最近在搞数据自动化治理，上次手中设计的数据全自动化ETL功能设计，令人欣慰的2个多月没有人管理，维护。周五时候看竟然完全符合预期。数据服务正常，数据结果正常。程序执行正常，日志输出正常。期间还有大概半个多月的“护网”行动，断网测试等。丢失的数据也全部找回了。部分缺失数据，还给出了“源头数据缺失”等异常提示。想想也在意料之中，因为本身就是按照这个设计的。这两个多月中，主要忙其他事情了，比如数据自动化

作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍随着社会经济、科技的飞速发展以及人类活动在空间时间上不断扩张，人们对大数据的需求日益增长，越来越多的人选择将自己的数据留存下来进行研究。而现实情况是，大数据本身具有无限的价值。由于缺乏统一的数据规范化管理方法，数据质量问题也日益凸显。而作为一个数据应用和业务平台的服务提供商来说，如何更好地保障数据质量是当前面临的一项重要任务。为了解决这一难题，本文主要从数据

治理工作如何对接下游推进1.让下游配合最重要的是调动积极性，让下游感觉到治理能对他们起作用或者说能让业务方也能做大蛋糕，因为数据治理对于下游来说可有可无没你数据治理下游数据模型不也跑的没问题嘛，所以就如花姐刚才说的该警告的警告该配合的配合

得帆信息旗下3大核心产品全部入选图谱，分别成为3大重要技术领域代表产品：★技术开发领域：得帆云DeFusion融合集成iPaaS平台★数据治理领

数字化转型已经成为传统企业发展的必经之路，但在这个过程中，企业往往会遭遇多方面的挑战。1.文化和组织惯性最大的挑战之一是企业文化和组织惯性的阻力。传统企业往往有着深厚的历史和根深蒂固的工作方式，员工和管理层可能对新的数字化工作方式持保守态度。改变企业文化需要时间和坚持，这对于急于看到转型成效的企业来说是一个不小的考验。2.技术升级与整合技术升级也是一大挑战。许多传统企业的现有技术设备和软件可能已经

目录大数据治理——为业务提供持续的、可度量的价值...1概述...2大数据治理系列...2第一部分：大数据治理统一流程模型概述和明确元数据管理策略...2第二部分：元数据集成体系结构...15第三部分：

元数据集成体系结构涉及到多个概念，如元模型、元-元模型、公共仓库元模型（CWM）等，本部分将继续介绍大数据治理统一流程参考模型第二步“元数据集成体系结构”的相关内容。

在数仓建设中，数据治理扮演着至关重要的角色，它不仅有助于确保数据的质量和安全性，还能提高数据的可用性和可理解性。本文将探讨数据治理在数仓建设中的切入点和关键作用。

基于这个理念，在数据治理过程中，字节跳动也面临以下三个挑战与机遇：业务特点：业务发展快、场景丰富、数据量大且形态各异。业务的线上服务及创新，都对数据有较强的依赖，核心业务数据延迟，质量问

《企业中台如何进行测试》包含了主数据治理测试、统一认证测试、业务集成测试、门户建设测试、数据分析测试等内容。

数字化转型是大型企业在现代商业环境中保持竞争力的关键。一开始我们要明确数字化转型指的是利用数字技术来改变企业的业务模式和企业文化，以提高效率和效益。对于大型企业而言，进行数字化转型有着多重必要性。1.数字化转型可以帮助企业优化内部流程，提高运营效率。通过自动化和数据分析，企业可以更快地做出决策，并减少因人为错误导致的成本。其次，数字化转型能够增强企业对市场的响应能力。在数字化的推动下，企业能够更快

依然是先告诉大家一个好消息，在大家共同的努力下，我们的CDMP数据治理认证高分训练营（9-10月）基本收官，大部分同学已经完成考试，还有几个同学预计下周也会收官。

而如何让数据更务实，则需要数据治理大放异彩。目前数据治理的相

在最近的两年的时间里，因为公司的需求，还有大数据的发展趋势所在，我开始学习数据治理的相关知识。之前我们已经介绍过数据治理该如何入门，数据治理发展的历史，以及目前最权威的DAMA数据管理框架。

首先告诉大家一个好消息，在大家共同的努力下，我们的CDMP国际数据治理认证训练营（7-8月）基本收官，全员成绩都已经公布，进入等证书的状态了，估计月底证书都能收到。

