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数据治理开展过程中，常见的“两不三难”的情况
数据治理开展过程中，会遇到很多棘手的问题，其中常见的就是“两不三难”的情况。 只有确保数据的标准化、规范化、可信可用，才能进一步通过数据运营、数据应用帮助企…
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数据治理的5大要素
在实践中我们会遇见各种数据治理的问题，做好数据治理关键在于这5大要素。 1、数据治理需要体系建设：为发挥数据中台价值需要满足三个要素：合理的平台架构、完善的治理服务、体系化的运营手段。 根据企业的规模、所属行业、数据量等…
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数据治理如何真正落地？
数据治理如何真正落地？要真正实现数据治理落地需要专业数据治理团队不断提升数据质量管理能力才能达成。 数据治理在系统层面包括数据标准、元数据、数据质量、生命周期管理、数据安全、数据资产共六大核心模块；在管理层面需要通过数据…
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数据质量问题的归纳与分析
在实践中我们会遇见大量的数据质量问题，基于这些数据质量问题，数语科技从人员、流程、技术和信息等多个方面总结了引起数据质量问题的十个常见原因。 1、数据的多源性：当同一个数据有多个数据来源时，很…
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数据质量评价方法
进行准确的数据质量评估，是项目顺利推进很关键的一步。 实际上，在开展具体的数据质量提升项目之前，第一个工作是收集和评估具体的数据质量问题。数据质量评估方法主要包括三大步：第一步，通过…
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如何规范化数据库模型设计
良好的数据库模型设计可以保证数据资产的持久性，可读性，有效性和完整性。 该从哪些方面规范数据模型，提高数据库设计的质量呢？ 根据Steve Hoberman的《Data Model Scorecard》，主要几个方面： …
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数据架构与数据模型
数据架构与数据模型两者关系经常是讨论的热点。 因为数据架构里面主要工作和产物就是数据建模和数据模型，那为什么要将两者作为独立的两个过程域。 本文将对此问题进行探讨。 在《数据管理知识手册》（DMBOK 2）的第二版中，数…
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中台架构与数据模型管控
本文根据王琤先生在【DQMIS 2020第四届数据质量管理国际峰会】现场演讲内容整理而成。 各位新老朋友，好久不见，这是疫情之后首个数据治理线下大规模的会，如今各个企业的数据治理制度体系都已经慢慢的建立起来了，下一步就是…
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什么是数据治理？
什么是数据治理？这是很多朋友疑惑的一个问题，今天数语科技小编就来为大家解答。 大数据治理定义：大数据治是广义信息化治理计划的一部分，即制定与大数据有关的管理优化、数据保护、数据变现…
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数据治理应平衡好安全与创新
大数据时代应该如何做好数据治理？平衡好安全与创新是关键。 数据作为数字经济时代的核心竞争要素，其安全备受关注。这些数据资源已经成为国家重要战略资源和新生产要素，对经济发展、国家治理、社会管理、人…