随着数据价值的日益突显，越来越多的企业开始进行数字战略转型，有的通过数据平台过渡到数据中台，有的直接建设数据中台。......

随着大数据技术的迅速发展，企业对于数据的掌握和处理能力得到了质的飞跃，数据已经成为继物质和能源之后另一种重要的战略资源。因此，企业越来越重视数据资源的管理和应用。然而，信息孤岛和部......

当前数字经济正带动中国整体经济升级和转型，传统行业的数字化转型势在必行。国有企业早已身在其中，成为了这个变革中的焦点和主战场。......

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......

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”。......

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......

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。......

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。......

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......

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......

数据治理是企业数据建设必不可少的一个环节。好的数据治理体系可以盘活整条数据链路，最大化保障企业数据的采集、存储、计算和使用过程的可控和可追溯。......

在软件工程中良好的设计具有不可比拟的意义，它胜于需求、编码、维护等环节，秉承设计优先的原则会让软件开发变得简单高效，可以尽量避免掉因设计失误而导致的缺陷，一个健壮的程序必然有良好的......

好的数据治理体系可以盘活整条数据链路，最大化保障企业数据的采集、存储、计算和使用过程的可控和可追溯。......

大数据时代，数据成为社会和组织的宝贵资产，像工业时代的石油和电力一样驱动万物，然而如果石油的杂质太多，电流的电压不稳，数据的价值岂不是大打折扣，甚至根本不可用，不敢用，因此，数据治......

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......

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......

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。......

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。......

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。......

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。......

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......

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。......

数据治理是所有数据应用的根基，数据治理做的不好直接影响所有数据应用的价值。数据应用做得越深入，所需数据就会更多，对数据质量也会有更高的要求。而企业的数据治理做得越好，数据的质量也就......

数据中台、数据仓库和数据湖没有直接的关系,在某个维度上他们为业务产生价值的形式有不同的侧重,数据中台距离业务更近,能更快速的响应业务和应用开发的需求......

随着信息化时代的高速发展,数字化理念逐渐深入人心,各行各业都在做数字化转型。证券行业也不例外,各种线下的客户服务被线上化,很多依赖人工的工作场景被流程再造,并最终以数字化应用的形式体现......

?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,......

本文主要介绍美团酒旅数据治理的历程和实践经验，以及业务发展各个阶段中数据体系遇到的问题和解决方案。最后，将探讨数据治理在现阶段的建设思路和发展方向。......

数据治理项目目标：通过建设一个专业数据治理平台，实现指标维度及数据的统一管理，也探索一套高效的数据治理流程。......

数据作为新型生产要素，只有流动、分享、加工处理才能创造价值。如今数据治理成为数字经济必经之路，怎么实现一个数据治理项目成为大家最关心的问题。......

2017年华为提出了企业的新愿景："把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界"。同时，华为公司董事、CIO陶景文提出了"实现全联接的智能华为，成为行业标杆"的数字化转......

数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合，也就说数据治理并不是一个简单的行为动作，而应该是一个形成体系的管理。......

大数据时代的到来，让越来越多的企业看到了数据资产的价值。将数据视为企业的重要资产，已经成为业界的一种共识，企业也在快速探索应用场景和商业模式，并开始建设技术平台。......

大数据时代的到来，让越来越多的企业看到了数据资产的价值。将数据视为企业的重要资产，已经成为业界的一种共识，企业也在快速探索应用场景和商业模式，并开始建设技术平台。......

”数据治理“流行起来。而要了解数据治理及数据质量，还得从数据、数据治理、数据质量这些基本概念说起。......

数据治理可以确保企业的数据资产得到正确有效的管理，数据治理从组织架构、原则、过程和规则等方面确保数据管理的各项职能得到正确的履行。......

企业信息化建设是随着企业战略、业务形态、预算等多个方面不断迭代及变化的，所以在建设过程中难免出现阶段鸿沟，跨阶段整合难的现象，当企业以数据为中心的战略考量时，就需要通过数据治理方法......

数据资产日益成为企业的核心竞争力。但如果企业在走向数字化过程中遗忘了数据治理，可能再多的投入都会变成一种“徒劳”。......

任何企业实施数据治理都不是为了治理数据而治理数据，其背后都是管理和业务目标的驱动。......

制定数据治理计划期间，如何衡量其工作进展和所带来的业务收益，也是一项关键任务，同时更是一个巨大挑战。数据治理团队必须制定一组数据治理的工作指标，以便于向企业的高级管理层、业务主管展......

数据治理是商业银行数字化转型过程中的必经之路，也是商业银行核心竞争力形成的重要保障，需要长期推进，持续不懈。......

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。......

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。......

当今的大型企业，内部分工日趋细化，采购、服务、市场、销售、开发、支持、物流、财务、人力等各个环节，无不每时每刻产生着大量的数据。数据的格式也越来越多样化，包括IT系统里存储的结构化、......

在实施信息治理计划时，首先采取的步骤之一就是评估当前成熟度状态，预测所需的未来成熟度状态。大数据具备‘小数据’的全部特征。惟一的差别就是大数据来源渠道的复杂性和多样性。尽管组织在治......

在数据驱动的信息化时代，企业只有将核心业务数据更好地掌握在手中，才能从中萃取更大的业务价值，进而优化产品管理，拓展市场新渠道，打造企业核心竞争力，而数据治理就是挖掘这些价值的重要手......

数据治理(有时也称为IT治理)是存储管理的关键部分。显然，IT治理总体上与数据治理密切相关：IT是任何数据治理项目的组成部分。......

无论企业大小，在使用数据上都面临相似的数据挑战。企业越大，数据越多，而数据越多，越发需要制定一个有效的、正式的数据治理策略。......

企业数字化转型趋势是“数据”引领业务变革，数据集中管控成为大势所趋，如何做好数据共享和数据分析、如何发挥数据资产价值最大化是我们信息化工作首要目标......

在企业数据建设过程中，大数据治理受到越来越多的重视。从企业数据资产管理和提升数据质量，到自服务和智能化的数据应用，大数据治理的内容在不断地发展和完善，其落地实施的过程中会遇到各种各......