数据分类分级助力提升企业运营效力，基于业务角度的数据分类可以更好地满足业务的使用和数据资产的管理，帮助企业对内部数据资产进行精细化管理，持续为业务赋能。......

数据分类分级是开展数据全生命周期管理的基础，企业做好数据分类分级才能更好地去落实合规义务以及进行数据安全管控。......

数据分析是一个从数据中通过分析手段发现业务价值的过程。这个过程的起点是获取一份数据，这个过程的终点是发现业务价值。过程可以大致为分数据获取——数据清洗——数据处理——数据建模——分......

数据分析报告要有一个清晰的架构，层次分明能降低阅读成本，有助于信息的传达。虽然不同类型的分析报告有其适用的呈现方式，但总的来说作为议论文的一种，大部分的分析报告还是适用总-分-(总)的......

在用户分层的过程中，用户分层的结构层次可能会根据不同的活动、不同的场景、不同的行业等发生变化。稳步发展趋势的倒状漏斗是我们最常见的用户分层结构，即从潜在用户到衰退用户逐渐往下递减。......

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。......

云计算是越来越多企业上云的选择,但很多人只关注云计算的硬件成本,忽略了其它重要的成本因素。本文将通过成本分析和价值分析来探讨云计算的价值。......

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......

企业要找到一个合适的数据领域的人才也比较困难。可以说，每个细分领域只要你做好了，做精通了都是很有前景的。但不同的细分领域所承担的职责确实不同......

2021年12月31号，全国信息安全标准化技术委员会秘书处发布了《网络安全标准实践指南——网络数据分类分级指引》，给出了数据分类分级的原则、框架和方法。......

作为一名数据的规划者，我们肯定希望自己的数据能够有秩序地流转，数据的整个生命周期能够清晰明确被设计者和使用者感知到。直观来讲就是如图这般层次清晰、依赖关系直观。......

不管在哪一重，在日常工作场景，或面试的时候，分析某指标上升/下跌的原因，其实核心考察2个要素：业务理解和逻辑。......

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......

LTV（全称为LifeTimeValue）即用户生命周期总价值，用于衡量用户对产品产生的价值。要保证产品不亏损，就需要保证用户在整个生命周期中给产品带来的价值大于获取用户所耗费的成本，即LTV>CAC（C......

“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。......

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......

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？......

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？......

运维的工作方向比较多，随着业务规模的不断发展，越成熟的互联网公司，运维岗位会划分得越细。当前很多大型的互联网公司，在初创时期只有系统运维，随着服务规模、服务质量的要求，也逐渐进行了......

可观测并不是一个新的概念，它其实是传统监测的扩展。传统监测领域更多是基于外部的视角去看一个系统，去看一些系统的行为，从而规划整个系统的失败模型，它更多的是从运维的视角来看。......

随着互联网时代的不断发展，云计算的应用已经渗透到各行各业，各种“云”已经无处不在，云计算平台就如同水、电一样成为互联网的基础设施。......

SaaS采用订阅模式,这决定了厂商的收入取决于未来的时间段,即每月或每年的经常性收入(MRR/ARR)。这些收入需要在较长的时间内弥补前期的获客成本(CAC)以及后期的维护成本(CRC),才能产生盈利。......

数据安全分级分类是任何数据资产安全和合规程序的重要组成部分，尤其是在组织存储大量数据资产时。......

作为一个财务工作者少不了与财务报表分析打交道，不怕报表制作难，就怕报表分析不够一目了然。直观的报表数据展现，更能让用户提炼到有用的价值，最终呈现给最高管理层，为分析决策提供依据。......

低代码平台是最近被热议的话题，通过自动代码生成和可视化编程，只需要少量代码，即可快速搭建各种应用，满足了很多开发人员和业务人员的需求。本文作者将围绕低代码平台从三个维度展开分析，希......

人工智能这些热点提高企业管理人员的兴趣，企业管理人员也对此寄于较高的期望值，有些人会觉得这些数据分析的技术能够马上改变企业的现状，解决很多年的顽疾......

数据分析的工作中也是如此,我们做数据分析的目的是为了提升公司的决策水平,如果不能描述客观事实,那么信息在沟通过程中很容易变形。......

