数据治理

谈谈如何计算低质量数据对于企业的量化损失

量化不良数据质量的确切成本具有挑战性,因为它因行业、运营规模和具体情况而异。然而,上述因素的累积影响可能会很大,从而导致企业和组织的财务损失、错失机会和声誉受损。因此,投资于数据质量管理并确保可靠的数据对于降低这些成本和推动更好的业务成果至关重要。

张哥说技术
数据治理
2023-06-09 14:01

2023 年的数据格局:值得关注的 5 个主要趋势

数据产品思维对于任何想要在复杂的数据驱动世界中发展的组织来说都是必不可少的。通过数据消费者的视角来看待数据是实现这一目标的唯一途径。

张哥说技术
数据治理
2023-06-08 11:12

谈谈三种类型数据网格的特点

实际上有不同的数据网格,它们具有不同的优势,不同的技术架构,适用于不同的最终用户,团队参与的规模也大不相同。

qing_yun
数据治理
2023-06-07 15:38

全流程讲透数据分析!

笔者支付产品经理,本文内容基于自己从事支付领域从0到1搭建支付业务数据分析实战经验。

张哥说技术
数据治理
2023-06-07 13:50

华为:数据中台的基础设施-元数据管理方案

元数据是描述数据的数据,用于打破业务和IT之间的语言障碍,帮助业务更好地理解数据。

张哥说技术
数据治理
2023-06-06 13:48

谈谈企业需要什么样的数据架构

在大数据和数据科学的新时代,企业拥有一个与业务流程保持一致的集中式数据架构至关重要,该架构可以随着业务增长而扩展,并随着技术进步而发展。一个成功的数据架构可以清晰地展示数据的各个方面,从而使数据科学家、数据分析师、业务人员能够高效地处理可信赖的数据并解决复杂的业务问题。它还使组织能够通过利用新兴技术快速应对新的商业机会,并通过管理整个企业的复杂数据和信息交付来提高运营效率。

张哥说技术
数据治理
2023-06-05 11:36

谈谈企业需要什么样的数据架构

在大数据和数据科学的新时代,企业拥有一个与业务流程保持一致的集中式数据架构至关重要,该架构可以随着业务增长而扩展,并随着技术进步而发展。

qing_yun
数据治理
2023-06-05 10:56

数据资产转变为数据产品发挥更大价值

许多组织将在其 IT 设备甚至办公桌椅上贴上资产标签。他们知道谁在使用它们,他们在哪里,并且有某种计划来确保他们只投资于维护他们真正需要的资产。但很少有人会以同样的方式处理数据。

qing_yun
数据治理
2023-05-30 17:42

请不要将数据中台做成BI!

如题:请不要将数据中台做成BI! 笔者在为企业做数据中台设计规划时,经常有客户这样叮嘱。话里话外都是对“数据中台”满满的期待和对“BI”的内心的失望! 为什么会这样呢?BI作为IT界“颜值担当”,那可是一直是一项叱咤风云的数据应用技术。曾几何时,为了一张报表、一个大屏,有多少企业都愿意为其“豪掷千金”!为什么现在很多企业又都对其失去了兴趣了呢? 今天我们一起聊聊这个话题!欢迎留言区谈谈您的观点。

张哥说技术
数据治理
2023-05-30 10:01

数据开发流程及规范一览

在大数据时代,规范地进行数据资产管理已成为推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合的必要条件。贴近业务属性、兼顾研发各阶段要点的研发规范,可以切实提高研发效率,保障数据研发工作有条不紊地运作。

qing_yun
数据治理
2023-05-29 16:08

谈谈构建数据治理业务场景的8步法

那些经常使用数据的人了解它对我们组织的价值以及利用它来提供更多有形价值的必要性。我们知道,要实现这一目标,应该有适当的工具和人员通过数据所有权和数据管理亲自负责数据。

qing_yun
数据治理
2023-05-25 14:11

谈谈提高数据准确性6大策略

在数据管理中,数据准确性是数据质量框架的首要组成部分和标准。杰克·奥尔森 (Jack Olson)撰写的一篇著作《数据质量:准确性维度》将形式和内容解释为数据准确性的两个最重要特征。

qing_yun
数据治理
2023-05-25 14:08

谈谈提高数据准确性6大策略

数据准确性是指可以作为可靠信息来源的无错误记录。

带你聊技术
数据治理
2023-05-25 13:43

谈谈构建数据治理业务场景的8步法

为业务词汇表、数据目录、数据沿袭工具或数据质量工具构建业务案例涉及确定数据治理工作将解决的具体问题或机会,然后量化实施解决方案的潜在财务和运营收益。

qing_yun
数据治理
2023-05-19 09:30

未来十年,数据团队最核心的能力到底是什么?

如果你问公司的数据团队:“你们最核心的能力是什么?” 答案就不那么显而易见了,数据能力是一个非常模棱两可的词,既包含技术能力,也包含业务能力,如果数据技术做到顶尖,似乎应该归属到技术团队去,如果业务能力顶尖,那业务团队才是归宿。

qing_yun
数据治理
2023-05-17 09:35