在数据管理方面，有两类数据，需要政企重点关注，第一个是元数据管理，它是对所有数据进行定义，标准和划分，赋予数据意义，元数据管理是我们数据管理的基石。......

以往在增量时代,每天都有新的领域、新的市场被开发。尤其是在互联网、电商等领域的红利期,似乎只要做好单点的突破就能获得市场。这个蛮荒时代,业务运营主要依靠是经验和直觉驱动......

美团住宿数据治理团队通过多年数仓建设及数据治理的经验沉淀，并结合业务发展阶段对于数据治理的诉求，将治理的思路逐步从专项、表象、问题驱动的治理，转变为自动化、体系化的治理，并从标准化......

数据准备工作作为信息系上线的基础工作，得到了广泛的重视，但是因为基础数据问题而导致的系统实施困境依然常常发生......

随着数据资源的爆炸性增长，企业面临着数据标准不统一、数据信息分散、数据质量参差不齐、开发维护困难等问题，很难满足实时分析和决策的高要求。因此，数据治理对于工业互联网的发展至关重要......

“如果让你来评估这次活动，你会怎么分析”无论是面试还是工作，做数据分写的同学都经常遇到这个问题。......

运营模型也多种多样：比如，有偏理论的，也有偏实践的；有分析用户属性与生命周期的，也有经营用户的；根据用户增长、用户活跃、用户留存、用户变现等运营目标，每个目标下都有特定的方法论；再......

媒体融合下半场的重心将向智能化趋势发展。如何打造实用有效的媒体数据产品和服务，继而完成数智化转型，已成为媒体行业当前最为关注的问题。本文围绕当前媒体机构的转型需求，媒体数据中台建设......

常用的用户数据可分为属性（User）数据与事件（Event）数据，常用的数据来源主要包括客户端、服务端、业务数据与历史数据。TA系统用户行为分析就使用属性（User）+事件（Event）的定义方式，高......

本篇从四个部分向大家展开介绍，第一部分是传媒的业务介绍，第二部分是数仓建设演进，第三部分是数据管治体系，最后再介绍对数据治理体系化建设的一些展望。......

客户数据平台（CDP）通过打通客户全渠道、全旅程触点数据，形成基于客户全旅程的数据链路；通过数据建模实现对客户的全方位洞察，并形成用户分层运营的策略，指导运营计划的精准实施。......

需要将全渠道客户数据接入与拉通；我们需要CDP作为企业用户数据枢纽；将散落在各个渠道、各个孤立系统中的客户数据抽取到统一的大数据平台并将数据处理成统一的结构，进而整合为统一的客户数据......

客户数据平台(Customer-Data-Platform)，简称CDP；通过采集多方客户数据(主体与线索)等，从而进行精准的客户分析和人群细分，进而实现高效的客户维系和发掘以及日常营销运营。......

数据治理涵盖了从前端业务系统、后端业务数据库再到业务终端的数据分析，从源头到终端再回到源头，形成的一个闭环负反馈系统。从目的来讲，数据治理就是要对数据的获取、处理和使用进行监督管理......

数据治理关注的核心需求也存在差异，数据治理管理过程最简单最通俗的就是利用组织、制度、流程和工具将信安系统的数据转换为有用的信息的过程。......

通过对数据的分类分级，识别数据对组织的具体价值，确定以何种适当的策略，保护数据的完整性、保密性和可用性。......

金融数据复杂多样，对数据实施分级管理，能够进一步明确保护对象，有助于金融业机构合理分配数据保护资源和节约成本，是金融业机构建立完善的金融数据生命周期保护框架的基础，也是关键性数据安......

几乎所有的数据分析工作都会提到一个词——“建立数据指标体系”，虽然这个词对于大家来说并不陌生，但是数据指标到底是什么以及如何具体的搭建呢？......

本文介绍数据仓库中维度数据建模的过程描述，并举一个示例以加深对相关概念的理解。......

对于实时数据方面，期望拥有可以实时响应的用户行为流，同时在算法特征、指标统计、业务外显等业务场景有愈来愈多的数据实时化的诉求。......

数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素；人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。......

业务板块定义了数据仓库的多种命名空间，是一种系统级的概念对象。当数据的业务含义存在较大差异时，你可以创建不同的业务板块让各成员独立管理不同的业务，后续数据仓库的建设将受到业务板块的......

用空间换时间,通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验(效率),因此数据仓库会存在大量冗余的数据;不分层的话,如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程,工作量巨大。......

在数据治理中，我们总是会听到元数据和主数据，我们今天就可以来说说什么是元数据，什么是主数据。......

六大类数据模型：元数据、引用数据、主数据、企业结构数据、交易活动数据、交易审计数据，分别指什么？有什么作用？......

