一、什么是数据分析整体可以分为数据处理、实验、应用数据处理：收集数据，进行数据的分类，并生产报表，图像（不涉及数据的分析和问题解析）实验：针对数据的分析和思考，进行各种数据之间的关系的分析。针对数据进行假设和测试应用：根据实验和数据分析得出的结果并应用。通常可分为两个方向：1.通过实验、数据分析，不断做决策，进行方案升级和产品迭代2.利用数据对设备或算法进行训练，升级二、重新认识数据分析数据处理：
转载
2024-07-16 10:44:42
28阅读
1.写python脚本，把yarn任务上执行的记录导入到本地jsonimport requestsimport xmltodictimport jsonfrom datetime import datetime # 新增日期处理模块 # 获取当前日期并格式化为YYYYMMDDcurrent_date = datetime.no
定义DAMA认为，数据治理是数据管理的一部分。不管是DMBOK，还是DCMM，都把“数据管理”放在最外面，其中包含一个“数据治理”领域。在这个层面，数据管理（名词）远大于数据治理（动词）。这个是毫无疑义的。其中的“数据管理 data management”是名词，是管理学科在数据领域的细分领域，和新华字典中的“负责某项工作使顺利进行”语义接近。这个语境自然得统领全局，包罗万象。 而数据治理就是一个
转载
2024-01-12 07:13:59
53阅读
在"新基础设施"和疫情等外部因素的推动下，数字化转型正对越来越多的行业而言变得重要且紧急。如何更好地利用数据已经成为企业数字化转型的关键，因此数据治理变得越来越重要。 数据治理的目的 确保企业数据的质量，可用性，可集成性，安全性和易用性。数据是公司的资产，组织必须从中获取业务价值，最大程度地降低风险并寻求方法进一步开发和利用数据，而这一切就是数据治理需要完成的工作，
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
原创
2022-07-23 00:11:40
525阅读
分析与治理双管齐下大数据就像一座漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，绝大部分都隐藏在表面之下。分析是让大家明确冰山裸露在外的外壳、根据漂流走向预测未来的轨迹路线，而治理就是将隐藏在冰山之下东西挖出来，找准形成原因、勾勒肉眼不及的海下之貌，分析与治理两者相辅相成、缺一不可。数据分析与数据治理 ...
转载
2021-08-09 11:18:00
456阅读
2评论
5.0、企业治理实战作为一名数据人，常常自嘲为SQL Boy，某天突然发现原来SQL boy还有一些更高级的工作内容：数据治理。这两年也有很多的大佬分享了很多关于数据治理、数字化转型的干货，个人也从中学习到了很多东西。但真正掌握这些内容和学习编程还是有很大的区别：学习编程可以通过一些简单的demo实践达到知行合一，但治理工作需要结合组织、流程、文化、制度等多因素，需要站在更高的层次，也就是常说的天
在数据治理中，只有通过深入的数据分析，才能挖掘数据的真正价值，否则数据就发挥不了其作用。数据分析是数据治理环节之一，意在通过收集、
原创
2024-04-15 14:52:33
120阅读
如题，今天要聊得这个话题，包含了四个“治理”。
先上一张图：
看完这张图你有什么想法，这张图说明了什么？
它是在描述公司治理、IT治理、数仓治理和数据治理的关系吗？
如果这张图是在描述四个“治理”之间的层次结构，那你认为哪一个结构是正确的呢？
如果您是企业的高管，您会选择哪个结构，来实施“治理”呢？
01
数据治理 VS 公司治理
数据治理与公司治理的关系
公司治理是指通过一整套包括正式或非正
转载
2021-06-15 18:04:41
783阅读
近日，全球权威咨询机构IDC正式发布《中国数据治理市场份额，2021》报告，报告显示，数据治理解决方案市场2021年规模达26.6亿元，亿信华辰凭借强大的产品支撑、全域的数据治理解决方案、以及丰富的政企客户实践，位居数据治理解决方案市场份额第一。 IDC预估，2022数据治理将迎高速增长期IDC从市场增长的角度预估，2022年数据治理的市场增长规模将远高于2021年的年度增长。数据资源基础较好的企
转载
2023-11-17 19:42:46
45阅读
某君请领导吃饭，领导婉拒。他本想回“好的”。却回成了“妈的”。结果，他失业时才五十多岁！
原创
2022-09-02 22:10:59
343阅读
要真正把数据作为企业有价值的资产来管理，就必须像管理财务、人力资源等业务功能一样进行数据治理。财务功能由多个核心业务流程组成，如应付账款、应收账款、工资和财务计划等。那么，要把数据治理当作业务功能来管理，数据治理的核心业务流程有哪些呢？我用以下图表说明数据治理和管理工作的主要业务流程，当然包括预期的数据清洗、修复、屏蔽、保护、协调、升级以及审定数据差异、政策和标准这些流程。二十多个不同的流程可
转载
2023-09-25 10:36:36
175阅读
一、什么是数据治理维基百科 数据治理对于确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的。有效的数据治理计划会通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式，将价值回馈于业务，并最终体现为增加收入和利润。国际数据管理协会（DAMA） 数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。国际数据治理研究所（DGI） 数据治理是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统，这些过程按照
原创
2022-03-24 15:33:52
1386阅读
8种方法，分别是：顶层设计法、技术推动法、应用牵引法、标准先行法、监管驱动法、质量管控法、利益驱动法、项目建设法。事先声明，这些方法论都是向各位大佬学习来的，也有部分是项目中实操得来的，并非老彭原创。01顶层设计法顾名思义，顶层设计法就是先做一个数据治理顶层设计的规划，然后按照规划执行即可。做过咨询的彭友都知道，顶层设计、战略咨询都会根据战略目标拆解KPI，然后设立对应的支撑项目，并且根据优先级别
转载
2023-08-30 11:28:55
268阅读
数据治理功能方面数据规模大并且成熟企业中数据治理通常包含以下几个功能方面： 数据治理包括主数据管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理、数据安全管理、数据交换管理、数据生命周期管理方面。一、主数据管理主数据（Master Data
原创
2022-05-09 15:06:43
685阅读
本文主要介绍了数据治理系统的建设。数据治理对企业至关重要，其动因包括应对数据爆炸增长、提升内部管理效率、支撑复杂业务需求、加强风险防控与合规管理以及实现数字化转型战略。其核心目的是提升数据质量、统一数据标准、优化数据资产管理、支撑业务发展和提升系统效率与稳定性。数据治理的终极目标是实现数据资产化、数据驱动决策、数据价值变现和形成企业级数据中台。一个完整的数据治理方案通常包含组织与职责建设、数据标准体系建设等关键组成部分。
数据治理的本质是组织对数据的可用性、完整性和安全性的整体管理。1.数据治理的本质 可用性指数据可用、可信且有质量保证，不会因为分析结果的准确性造成偏差，从业者可以放心地根据数据结果做业务决策；完整性分为两个方面，一方面指数据需覆盖各类数据应用的需要，另一方面指不会因为数据治理没有到位而造成数据资产的流失，也即影响数据资产的积累，这也是神策数据在创业伊始便开展私有化部署的原因；安全性指治理和分享过程
转载
2024-08-10 11:18:44
85阅读
