,比如广播、电视和互联网。
数字化是指通过信息技术、网络技术、通讯技术实现物理世界与虚拟世界的融通,创造聚焦于产品、生产与性能等各环节的数字化双胞胎应用,将价值链上各个孤立的过程无缝连接,通过数据双向流动与闭环反馈,实现物理世界持续优化。
数据是企业至关重要的资产,数据构成了信息系统运行的细胞,数据质量决定了系统应用的质量,并关系到系统应用价值的体现。
我是数据。根据人类对我的定义,我就是对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。
数据资产是数据管理和应用领域经常被提到的概念,数据中台的目的就是将数据转变为数据资产。
中台是数字经济时代赋能企业数字化转型的思想体系,实现效能提升、数据化运营,从而更好支持企业面对复杂多变的市场需求进行敏捷响应及快速创新。
随着大数据、数据湖、数据中台的建设,数据作为计算和分析的对象,其质量的好坏直接决定数据分析和数据挖掘的效果。
大型企业采用主数据管理能够有效解决“信息孤岛”的问题,同时提高企业管理能力与管理效率,为企业制定科学、合理的决策提供准确的数据支持。
对于大型集团企业来讲,数字化转型的成败直接关系到集团的可持续发展,尤其当前最紧迫的任务就是数据体系建设。
数据建模包括概念模型、逻辑模型、物理模型。企业级数据模型设计通常有两种方法:自上而下和自下而上。
数据建模包括概念模型、逻辑模型、物理模型。企业级数据模型设计通常有两种方法:自上而下和自下而上。
阿里巴巴的数据中台侧重对“烟囱式”应用数据的标准化和聚合,构建公共数据模型,发掘对内赋能运营和商家的数据价值。
数字经济时代的特征就是数据的爆炸式增长。这些信息为企业的经营和管理带来了便利,但如何更好、更合理地管理和使用这些数据发挥更重要的作用,产生更多的智慧是企业重点关注的问题。
随着数据时代的发展和人们对数据认识的深化,很多企业已经将数据作为重要资产来看待。
企业应该抓住中台的本质,结合企业所处行业的数字化转型方向及驱动力,从自身业务出发,建立符合本行业及自身需求的中台战略,实现业务价值。
元数据管理和主数据管理、数据标准管理的关系 元数据管理是数据管理的核心要素,是主数据管理的基础组成部分,也是数据标准实施的重要载体。
数据治理的定义是在管理数据资产过程中行使权利和管控,包括计划、监控和实施。数据治理职能是指导所有其他数据管理领域的活动。
根据企业的特点,数据划分为以下三种类型:主数据、交易数据、指标(分析型)数据。
数据仓库赋能组织将不同来源的数据整合到公共的数据模型中去,整合后的数据能为业务运营提供洞察,为企业决策支持和创造组织价值开辟新的可能性。
大数据架构提供了新数据环境下的处理能力,大数据架构不仅必须扩展到包含传统和大数据源,而且还需要更广泛的功能集来支持数据的消费、处理和交付。
元数据最常见的定义是:关于数据的数据。元数据的信息范围很广,不仅包括技术和业务流程、数据规则和约束,还包括逻辑数据结构与物理数据结构等。
架构是对组件要素有组织的设计,旨在优化整个结构或系统功能、性能、可行性、成本和用户体验。
数据的爆炸性增长是一把双刃剑。一方面,它有助于世界上最具颠覆性和具有创新的公司塑造竞争优势,开发全新的产品和服务。
菜买回来后,我们就要根据菜品的需要对它们进行处理了,但无论如何处理,在此之前们都需要对它们先进行清洗一下,将上面的脏东西诸如泥土、农药、血水等清洗掉。
数据是需要管理、部署和评估的业务资产。
以规范的方式来管理企业的数据资产已经被广泛接受和认可,但还需要组织架构、原则、过程和规则,以确保数据管理的各项职能得到正确的履行。
受治理的数据湖将增加企业数据资产的价值。对于那些在运营战略中优先考虑数据的组织来说,数据湖是理想的解决方案。
最近,数据湖成为大家关注的数据资产存储新架构,那么数据在现实中都有哪些应用场景呢,下面举几个典型的应用案例。
几十年来,企业数据集成项目在数据处理、集成和存储需求上都严重依赖传统的ETL。如今,来自不同来源的大数据和非结构化数据的出现,使得基于云的ELT解决方案变得更加流行。
“数据湖”是当前很多人、很多企业都在谈论的最新流行的话题之一。可是,让我们认真想一想,数据湖是不是像许多流行的IT词一样,很少有人真正知道如何解释它,能够实现什么价值以及如何设计和构建它。
以数据为中心的企业架构就是企业在商业评估、战略制定、企业规划和企业转型过程中将数据放在首位。
借助影视作品中的剧魂,阐明数据领域同样需要一批坚持理念,辛苦耕耘的经理人,面对当今数据领域唯新而立,唯变不破的浮躁现实,需要保持清醒的意识,立足当下,深耕企业基础数据治理,切实强化主数据标准化核心要素,再考虑面向未来,顺应市场变化中的新技术、新理念,向着“数据服务化”领域迈进。
通常来讲,数据治理是公司治理的重要内容之一,将保障如何确保数据满足业务部门需求并支持和授权管理的人员正确有效的执行他们自己的角色。
信息系统、数据集成、主数据管理、数据仓库、大数据、数据湖和机器学习等所有这些都应该具有一个共同的基本要素:数据模型。
能源化工集团企业信息化建设要满足不同应用场景,具有三种视角,总部集团管控视角、企业智能工厂视角、智慧园区集成展现视角。
数据被称为“未来新石油”,已经渗透到当今企业战略决策、生产经营和各业务职能发展领域,成为企业数字化转型的基础。
企业是世界新一轮产业革命和中国经济发展方式转变的主力军。
在数据爆炸式增长的时代,数据又成为重要的生产要素之一,数据治理就成为很多企业关注的重点。
假设你正在努力通过“了解你的客户”来改善客户体验。或许你符合了BCBS 239或欧洲的GDPR等监管要求,以避免罚款。或者你可以通过从月度勘探清单中删除重复的项目来削减成本。
作为一个概念,数据治理已经存在了几十年。到了20世纪80年代,计算机的繁荣导致了旨在处理数据质量和元数据管理等问题的技术的出现,这些技术通常以部门为基础,以支持数据库营销或数据仓库工作。
有人说,数据管理的需求始于1890年代,当时,机械打孔卡将信息(数据)记录在厚卡上。
数字化转型越来越成为未来的焦点,各行各业都在谋求数字化转型,石化、金融、电力、银行、投资等企业不一而足。
从科技初创企业到全球巨头,他们一直在寻求与趋势技术结合来扩展业务。
数字转型:企业逆境发展的新动能
大型央企和集团企业作为供应链的核心企业,每年都要进行大量工程项目建设及大宗物资采购,伴随着招标采购规模大幅度增加的往往也是庞大的供应商群体。
工业企业中物料主数据的数量最大,也最关键。