数据治理

使用主动元数据实现数据质量

实现数据质量意味着使质量改进变得可操作且可操作。使用元数据，可以建立质量标准，了解当前数据的不足之处，并制定改进活动以使其达到想要的状态。 对于某些组织来说，数据分散在不同的系统和部门中。这通常会导致碎片、不一致和不准确，从而难以建立集中的数据质量流程和控制。

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数据治理
2024-04-22 10:17

晓谈数据工程6-数据架构

内容： 1. 什么是数据架构 2. Lambda vs Kappa 架构 3. 实际项目

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数据治理
2024-04-15 09:39

晓谈数据工程4-数据管道

内容： 1. 数据管道 2. 数据管道的类型 3. 如何实现数据管道 4. 如何防止数据管道破损 5. Apache Kafka

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数据治理
2024-04-09 09:27

晓谈数据工程3-数据质量和治理

内容： 1. 数据质量 2. 如何实施数据质量 3. 数据治理 4. 如何实施数据治理

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数据治理
2024-04-09 09:24

晓谈数据工程2-数据存储

内容： 1.数据仓库 2.数据湖 3.数据Lakehouse 4.数据网格 5.数据虚拟化 6.DataFabric 数据工程概念：第1部分，数据建模

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数据治理
2024-04-08 13:49

晓谈企业数据管理四：大数据和数据存储

本文是由 4 部分组成的系列文章中的第二篇文章，该系列文章简要介绍了不同的数据解决方案以提供总体概述。它完全与工具无关，并讨论了可以根据其功能由不同工具处理的数据管理概念。

张哥说技术
数据治理
2024-04-08 11:25

晓谈数据工程4-数据管道

这是数据工程概念系列 10 部分中的第 4 部分。在这一部分中，我们将讨论数据管道。内容包括：数据管道、数据管道的类型、如何实现数据管道、如何防止数据管道破损、Apache Kafka

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数据治理
2024-04-08 09:21

企业数据管理三：元数据、主数据、参考数据

本文是由 4 部分组成的系列文章中的第一篇，该系列文章简要介绍了不同的数据解决方案以提供总体概述。本系列完全与工具无关，讨论了可以根据其功能由不同工具处理的数据管理概念。

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数据治理
2024-04-07 09:44

企业数据管理三：元数据、主数据、参考数据

本系列完全与工具无关，讨论了可以根据其功能由不同工具处理的数据管理概念。在本文中，我们将讨论：元数据和参考数据管理、主数据管理

qing_yun
数据治理
2024-04-03 09:27

晓谈企业数据管理二：识别数据问题

这里我主要讲一下数据的识别、分类和量化问题。我们将看到数据问题的不同分类、衡量数据质量的参数和分析数据源的参数。

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数据治理
2024-04-02 09:15

国外客商数据清洗示例

数据清洗，通常也称为数据清理，实际上不是对数据库的单个活动，而是涉及多种技术使用的整个过程。他们的目标是：拥有一个干净、可靠、一致和完整的数据库。干净的数据无非就是高质量的数据，我们可以信任的数据，并可以根据这些数据做出正确的决策。在商业领域，据估计每年有25%的数据已过时，而受污染的数据会导致收入减少多达20%，这一点尤其重要。 作为一家每天处理客户贸易登记册和各种业务数据库中聚合数据清理工作的数据软件公司，我们今天将告诉您实践中的数据库清理是什么，数据清理和处理的各个阶段是什么？它们都是关于什么的。不过，首先让我们提供一些好的论据来解释为什么值得关注这个问题。

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数据治理
2024-03-28 10:05

AI时代的数据治理之道：构建智能化新生态的思考

随着人工智能(AI)技术的快速发展，数据已成为驱动AI应用的核心要素。然而，数据治理在AI时代面临着前所未有的挑战和机遇。

danny_2018
数据治理
2024-03-22 10:59

一文读懂如何创建数据报告这样的数据产品|数据入表

收集和分析数据可以帮助专业人员跟踪和监控公司的进展和成功。如您所知，您的营销预算将有一半被白白花掉，但确定哪一半并及时调整策略至关重要。据麦肯锡调研数据报告可以降低30%的营销成本。 正如汽车的车速表可以显示驾驶速度一样，配置良好的报告可以帮助确定品牌促销是否成功以及营销渠道的有效性，以评估是否有时间完成营销或收入计划。 在本文中，我们将介绍什么是数据报告、如何创建数据报告以及可以使用哪些仪表板作为指南或模板。

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2024-03-22 09:45

谈谈新形势下数据安全解决方案

近年来，世界各国高度重视数据安全和公民个人隐私信息的保护，合规监管的力度越来越强，纷纷出台数据安全和隐私保护相关的法律法规。其中比较著名的包括欧盟的GDPR（通用数据保护）法案、美国加州的CCPA（加州消费者隐私法案）等。

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数据治理
2024-03-20 11:02

数据工程综合指南

探索数据工程中的基本原则、技术和最佳实践，以构建强大的数据管道、确保数据质量并为组织带来洞察力。

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数据治理
2024-03-20 10:59
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