数据学堂

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什么是数据资产管理?企业如何进行数据资产管理?

大数据时代,众多企业沉淀了大量的数据,如何挖掘数据价值,管理数据资产,是企业发展过程中的一项重要任务。数据资产化就是将企业中的数据看作是一种具有经济价值和潜在利润的资产,并采取措施来最大程度地开发和利用这些数据资产。下面就跟大家一起探讨数据资产管理的概念,以及如何有效地管理和利用数据资产。什么是数据资产管理?数据资产管理其实和管理土地、机器设备、人力资源是一样的,旨在有效地收集、维护、分析和利用企业数据,以便更好地理解、评估和最大化数据的价值。6个数据资产管理关键点数据采集和存储:确保数据以可管理的方式被采集、存储和保存,以便随时访问。数据质量和准确性:确保数据的质量和准确性,以防止错误决策和不准确的分析。数据分类和标记:对数据进行分类和标记,以便更好地管理敏感信息和合规性。数据访问和共享:建立有效的访问控制措施,以确保只有授权人员可以访问数据,并且可以安全地分享数据。数据分析和报告:利用数据进行分析和生成有关业务运营、客户需求和市场趋势的报告。数据备份和恢复:实施数据备份和恢复策略,以确保数据在意外故障或灾难事件中不会丧失。10个数据管理职能数据治理数据架构管理数据开发数据操作管理数据安全管理参考数据和主数据管理数据仓库和商业智能管理文档和内容管理元数据管理数据质量管理参考:数据治理体系建设与数据资产路线图规划企业如何进行数据资产管理?1、构建数据体系构建企业数据体系之前,需要先梳理清楚企业数据资源管理的业务体系,才能保证数据来源的可靠性。数据生命周期运维体系图数据的业务体系,首先从数据的整个生命周期来看每个阶段都需要什么数据做支撑,才能形成庞大的数据体系,然后再基于业务体系去划分数据体系,具体解决的思路、业务流程以及需要注重的功能点如下图所示:数据资源目录体系图参考:数据资产目录建设方案2、建立数据标准体系数据资源体系架构图梳理汇总企业现有的各类业务的数据标准后,筛选出可直接参考和使用的标准与行业标准相互结合,制定出新的数据标准体系,形成一套标准化的数据规范,对具体数据项的定义、口径、格式、取值、单位等进行规范说明,提升数据质量,最终实现企业数据资源的统一管理和展现。参考:如何建立数据标准实现数据资产管理?3、数据资源整合通过汇集企业全域级数据,做数据资源整合,为业务融合提供有利支撑数据资源规划图1)构建数据画像,理清数据脉络数据分类:基于业务体系进行数据分类,建立数据资源目录,对各类数据进行相应的描述数据关系:明确数据之间的流转关系,设计出合理的数据流路径,统一数据的口径责任主体:确定数据生命周期中每个阶段数据的责任主体和归属状态2)
2023年12月12日
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71页PPT | 业务架构应用架构数据架构技术架构设计方案

企业架构很重要,那我们很自然就要问:什么是企业架构呢?软件架构我们都熟悉,那么,现在你要做的只有一件事:把由一个个活生生的人和部门所构成的企业,想象成一套超大型的软件。那么,这套超大型软件的“软件架构”,就叫企业架构。企业架构在信息化建设、数字化转型扮演了重要角色,但是,企业架构之所以讨论门槛高,是因为我们很多人都从没听过“企业架构”这个词,没有概念。为什么需要企业架构?答案和为什么开发软件需要软件架构是一样的。企业架构也好,软件架构也罢,“架构”这种东西并不是从来就有的,在最开始的洪荒年代,人们怎样开发软件?都是一边做一边想,正所谓草鞋没样,边打边像。这种充满了手工小作坊气息的开发方法,注定不能适应现代对软件工程化工业化的要求。下面这份PPT材料对企业架构进行了概述,介绍了企业架构元模型,重点阐述了企业架构视图,包括业务架构、应用架构、数据架构及技术架构设计方案,并对企业架构管控进行规划,可供企业架构规划建设时参考借鉴。同时,推荐以下几篇高质量文章,欢迎点击阅读学习,相信一定会有收获:企业业务架构应用架构数据架构技术架构设计方案(PPT)大数据能力平台建设方案(PPT)企业数据架构和集成架构规划方案(PPT)30页PPT
2023年4月15日
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30页PPT | 数字化转型咨询规划方案