数据中台是基于公司的三款核心产品DAP、MDM和ESB组成的解决方案，主要实现基于数据治理分析的中台建设，通过MDM将企业内部的基础数据标准化、规范化、整合化后，由DAP进行数仓建设以及最终的数据分析的可视化展现

11月11日·浙江嘉兴2023南湖HIT论坛如约而来深入数据驱动运营管理、运营数据中心建设、数据治理和数据安全、数据资产“入表”等热点、前沿话题医疗数据安全、数字化转型深耕者——美创科技再次深入参与全新发布

亚马逊云科技“云、数、智三位一体”服务组合具体涵盖三个方面，分别是：构建云中统一的数据治理底座，为机器学习提供生产级别的数据处理能力，以及赋能给业务人员更加智能的数据分析工具。

文章目录一、数据时代的需求二、数据治理与开发三、案例分析四、黄金机遇《数据要素安全流通》《Python数据挖掘：入门、进阶与实用案例分析》《数据保护：工作负载的可恢复性》《DataMesh权威指南》《分布式统一大数据虚拟文件系统

*留言点赞排名前2位即可获得免费赠书此时，企业已经进入了数据管理的高级阶段，需要全局的数据治理、数据能力的复用和共享以及云原生架构的支撑。在这个阶段需要解决的一个重要问题是如何避免数据孤岛和应用孤岛。

01数据资产中的数据治理随着数据资源被提高到数据资产的高度，数据治理成为确保有效管理和利用数据资产的一组流程和技术，而数据资产目录是包含企业数据资产的全息描述信息的存储库，并充当有效管理数据资产的（逻辑上的

近年来国家对企业数字化转型提出了更加具体的要求，据国务院印发的《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》指出：数据治理是企业数字化转型的必经之路。

近年来，在如火如荼的数字化浪潮中日益复杂的数据架构和数据质量问题逐渐制约着企业数字化转型的整体进展，由此催生出大量的数据治理需求。

近年来，信息技术的快速发展和深入应用让数据获得了前所未有的增长，著名研究机构IDC预测：到2025年，全球数据预计增长至175ZB。随着数据价值的日益凸显，无数企业开始布局数字化战略转型，如何从庞杂的企业数据体现出业务价值已经被越来越多的企业所重视。企业数据的业务体现不在于数据的数量，关键是质量高低，通过数据质量的提升和整合，达到企业数据的上下贯通和横向融合，能够更好的实现数据资产的运营。有效的数

微服务架构微服务的诞生并非偶然，它是在互联网高速发展，技术日新月异的变化以及传统架构无法适应快速变化等多重因素的推动下诞生的产物。互联网时代的产品通常有两类特点：需求变化快和用户群体庞大，在这种情况下，如何从系统架构的角度出发，构建灵活、易扩展的系统，快速应对需求的变化；同时，随着用户的增加，如何保证系统的可伸缩性、高可用性，成为系统架构面临的挑战。如果还按照以前传统开发模式，开发一个大型而全的系

如果这个问题回答的好，后面很多问题都不需要再问）业务调研需求调研数据调研业务域主题域/数据域CDM总线矩阵分层架构定制规范命名规范、开发规范、流程规范维度建模星座模型宽表粒度指标体系任务调度数据质量元数据管理血缘关系数据治理

数据资产学者朱扬勇、叶雅珍认为，数据资产是拥有数据权属（勘探权、使用权、所有权）、有价值、可计量、可读取的网络空间中的数据集。中国信通院认为，数据资产指由企业拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子方式记录的数据资源，如文件资料、电子数据等。光大银行&瞭望智库认为，从企业应用的角度，数据资产是企业过去的交易或事项形成的，由企业合法拥有或控制，且预期在未来一定时期内为企业带来经济利

为什么需要：野蛮式增长背后都是烟囱式的数据建设，随之而来，数据存储，数据模型建设（数据冗余，数据孤岛问题非常多），数据质量，使用规范上都会出现一些问题。业务对数据提出了准确性、及时性等要求。目标：-一是控制数据使用成本，主要是计算资源问题，模型冗余问题-二是提升查询效率和解决问题效率，包括模型不稳定，标准性差问题，优化数据管理方案规范数据建设，指标建设，保障数据建模统一性，统一标准。-三是保障数据

2022年7月16日，中国指挥与控制学会（CICC）城市大脑专业委会在北京正式成立。在成立大会上也举办了城市大脑前沿学术研讨会，新当选的专委会顾问、主任委员、副主任委员发表了最新研究成果和观点，对城市大脑的未来发展进行了展望和分析。中国电信政企客户事业部产业互联网技术总监，中国电信信息化、智慧城市高级专家、（CICC）城市大脑专业委会副主任委员张东对智慧城市、城市感知网、边缘智能、云网融合等话题进

