本文针对大数据平台建设中常见的17个问题进行了解答，包括选型、迁移、工具等等。......

数据分析、数据挖掘等各种数据应用都离不开数据质量，数据质量的重要性不用多表。今天来浅谈如何通过数据治理，来保证数据质量。......

数据质量管理,是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题,进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动,并通过改善和提高组织的管......

数据质量在任何系统当中都是十分重要却容易被忽视的一部分。构建完整的数据质量管理体系，既是支持企业系统稳定运行的基本保障，同时也是企业进行数字化转型、创新的必备条件。......

数据质量是数据仓库建设、数据应用建设和决策支持的关键因素,可通过完善组织架构和管理流程,加强部门间衔接和协调,严格按照标准或考核指标执行落地,确保数据质量方能将数据的商业价值最大化,进......

建设数据模型既然是整个数据仓库建设中一个非常重要的关键部分，那么，怎么建设我们的数据仓库模型就是我们需要解决的一个问题......

在数字经济浪潮席卷全球大环境下，随着5G在元年应用范围不断拓展和人工智能技术日渐成熟，各行业向数字化转型，为数据中心供应商带来诸多挑战，同时也带来了新机遇。......

容灾备份实际上是两个概念,容灾是为了在遭遇灾害时能保证信息系统能正常运行,帮助企业实现业务连续性的目标,备份是为了应对灾难来临时造成的数据丢失问题。......

如果你是一支数据团队的管理者，改变不了整个企业的环境，比如数据驱动业务的思想，公司的政策等等，但应该在你的职权范围内，在有限的资源条件下，用更好的管理手段让数据挖掘工作变得更有效。......

企业都会使用不止一个系统（除非是非常小的企业），同一个现实实体的细节会出现在不止一个系统中，例：员工会被定义在财务系统、OA系统等。......

民营银行建设数字化中台的核心内容是实现业务和数据双中台。业务中台源源不断地从业务造数据,把业务实时在线的交易数据进行统一记录和沉淀,这就是“业务数据化”......

数仓规划是数仓建设的蓝图,涵盖从需求分析开始到最终的数仓评估验收整个环境;数仓规划之所以重要,是因为它是描述了数据流动的概念性框架,为元数据管理奠定了基础,对数据加工过程的理解、数仓建......

很多企业将大量资源投入到数字化建设方面，迄今为止这个说法已较为普及，那么我们首先来探讨一下：为什么企业数字化转型或建设乃大势所趋，为什么这么多企业愿意投入大量资源去做这方面的事情。......

通过集成阿里云领先的云技术，聚合生态服务资源，实现采集存储、建模、数据管理与数据应用的云上服务；全面支持互联网企业业务数据与行为数据的无缝融合，加速企业智能化进程，驱动业务增长。......

云计算不再只是企业简化工作流程的一种方式，而是一个主要的区别。对于在瞬息万变的世界中蓬勃发展的企业而言，云计算已变得至关重要。将业务迁移到云平台已经成为很多企业最关注的事项之一。......

信息作为一种资产，目前还处在“早期使用”阶段，这就意味着，如果企业能够专注于数字转型，就可以让自己在竞争当中脱颖而出，成为行业领先者。因此，数据与分析的战略优先地位不容置疑。......

数字化工厂不自动化工厂,到底有何区别?要追赶未来制造,人不机器之间关系如何重构?为什么反复强调,提升质量而非降低成本,才是工业进化的本质?......

数据分析思维、结构化思维、公式化思维、学法体系的思维.......这些思维帮助你，即使碰到自己不熟悉的问题，也能从一定的角度切入分析并保持清晰的逻辑......

未来的数据管理平台将对中心现有系统的数据进行统一的数据的整合、数据的管控，并运用数据进行统一的服务管控来提升服务共享的水平，为中心的服务提供全方面的数据支撑。......

本文分别从数据产品的价值、愿景、设计思路、建设方法及案例等方面，结合这些来的工作经验和心得，为你全方位介绍数据产品，帮你梳理数据产品建设方案，相信会对你有所帮助。......

企业对数据的利用有三个阶段：响应运营，响应业务，创造业务。数据中台解决的是响应业务的问题，第三阶段“创造业务”，则需要AI中台。......

什么是中台系统？它是如何诞生的？它长什么模样？我们为什么需要它？一串串的问题不禁浮现在我们的脑海，今天我们就带着这些问题，一起走进中台。......

数据中台的概念非常接近传统数据仓库+大数据平台的结合体。它是在企业的数据建设经历了数据中心、数据仓库等积累之后，借助平台化的思路，将数据更好地进行整合与统一......

在业务IT化的过程中，企业通过第三方厂商、自研等方式构建多种数据系统，采用多种系统中的数据化治理，是实现数据效能、数据驱动业务的关键步骤。......

效率运营的精细化程度可能逐渐成为未来产品间的护城河，要实施精细化运营首先要做好产品的数据分析，本文是作者对自己数据从业历程所总结的一些感悟。......