下面这份PPT材料介绍了企业数字化战略规划方案,详解介绍了I数字化战略规划的方法、企业数字化管理架构、数据架构规划等内容,企业在开展数字化转型规划时可参考借鉴。同时,推荐以下几篇数字化咨询规划相关资料文档,欢迎点击阅读学习,相信一定会有收获:企业业务架构应用架构数据架构技术架构设计方案(PPT)大数据能力平台建设方案(PPT)企业数据架构和集成架构规划方案(PPT)更多数字化相关学习材料请点击文末左下角阅读原文获取。下面开始进入正文(PPT较长,建议收藏学习)大家都在看:1、大数据能力平台建设方案(PPT)2、数据分类分级方法、标准及应用实践3、华为数字化转型:从战略到执行(PPT)4、数据治理咨询项目:《XX集团数据管理办法》.doc5、数据治理体系架构设计方案(PPT)6、华为
2023年2月12日
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数据治理咨询项目:《XX集团数据管理办法》.doc

本办法适用于集团数据架构管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、元数据管理、数据安全管理、数据生命周期管理、数据基础平台管理、数据应用以及数据需求与规划管理共十项数据管理领域的管理活动。第三条
2022年10月17日
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数据中台=大数据平台+数据资产管理平台+数据服务平台

数据中台到底是什么?几年过去了,也一直众说纷纭。笔者认为数据中台不应该是一个单纯的系统或者是一个软件工具,而应该是一套架构、一套数据流转模式。数据中台需要采集数据作为原材料进行数据加工、数据建模,然后分门别类地储存,再根据实际的业
2022年9月9日
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终于有人把数据指标体系讲明白了

“数据岗的核心职能,在于产出数据资产,提升信息的价值密度。”而指标体系就是一个组织最为重要的数据资产。那么:(1)为什么指标体系这么重要?(2)什么是指标体系?(3)指标体系的衡量标准是什么?(4)如何去搭建一套好的指标体系?只要弄清楚了这4个问题,指标体系的搭建工作就迅速地开展、快速地落地,精准地产生业务价值。以上是对于数据同学而言的工作。此外,对于指标体系的使用者而,例如业务方、管理者等,还有一个重要的问题:(5)
2022年8月31日
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【实战】元数据管理落地实施

我是谁,我从哪里来,我要到哪里去,我会做什么,我能做什么?我时常反思这些问题,才不至于在快速发展的社会中迷失。作为数据从业者,我们也需要探查数据的本质,并对其进行追踪、登记、管理,才不至于在海量数据中迷失。今天这篇文章将会详细介绍描述数据的数据:元数据,并给出具体的落地实施方案。一、元数据是什么1、定义:描述数据的数据,本质上还是数据。2、解读:数据本身带有的技术属性与其在业务运行中的业务属性,我们称其为元数据,例如:表数据量、占用空间、字段信息、业务描述、负责人、优先级等。3、作用:元数据通过全局统一的数据描述信息及系统化管理,统一数据标准,促进数据集成和共享,打通企业内部数据孤岛,提升数据管理和应用效率。
2022年8月22日
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数据分类分级方法、标准及应用实践

下面列举了几种行业分级标准,影响程度从低到高:政府数据:公开、内部、涉密。金融数据:1级、2级、3级、4级、5级。证券期货数据:低、中、高、超高。分类分级标准详见:企业数据分类分级标准体系解析04
2022年8月5日
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终于有人把数据中台讲明白了

关于数据中台,目前业界并没有一个标准的定义,不同厂商、不同企业对数据中台都有着不同的理解。但对于数据中台大家也有一个共识就是它是用来解决企业数据各类数据问题,使得企业数据资源转化为数据资产的解决方案。下面给大家分享的内容是关于数据中台定义、价值、架构和建设方法等,清晰易懂,以下为本文大纲:1.
2022年7月27日
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什么是数据血缘?

