搜索　｜　会员　　
你所在的位置:企业管理 / 大数据 /实践应用
  • 正确做数据治理的十个关键步骤
    随着企业数字化转型的加速，数据管理成为了企业创新、竞争与发展的重要基础。然而，由于顶层设计缺失、历史原因等因素，企业内部存在数据烟囱和信息孤岛问题，数据无法充分共享，造成了数据存储
  • 如何给数据打标签？
    标签是对事物的概要性描述。就像商品标签上会写商品分类、主要原料一样。虽然一件商品有很多属性,但是我们只通过几个有限的标签,就能锁定我们想要的商品,这就是标签的作用。
  • 数仓建设七大规范指南
    根据业务划分数据并约定命名，建议针对业务名称结合数据层次约定相关命名的英文缩写，这样可以给后续数据开发过程中，对项目空间、表、字段等命名作为重要参照。
  • 主数据管理体系建设与问题分析
    企业对主数据的一致性、准确性、实时性提出了更高要求，规划统一的主数据管理体系、建设主数据管理平台、编制数据标准、统一编码被提上日程并逐步落地实施。
  • 手把手教你绘制数据治理实施路线图
    很多企业知道数据治理很重要，但是却不清楚如何做好数据治理。有的企业开展数据治理是“摸着石头过河”，还有一部分企业是"想过河但是不知道该摸哪一块石头”。
  • DAMA数据治理框架
    数据治理(DataGovernance,DG)的定义是在管理数据资产的过程中行使权力和控制,包括计划、监控和实施。在所有组织中,无论是否有正式的数据治理职能,都需要对数据进行决策。建立了正式的数据治理规
  • 数据治理框架：数据驱动型企业的基石
    随着企业数据呈指数级增长,据统计国外GDPR执法罚款增加了40%。而国内如火如荼的数字化转型加速开展。数据价值和数据保护成为重要课题,因此数据治理是数据驱动型企业的一项紧迫战略举措。
  • 数据治理领域最容易混淆的16组术语概念辨析
    术语的作用就是统一术语概念的语境，保证人们在给定语境能够使用专门的语言进行精确的交流。术语概念只使用一个最贴切的业务术语表述，避免使用多个近义词引起歧义。
  • 企业数据资产目录的建设步骤
    越来越多的企业将数据视为转型发展和提升治理能力的重要战略资产，并对这一重要资产进行系统性、体系化的管理，以便充分挖掘数据的战略、战术价值。
  • 企业数据分类分级指导指南
    随着企业对数据的依赖程度不断加深，数据成为企业决策和价值创造的关键要素。为了更好地保护数据安全、提高数据管理效率、确保数据合规性，企业需要对数据进行分类分级
  • 知识图谱构建流程详解
    知识图谱是结构化的语义知识库，用于迅速描述物理世界中的概念及其相互关系，通过将数据粒度从document级别降到data级别，聚合大量知识，从而实现知识的快速响应和推理。
  • 数据治理体系建设与实践
    业务数字化的目的是打造一体化的业务流、信息流与数据流
  • 如何在零售行业实施主数据治理
    多套不同的系统，听起来是不是有点多，且不必要？但在这家公司漫长的信息化和数字化旅程中，这些系统都是为了回应在不同区域更快速地开展业务的需求而建设完成的。或许一个事物的发展多半总是在
  • 数据质量的重要性
    数据质量人人有责，这不仅仅只是一句口号，更是数据工作者的生命线。数据质量的好坏直接决定着数据价值高低。
  • 阿里数据模型建设方法总结
    良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大地降低大数据系统中的存储和计算成本。
相关主题
大家在关注
我们的推荐
最新的干货
  • 地图
  • 本站
  • 我们
  • 服务
  • 版权
  • 联系
  • 回馈
  • 博客