面对大规模复杂系统，更需要快速的识别出重点。传统上的数据安全领域，识别的认知是在敏感数据层面，但对于敏感行为、敏感人群做的不多。这会导致不够聚焦，管控面太大以至于被淹没，难以突出高......

随着以隐私和安全成为数字时代的新标志，数据安全和隐私将是2020年企业面临的头等大事。......

为什么很多公司开始建设数据中台？尽管数据中台的文章很多，但是一千人眼里有一千个数据中台，到底什么是数据中台？数据中台包含什么？......

数据产品可以为公司带来什么？我想，这是每个数据产品经理都会思考的问题。在大数据时代，数据的价值越来重要，更多的企业希望能够通过数据驱动业务发展，在这个大背景下，数据产品的作用也越来......

数据中台的概念是最早由阿里巴巴首次提出，是为了应对内部众多业务部门千变万化的数据需求和高速时效性的要求而成长起来的，它既要满足业务部门日常性的多个业务前台的数据需求，又要满足像双十......

智能企业应用程序将要求将单个人工智能/机器学习系统连接到其他系统，以便它们可以相互通信并相互学习。企业最终将从存储的所有数据中获得可观的投资回报。......

数据中台的诞生是为了加速数据到价值的进程，而麻辣小龙虾的加工过程与数据到价值的演进过程非常相似。企业的数据中台要经过数据的清洗、标准化、加工融合、开发、上架的过程，就像麻辣小龙虾要......

制造业数字化转型是一个完美的闭环，包括智能感知、智慧决策、智能生产、智能服务、智慧分析（事后）、深度学习等过程。......

企业数字化转型的要做的事情，总结起来就是：一个平台，两个核心技能，三个阶段，四个战略内容，五化建设，即企业的数字化转型的12345。......

数据统计埋点工作的基础还是在于对业务的深度理解。我们要做的不仅是完成一个数据指标的上报，更重要的是通过不同纬度的数据指标，更加全面具体的去分析业务情况。......

“知彼知己，百战不殆；不知彼而知己，一胜一负；不知彼不知己，每战必殆。”要了解你的客户，分析客户的消费行为，深究客户的消费心理。......

万物互联的供给侧一旦对接已然高度互联网化的需求端，将出现什么样的生态和什么样的商业模式？人工智能又将带给我们什么样的惊喜？眼下都难以做出具体的场景预测。......

数字化转型有三层含义：企业信息化技术转型，企业信息化应用转型、以及企业借助数字化技术，促进企业业务转型，以新的（更有效率、质量、成本）的方式来开展业务。......

数据中台的概念非常接近传统数据仓库+大数据平台的结合体。它是在企业的数据建设经历了数据中心、数据仓库等积累之后，借助平台化的思路，将数据更好地进行整合与统一，以组件化的方式实现灵活......

随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管理工具得到了飞速的发展，相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等，这些概念特别容......

大数据时代，人们的生活、工作都在数据化，时时刻刻都有新的数据产生，数据正在呈几何倍数爆炸式增长。如何存储、管理和使用这些数据，是现代企业面临的难题。......

数字技术正在多数行业掀起变革。在世界范围内，数字经济已成为全球经济的重要内容，是全球经济发展的主线，并推动着企业和全社会的数字转型。在这篇文章，我们梳理了各行各业实现数字化转型不可......

信息化、数字化、智能化，不是三个递进的发展阶段，而是因为智能传感和人工智能技术进步，过去想做却做不了的，现在能做到了......

据了解，身边很多人都容易混淆这几个词，也不太容易辨别清楚，今天就在同一文中给大家分别解析下。......

企业转型数字化的主要影响因素就是移动互联网快速发展带来的影响。我们看到，近几年时间整体的移动互联网发展极为迅速，特别是各种移动社交平台的发展，这种产生的移动生活方式，基本改变了中国......

信息化就是将企业的生产过程、物料移动、事物处理、现金流动、客户交互等业务过程数字化，通过各种信息系统、网络加工生成新的信息资源，用来提供给各层次的人......

一般从事数据分析行业的朋友对这类词并不陌生，但是像市场运营人员就会把这类些名词概念搞混，导致结果不准确。数据分析相关概念多且杂，容易搞混。......

当一项新技术刚出来的时候人们会非常乐观，常常以为这项技术会给人类带来巨大的变革，对此持有过高的期望，所以这项技术一开始会以非常快的速度受到大家追捧，然后到达一个顶峰，之后人们开始认......

数据中台到底是一个什么东西？我们应不应该去建设它？如何去建设？如何去应用？以及这样的零售数据中台建设中有哪些需要去注意的点？......

做区块链技术的公司，不是因为区块链技术而被抓，而是因数据非法使用而被抓，其中的逻辑不由得引起我们深思：商业数据如何保护？商业数据如何使用？这便是本文的主旨所在——“探讨如何用区块链......