作者丨KrishnaPuttaswamy、SureshSrinivas来源丨Uber，谈数据整理分享全文共7286个字，建议阅读15分钟01数据赋能UberUber通过赋能数十亿打车和快递服务，连接数以百万计的乘客、企业、餐馆、司机和快递员，彻底改变了世界的出行方式。这个庞大的交通平台的核心是大数据和数据科学，它们支撑着Uber的所有工作，比如更好的定价和匹配、欺诈检测、降低预计达到时间（ETA）

业务驱动：1）关系营销2）获利能力3）风险管理4）资产负债管理5）监管合规建设途径：BI策略-->数据治理和管理-->元数据管理-->主数据管理-->信息管理和数据集成-->

数据血缘分析为我们提供了一种追踪数据从起点到终点的方法，有助于理解数据如何被转换和消费，同时对数据治理和合规性起到关键作用。

近年来，数据治理成为备受关注的焦点，越来越多的企业和组织开始注重数据治理，以更好地保护和管理数据。

而OCR可以通过文字识别技术，将这些非结构化的数据转化为结构化的信息，从而方便政府机构进行数据治理和决策分析。

导读本文核心内容聚焦为什么要埋点治理、埋点治理的方法论和实践、奇点一站式埋点管理平台的建设和创新功能。读者可以从全局角度深入了解埋点、埋点治理的整体思路和实践方法，落地的埋点工具和创新功能都有较高的实用参考价值。遵循埋点治理的方法论，本文作者团队已在实践中取得优异成效，在同行业内有突出的创新功能，未来也将继续建设数智化经营能力，持续打造更好的服务。一、埋点治理背景1.1埋点数据的价值随着线上流量红

自然企业的数据治理也就显得越发的必要。那么在面对庞大的数据处理中，如何正确的理解数据治理就是企业管理者需要高度重视的第一要明白一点，数据治理是管理企业的数据资产，使其能够为企业创造价值。

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活动地址：CSDN21天学习挑战赛首先介绍下自己，老菜鸟一枚，原来学习的是Java，已经入职多年，目前在做数据治理和大数据方向工作。

什么是数据中台数据中台定义数据中台是一个企业级数据管理平台，集成了数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据应用等功能，旨在解决传统数据孤岛、数据分散、数据质量不高等问题，通过提供数据一体化、数据共享、数据标准化、数据治理等功能

数据科学项目的完整流程通常是这样的五步骤：需求定义=》数据获取=》数据治理=》数据分析=》数据可视化一、需求定义需求定义是数据科学项目和数据科学比赛的最大不同之处，在真实情景下，我们往往对目标函数、自变量

而在这样的背景下，数据中台的出现无疑成为企业数据治理和管理的重要工具。数据中台指的是一个包含数据整合、存储、计算、分析、展示等功能的平台，能够将企业内部、外部各类数据进行整合、归类、管理、加工和利用。

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数据管理包含数据治理。在数据管理的过程当中，要保证一个组织能够将数据转换成有用的信息，这项工作所需要的流程和工具，

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数字经济的快速发展，给企业的经营带来了新的机遇和挑战，如何有效开展数据治理，打破数据孤岛，充分发挥数据的业务价值，保护数据安全，已成为业界的热门话题。

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介随着互联网公司业务的不断扩张和社会的日益依赖，越来越多的公司面临数据孤岛问题，并且越来越多的公司将数据作为公司核心资产，很难满足数据安全、数据隐私、数据治理等需求。

内容来自华为数据之道（1）信息架构管理原则第一条：建立企业级信息架构，统一数据语言。第二条：所有变革项目须遵从数据管控要求。对于不遵从管控要求的变革项目，数据管控组织拥有一票否决权。第三条：应用系统设计和开发应遵从企业级信息架构。关键应用系统必须通过应用系统认证。（2）数据产生管理原则第一条：数据规划对齐业务战略，业务战略规划必须包含关键数据举措及其路标规划。第二条：公司数据Owner拥有公司数据

‍‍‍‍大家好，元数据管理是企业数据治理的基础，是数据仓库建设的关键。作为一名数据人，首要任务就是理解元数据管理。本篇文章将为大家梳理元数据的概念，介绍元数据管理在数据仓库的地位、场景及实践工具。