在数据资产管理与数据治理领域,数据之间的血缘关系是一个绕不开的话题,数据血缘的完备程度也是评价一个企业数据中台成熟度的重要度量之一。到底什么是数据血缘,它对于数据工作者和数据使用者有哪些举足轻重的作用呢?一、从数据应用场景看什么是数据血缘1.数据问题排查与运维工作日早上上班,业务人员打开电脑看到昨日数据报表同比下降60%,于是找到数据部门“你们数据是不是有问题?”。常见数据异常的原因包括:及时性问题,大数据集群资源不足或者平台系统故障导致任务延迟代码质量问题,开发修改逻辑,导致数据清洗逻辑有误带来数据不准业务规则变更,业务变动数据加工代码未及时更新源端脏数据问题,业务开发系统发布数据源问题导致结果错误数据人员的排查路径如下:第一步:找到报表指标来源的API接口,确定来源数据表(可能是GP表或者ClickHouse表)第二步:查找GP表对应的数据同步任务,以及Hive表的产出任务,查看任务是否正常执行完毕第三步:找到Hive表加工任务的上游,逐层向上排查,先保证整个链路的任务都是正常执行的,因为及时性问题是最高频、常见且容易处理的问题第四步:检查数据加工流程各项正常后,再看指标产出表的加工代码,一是看是否近期有人为变更,二是翻代码校验对应的逻辑,按照指标加工的代码层级逐级定位有问题的数据表。第五步:通过层层排查,定位了问题,但是问题的修复和数据重跑需要些时间,得赶紧通知下游,避免错误数据给业务带来的错误决策和应用,比如错把老客算成新客,带来营销费用损失,数据开发就要背锅了。2.数据治理与成本优化数据部门通常是一个企业的成本中心(toB商业化数据产品除外),一个中大型数据驱动的互联网企业大数据集群服务器一般会占公司服务器比例在15%~30%,一台服务器成本4W,每天10PB数据存储和计算处理量,大概需要1000+服务器节点,机器折旧周期3年算,平均个月也需要大几十万的硬件成本。所以,数据部门除了做增量的业务支撑外,还要常态化的数据治理,把长期没人使用的冷数据进行删除,释放存储和计算资源。直接删库跑路肯定不行,删除或归档任何一个数据,都需要尽可能全面的确认到底有没有下游的业务方在使用。3.数据血缘的定义数据血缘,顾名思义,数据之间的血缘关系,好比人之间亲情远近亲疏一样。百科定义:数据血缘关系是指数据在产生、处理、流转到消亡过程中,数据之间形成的一种类似于人类社会血缘关系的关系。数据血缘从数据角度可以是数据库、表、字段、系统、应用程序,即数据存储在什么数据库的什么表,对应的字段是什么以及字段的属性。从业务角度主要是数据所属业务线,涉及到业务便要梳理清楚数据的产生逻辑、数据的使用逻辑以及业务线之间的关联关系。因为数据的生产加工最终是要回归和赋能业务,什么数据,被哪个业务场景使用,需要血缘关系进行串联。二、数据血缘作用与表现形式1.数据血缘的作用开篇的场景中的案例是数据血缘的两个典型的作用,总结成一句话就是数据血缘可以帮助数据生产者以及消费者更好地对数据进行追根溯源,提升数据运维、数据治理的效率。(1)提升数据问题排查效率数据从生产到赋能业务应用经过很多的处理环节,业务端报表或数据应用服务异常时,需要第一时间定位问题,排查修复。如果靠一层一层的人肉翻代码效率非常低下,一方面数据开发人力花费在排查上,另一方面定位问题时间越长业务影响和损失越大,基于血缘数据加以可视化的展现形式,可以直观地发现数据生产链路,以及各个环节有无异常。(2)有助于优化数据资产成本随着业务地发展数据不断增长,任务、数据表只增不减会不断膨胀大数据资源成本。很多时候不是不愿意做数据、服务治理,二是不敢。也就是不知道对应的服务有哪些业务在使用,缺少治理的依据,与其直接下线带来业务影响,倒不如一直维持现状。构建全面准确的全链路数据血缘,就可以找出数据下游应用方,做好沟通和信息同步,长期没有调用的服务,及时做下线处理,节省数据成本。(3)提升数据产品及应用体验数据部门经常被业务Diss数据是不是有问题,长此以往,会降低业务对数据准确度的信任,搞数据的天天被打上数据不准的标签还是很无奈的。在数据产出任务层面对数据质量的准确性、一致性、及时性、完整性等维度进行监控覆盖,触发报警机制后,利用数据血缘关系,对下游应用进行通知提醒。业务看到后,至少知道数据部门在处理问题了,不会利用错的数据做错误的决策,或者形成每次都是业务先发现问题的认知。(4)方便确认数据处理逻辑业务部门在使用数据时,有时候需要确认数据口径和加工逻辑是什么,是否符合自己的需求,通过血缘的可视化展示,可以方便业务部门查看数据的处理过程。2.血缘的表现形式每个数据表、字段、指标都可以认为是一个数据实体,而生产它的上游,以及使用它的下游,都是对应的数据实体之间的关系,因此,在血缘数据的可视化展示时,主要采用可以直观表示数据生产链路的形态,每个节点需要包含以下要素:当前节点信息:名称、类型、状态上游:关系、上游名称、类型、状态下游:关系、上游名称、类型、状态三、血缘数据获取与数据存储1.血缘数据的获取方式数据血缘的获取主要有程序解析与人工采集两种方式。比如流式数据处理的flink任务,从哪个源(source)的Kafka
2022年7月21日
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终于有人把数据标准讲明白了