想要知道数仓要分几层,那就必须得先回答另一个问题:就是数据仓库为什么要分层?分层思想到底是在干什么?......

?当今信息化建设程度不断深入,企业在优化整合各种IT能力,使IT成为企业的前进驱动力与核心竞争力的同时,将视角关注于更深层次的数据治理与分析,预示着以数据、流量、知识为主的数字经济时代到来,......

数据分析方法论:是从宏观角度出发,从管理和业务的角度提出的一种分析框架,这个框架可以很好的指导我们接下来具体分析的方向和板块......

通过大数据技术的加持，很多重要的社会经济心理变量变得可以构建，如居民幸福感、投资人情绪等，而实时技术的发展甚至使得实时预测变成了可能。......

数据分析需要一点“精神分裂”，找完原因，还要向业务同学提建议。这个时候，又得掌握站在业务同学的角度思考如何提出建议。......

判断一个人做数据分析的水平，不是看他学习了几种工具，最核心的差距在于思考问题的思维能，这是数据分析的本质，也是最容易被人忽视的点......

战略分析的方法：需要从竞品及行业数据中发现行业发展趋势及竞品的战略定位，同时结合公司内部数据，可以发现相对于行业和竞品发展，内部在哪些地方存在不足，以此制定进攻和防守策略......

在长时间的企业管理理论研究和实践过程中，将企业经营管理中一些经典的相关关系以一个固定模型的方式描述出来，揭示企业系统内部很多本质性的关系，供企业用来分析自己的经营管理状况，针对企业......

数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，供决策者参考。......

为什么大多数公司在招聘数据人才的时候，还有着较高的专业技能要求呢，无论是数据分析师、数据工程师、算法工程师还是数据科学家。......

如今随着互联网的不断发展，零售业也逐渐进入了智能化的时代；数字化的不断发展也会改变国内的零售运营，从仓库的管理到门店信息的核实计算，都可以更加的智能方便......

从传统的线下零售（百货商店-连锁商店-超级市场），到前几年火热的线上电商零售（综合、垂直电商-社交电商），再到这几年线上线下结合的新零售模式，零售行业的运营模式发生了巨大的变化。......

没有任何一个指标体系是放之四海而皆准的，我们只有不断地理解业务、接触业务、熟悉业务，才能建立起最适合自身的指标体系。......

指标体系的建立也是一样，可以先从其他企业借鉴过来，刚开始未必很合适，但能让业务更快地走上正轨。随着业务的发展，再根据实际情况，不断进行优化调整。......

一切有组织、合理有效的信息化规划手段，都是只有一个目的，打破企业数据孤岛，将碎片数据资产化。数据既是一切业务模式的产物，也是源头，做好数据治理提升企业价值的根基，而主数据管理是这其......

与前面许多已经讨论过的概念一样，人们如何定义统计以及统计与一般数学（mathematics）有何不同，存在着很大的差异。......

由于服务型企业收入往往是按每年的客户服务业务量为单位计价，绝大部分的IT项目没有直接财务收人，即使有也很难覆盖项目成本，这就导致了无法直接计算投资收益率或计算得出负的投资收益率。......

在目前市场竞争激烈的环境下，客户资源显的极期重要。然光是靠客户经理的手工记录远是不够的，当然ERP可以替代原始的手工操作......

利用统计学，我们可以更深入、更细致地观察数据是如何进行精确组织的，并且基于这种组织结构确定数据分析的方法，来获取更多的信息。今天给大家介绍数据分析中常用的五个统计基本概念。......

本评估指南旨在帮助IT组织评估和选择适合进行大规模企业范围部署的现在商业智能和分析平台。......

数据部门只是个辅助，说的话如果不对业务胃口，就永远悬在天上。就像开车，抓方向盘的人听了建议能换路线，做副驾驶的哔哔太多，很容易造嫌弃。......

零售行业普遍有着丰富的数据和大量急需优化的问题，如商品价格、折扣、门店库存、会员活动等，是数据分析应用的重要商业应用领域之一。所以，建立零售行业的数据分析模型是一个非常有必要和急迫......