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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。
最近读了很多关于数字化转型的文章,一般都指出了数字化转型的定义、数字化转型的方法、数字化转型的路径。
数字化转型的广义理解是利用数字化形成企业新的价值增长空间,狭义理解是企业利用数字化给企业带来新的价值。
当今,IT界最热门的话题莫过于数字化转型了,一谈到数字化转型首先想到的就是云计算、大数据、数据中台等技术,这实际上已经到了操作层面。
受治理的数据湖将增加价值。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。
数据治理做好很不容易,需要企业具备全员数据文化、建立有效的数据组织、制定科学的数据标准、建立完备的数据治理平台、保证较好的数据质量、开展持续的运营维护、建立安全的防护体系、构建高效的共享服务等等等等,可以列举出一万个条件也不过分。
最近和大型企业的信息部门就主数据项目的实施进行了很多次交流,大家普遍存在一个非常困扰问题:信息部门牵头实施的主数据效果不好,怎么去挽救?怎么去改善?
在大数据时代,企业首先要做的是收集大量数据,但收集数据并非仅是把收集过来的数据放到数据存储平台里面那么简单,更重要的是对数据进行分类、加工及管理。
数字经济时代,任何企业都逃脱不了全数字化的旋涡。
数据治理的目的不是只为了管好数据,而是让要用数据的人(如:数据科学家)随时能找到他要的数据。
当前,工业企业产生的数据与日俱增,如何利用大数据为企业产生驱动力、竞争力成为工业企业面临的重要问题。
当前,数据成为企业的生产要素参与分配,数据价值越发显得重要。
随着互联网快速发展、智能手机以及“可佩带”计算设备的出现,我们的行为、位置,甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。
数据治理是长期、复杂的工程,绝非一个部门的事情,更应该从董、监、高治理层建立组织、赋予职责。
主数据及主数据管理是企业数字化转型的坚实根基,是企业数据资产管理的核心。
在企业的现实物料数据质量管理中,物料数据质量的提升往往是通过物料主数据项目建设为契机开展的,下面结合笔者在物料主数据项目建设中的经验论述如何通过物料主数据建设提升物料数据质量。
本文所谈的物料是指企业中所有物资、产品和服务的总和。从某种意义上说,物资是工业企业所占价值最大的一部分。
随着云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术的快速发展,人类产生的数据量呈指数级增长。
什么是区块链?从科技层面来看,区块链涉及数学、密码学、互联网和计算机编程等很多科学技术问题。
数字化转型是指通过对数字化技术、流程和能力的集成,以分阶段的方式对组织、行业或生态系统进行文化、组织和运营方面的变革。
在整个工业4.0的实现过程中,肯定没有单一的、标准化的方法。
主数据的实施是信息化发展到集中集成阶段的必然产物,有些企业看别人实施主数据,也着急实施主数据,生怕不实施主数据就会落后别人,但是到真正实施环节,对于主数据的认识IT部门、业务部门、实施厂商均存在不同观点,障碍重重,推进缓慢,这是为什么呢?
我经常发现主数据项目实施过程中出现的一些问题,这些问题在一定程度上成为主数据是否成功实施,或者实施效果好坏的严重障碍
现在,“协同”“智能”“智慧”作为热词经常出现在企业中,那么到底怎么理解协同呢?
全球正在由工业经济向数字经济转型过渡,制造业正在并将长期处于数字化转型发展的历史阶段,沿着数字化、网络化、智能化阶段不断跃升。
从安全和隐私的角度来看,大数据与其他传统数据不同,需要不同的方法。但是可以扩展许多现有的方法和实践,以支持大数据的安全和隐私模式。
上篇文章《大数据架构形成的历史渊源》介绍了传统数据架构的主要形式以及为了适应不断发展的处理数据的模式,要不断创新数据架构。下图提供了一种体系架构方法,该方法使用新的数据源扩展现有系统,以支持组织所需的新信息需求。
数据是一种有价值的商品,它可以减少解决问题和帮助我们做出正确决策所需的时间、精力和资源。机器可以有效地处理结构化数据,但90%的数据是非结构化的,包括文本、电子邮件、图像和视频。
大数据通常是根据道格·兰尼(DougLaney)首先描述的三个维度或特征来描述的:容量、多样性和速度。同时,众多组织也开始意识到,准确性也是一个关键因素,即数据背后的“信任因素”。
当业务和IT专业人员第一次谈到大数据治理的时,许多人对大数据治理的复杂性感到不知所措。系统的数量和相互竞争的业务日程将如此多的变量混杂在一起,以至于手头的任务似乎无法管理。
数据是企业拥有的最大资产之一,但是数据也越来越难以管理和控制。干净、可信的数据能够为企业提供更好的服务,提高客户忠诚度,提高生产效率,提高决策能力。
物联网的实施很复杂,互连设备和IT服务的集成在网络、通信、数据量、实时数据分析和安全性方面构成了重大挑战。
主数据是老生常谈的话题,很多企业对法规遵从性、快速并购以及管理的重视使得创建和维护准确、完整的主数据成为一项很重要的需求。
任何物联网体系中都有两个关键组成部分就是是设备和数据。
什么是数字孪生?数字孪生是物理系统的虚拟副本。
“数字孪生是物理对象或系统的动态虚拟表示,通常跨越其生命周期的多个阶段。它使用真实世界的数据、模拟或机器学习模型,结合数据分析,以实现理解、学习和推理。数字孪生可以用来回答假设问题,并且应该能够以直观的方式呈现洞见。”
数据湖的概念已经存在了几年了。它最初引起了一些争议,并被贴上了营销炒作的标签。数据湖这个术语并不是任何传统数据存储体系结构的一部分,因此供应商可以自由地使用它来表示许多不同的东西。
数据战略是顶层设计,而不是关于细节。它不是关于“我们如何详细地管理数据,这里是各个流程”,而是关于“我们要管理数据,这些是我们要管理的数据领域”。
无论是像阿里巴巴或百度这样的大数据巨头,还是国家电网、中国银行、中国石化等企业,所有的智能业务都是从战略开始的。如今,无论是大公司还是小公司,在任何行业,都需要一个可靠的数据战略。
随着世界变得越来越智能,数据成为企业竞争优势的关键要素,这意味着企业的竞争能力将越来越取决于如何利用数据、应用分析和实施新技术。
数据治理是当今快速发展和高度竞争的企业环境中的一项要求。现在,组织有机会捕获大量不同的内部和外部数据,他们需要一个规程来最大化其价值、管理风险和降低成本。