想做大数据治理，首先要把数据标准做好，否则匆忙建设各种数据仓库、数据集市，最后发现标准有问题，质量不高，这时候再去建数据标准就会导致投资浪费问题。......

主数据是满足跨部门业务协同需要的、反映核心业务实体状态属性的组织机构的基本信息。它是关键业务实体的数据，也有人认为它其实应该翻译为“核心数据”。比如对于房地产行业来说，楼盘信息就属......

电商数据分析一直是个让人比较头疼的东西，特别是对电商运营人员来说，电商数据分析如何做的深入且分析的有价值呢？......

当前，国家层面正积极推进依法治数，坚持发展和安全并重。在此形势下，企业作为最主要的数据处理者，挑战和机遇并存，“保护数据安全、确保数据合规”并举。......

随着数字经济的快速发展，数据已经成为新的生产要素。如何有效地开展数据治理工作，提升数据质量，打破数据孤岛，充分发挥数据的业务价值，已成为业界的热门话题。......

数据合规是个大命题，随着《中华人民共和国网络安全法》（下称“《网络安全法》”）正式生效并逐步深入落实，企业的网络安全及数据保护合规状态成为监管机关的重点关注内容。......

目前各大公司的产品需求和内部决策对于数据实时性的要求越来越迫切，需要实时数仓的能力来赋能。传统离线数仓的数据时效性是T+1，调度频率以天为单位，无法支撑实时场景的数据需求。即使能将调......

从数据管理到组织机构变革,其实现在不仅是业务方需要的组织机构的变革,还有数据上的驱动组织变革,我们经历过非常多的行业,都在为了业务而进行组织机构的每次的一轮又一轮的调整,这里会遇到很多......

对于大数据，重要的不仅仅是数据量。数据量只是大数据的特性之一，这实际上是更容易解决的挑战之一。大数据更难的挑战与其他特性有关：数据类型的多样性、数据变化的速度、来自不同系统的数据的......

大数据技术在技术层面、业务层面都有十分重要的应用价值在技术层面：大数据技术可以应用于非结构化数据的分析、挖掘，大量实时监测数据分析等，为管理系统、综合信息平台等建设提供技术支持；在......

数据仓库平台逐步从BI报表为主到分析为主、到预测为主、再到操作智能为目标。......

电信运营商在长期的内部精细化管理和精确营销服务的过程中，积累了大量的数据。这些数据在大数据背景下具备外部变现的潜质，大数据为运营商业务分析运营带来新的变革可能。......

在数据资产交易逐渐成为社会各界关注重点的当下，设计和构建科学的数据资产估值体系，对厘清数据资产属性、制定统一的定价机制、促进数据市场健康发展具有至关重要的意义。......

对于一个数据的量化,一般通过对字段进行某种计算得到(比如求和、平均)在原始数据的基础上,通过统计汇总,加工处理形成的用于表征业务活动好坏优劣的数据。......

进行数据分析工作的时候会用到很多的工具，比如说数据湖和数据仓库，不过这两者之间的差异和区别，可能会让人困惑。那么大家知道不知道数据湖和数据仓库的区别是什么呢？......

表的命名需要遵循基本原则：层次_表名_所属项目，如bdl_order_eb；......

随着互联网规模不断的扩大，数据也在爆炸式地增长，各种结构化、半结构化、非结构化数据的产生，越来越多的企业开始在大数据平台下进行数据处理。......

数据是数字化时代的石油！一个公司如果能够将信息资产商业化以获得更好的洞察力，并知道如何在其业务流程中利用这一点，在市场上表现一定不会差。......

客户数据平台(CDP)和数据管理平台(DMP)就是这样两个平台。了解每个平台的功能以及工作方式,可帮助您根据需要确定适当的平台。......

数据中台出现的意义在于降本增效,是用来赋能企业沉淀业务能力,提升业务效率,最终完成数字化转型。......

数据中台是一种将企业沉睡的数据变成数据资产,持续使用数据、产生智能、为业务服务,从而实现数据价值变现的系统和机制。......

2021年,数据驱动增长的概念已经非常成熟,非常多的企业已经亟需通过数据驱动业增长,企业搭建CDP,可以实现业务全链路打通,并通过数据驱动业务增长。......

本文分享的是数据标准管理在携程度假数据治理中的实践，希望对想要了解和学习数据治理实践的读者有所帮助，也希望能收获宝贵的建议。......

企业如何做好大数据项目的选型。我们将会从6个方面来进行分享：第一部分是大数据项目的基本概念，第二部分是大数据项目选型的整体框架；第三部分是选型评估的6个要素；第四部分是项目选型的4个......

在农业银行数字化转型背景下,对“以安全生产为第一要务”的数据中心而言,随着运维规模与体量的快速增长,对提升配置准确性、监控有效性、操作自动化、安全精细化有了更高要求......