数据资产的价值由于具有不确定性和时效性，会受数据本身的质量、可用性以及市场需求、应用场景等因素的影响。......

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......

数据架构建的建设方法论，主要分为五个步骤：架构现状分析、数据实体梳理、数据主题域划分、数据概念模型及数据分布规划。......

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。......

通过对ERP实施成本进行分析，确定了ERP实施成本的构成项目。分析了每个成本项目的构成及其成本动因，通过量化成本动因对成本项目的直接和间接影响分别建立环境设施、硬件、软件，人力资源成本的......

由于在变化快速的商业世界里，业务形态多种多样，为了能够更有针对性的进行数据建模，经过长时间的摸索，业界逐步形成了数据建模的四部曲：业务建模->领域建模->逻辑建模->物理建模。......

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......

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......

信息的爆炸性增长是我们这个时代最为显著的特征。在这个信息化时代，数据量、数据用途、数据源数量以及数据传播的路径都呈指数级增长。这种增长也创造了数据定义、收集、访问、处理和管理信息等......

了解数据建模之前首先要知道的是什么是数据模型。数据模型（DataModel）是数据特征的抽象，它从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供一个抽......

标签是对对象某个维度特征的描述与刻画,是某一种用户特征的符号表示,每一种标签都规定了我们观察认识描述对象的一个角度,用于对象的标注、刻画、分类和特征提取。......

用户画像作为一种设计工具,可以很好地帮助设计师跳出“为自己设计”的惯性思维,聚焦目标用户,发现核心价值,赋能产品。......

在B端的设计中,用户画像的建立一直困扰着广大设计师朋友们,由于对于业务的不熟悉、对建立目的的不明确,经常会采用无脑硬套C端用户画像、刻意为建立画像而画像、过于追求画像广度而不注重深度这......

企业在发展过程中无疑需要制定战略规划，以指导企业实现可持续发展，推动企业信息化。而企业战略决定了IT战略。具体而言，IT战略规划应当如何制定？本篇文章里，作者就IT战略规划的方法论进行了......

本文介绍两种最为常用的数据挖掘方法论——CRISP-DM方法论和SEMMA方法论。......

指标的设计链路,可以从目的→设计→公式→口径&范围,每一步都需要跟使用场景强绑定。所以当面对不同的使用场景时,同一个指标可能有多套口径的情况。......

所谓水无定势，兵无常法。不同的行业，有不同行业的特点，因此，从业务角度看，其相应的数据模型是千差万别的。......

有人说是质量、有人会说是服务、还有人说是价格,其实促成交易的因素有很多种,但归结起来就一个词——信任!......

数据存储系统对于很多组织来说通常难以管理，而随着存储容量的不断增长，其管理将变得更加困难。组织可以尝试采用一些新技术和实践，以帮助减轻存储管理负担。......

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......

业务类系统（通常称为ToB类产品），一般包括crm，供应链，物流等。系统的架构设计非常具有挑战性。......

数据质量管理(DATAQualityManagenment)是指对上述过程中每个阶段可能出现引发数据质量的问题进行识别、监控、预警等相关管理活动。......

实施规划直接影响到IT蓝图规划的可落地性，影响到IT建设投资是否真正体现业务价值，为业务目标服务。实施规划重点方法论主要为组合管理和项目群管理。可以从成本投入，建设困难程度，对业务价值......

金融企业数字化中台建设的核心是重用，中台的建设可借鉴软件产品线工程方法实现大规模的软件重用、保证高质量的新产品开发。......

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。......

用户画像也是近几年比较热的一个词，不过很多小伙伴对于画像的认知还只是「标签化」的层面，或者是只是利用其做一些简单的「分群分析」；如何全面地认知并做系统性地尝试，背后有非常多的点需要......

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。......

数据被称为“未来新石油”，已经渗透到当今企业战略决策、生产经营和各业务职能发展领域，成为企业数字化转型的基础......

创造力是每一项成功的IT技术的核心。要构建一个以云服务、大数据、人工智能、虚拟实境等技术驱动的商业环境，需要非凡的想象力。......

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。......

经济景气的时候，庄稼丰收，粮食满仓，企业很容易就能够大快朵颐。而当时局艰难，财政收入蒸发时，是时候削减那些曾经非常有意义的疯狂开支和大胆想法了。......

TOGAF针对架构开发方法定义了一系列阶段和步骤，这些阶段和步骤对架构的迭代过程进行了详细、标准的描述。......

分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息。通常用方法有：排列图、因果图、分层法、关联图、系统图、KJ法等工具或方法......

中台建设是手段，不是目的，目的始终是快速响应客户需求，帮助客户成功。不能为了建中台而建中台，如果能助力业务更好发展，那就吸纳进来，如果不行，那中台概念再热门也只能放弃。......

数据中台解决方案包含：数据中台建设方法论、相关技术体系和工具、数据体系等几大部分构成，前文介绍了数据建设方法论中的数据仓库建设部分，本文将介绍具体构建数仓的相关技术。......

所有的分析方法总结起来就两种：分类和对比，分类和对比，分类和对比，重要的事情说三遍，并且大部分的分析方法都是这两者的结合......

中台概念更多是一种方法论。它来告诉用户如何构建数据化服务体系，包括从数据集成、数据建模、数据开发、数据共享到数据质量、数据治理等。......

数据可视化作为一种有效传递信息的手段，被越来越广泛地应用到很多领域。如果想要让数据发挥更大的价值，那么合理地运用数据可视化的方法和工具就显得特别重要。......

针对这两种不同的数据用途，如何组织数据，更好地满足数据使用需求。这里就涉及到数据建模问题。即设计一种数据组织方式（模型），来满足不同场景。......

随着云计算成为企业开展业务的一种基础技术，云安全已变得至关重要。然而，充分了解云安全的最佳策略是一个真正的挑战。......

提高效率是IT领导者的长期目标。但是，这一目标对许多人而言尤为重要。考虑到对经济不确定性、潜在的经济衰退和关税的担忧，许多企业首席信息官正努力将可自由支配的支出保持在最低水平。......

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......

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。......

精益工程定义了一套高速率且低风险地创建和部署软件产品的指导原则。使用精益工程，可以降低验证新技术、在流程中实现增量变更、向市场推出新产品的风险，并且能够以一个更快的速率达到一个高质......

信息化的迭代推进，还可以支撑后续新技术的引进，引领企业信息化时代的同步发展，企业的IT跟业务融为一体，IT推进业务升级、业务创新，保障企业的竞争优势......

京东的解决思路是什么？就是中台战略，兼济天下，无论是产品还是工具，不能只为自己考虑，不管他人死活，中台要赋能整个公司、社区、环境，产品的使用人数越多越能凸显价值。......

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。......

在确定了应该做哪几件事情之后,你必须按他们的轻重缓急开始行动。大部分人是根据事情的紧迫感而不是事情的优先程度来安排先后顺序的。这些人的做法是被动的而不是主动的。懂得生活的人不能这样,......

大量的互联网、非互联网公司都开始建设数据中台。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？......

数据分层是数据仓库设计中十分重要的一个环节，优秀的分层设计能够让整个数据体系更易理解和使用。而目前网络中大部分可以被检索到相关文章只是简单地提及数据分层的设计，或缺少明确而详细的说......