在生活中,标准与我们息息相关,吃的食品需要满足国家标准才能食用,汽车排放达标才能够上路行驶,电脑接口得满足统一的标准才能够与外设对接等等。而在数据的世界,数据标准也同等重要。我们期望将数据标准真正应用到实践中去,帮助客户解决资产化不足、数据质量难以提升、数据开发效率低等问题,于是网易开始了数据标准的建设。本文将基于我们对数据标准的理解,阐述标准的建立并依据标准的建立内容和流程来设计的标准管理产品的介绍以及标准在数据治理过程中的具体实践,希望与大家碰撞出新的认识。1数据标准的是什么?在实际的工作生产中,我们一般会参照国家标准、地方标准、行业标准等来进行具体的活动,来确保我们生成过程符合监管要求、便于上下游协同等,于是我们会见到如下的标准指导文件:同样,数据标准也会以文件的形式存在,在除了国标、行标定义的标准外,企业内部为了便于各部门采取同样的数据建设规范,通常会使用文件来定义数据标准,以供各部门达成统一的共识。虽然文件是标准的一种体现形式,但文件是非结构化的,在实际应用中,我们只有理解、提取文件里的内容,将标准应用于产品设计及流程活动当中去,标准才能起到真正的规范约束作用。根据信通院发布的《数据标准管理实践白皮书》定义:数据标准(Data
2022年6月30日
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从0到1建设数据仓库(附PPT)

数据仓库是面向业务主题的分析型应用。它既需要业务部门的全力配合,又需要先进可靠的技术手段及良好的项目管理过程来实现。它涉及众多的业务部门、系统开发部门、系统运维支撑部门等。在设计和实施阶段需要不同部门的沟通和协作,是一个负责的系统工程。下面这份PPT材料非常详细的介绍了数据仓库相关概念、架构体系、数据建模方法论、数仓建设流程等内容,可供企业开展数据仓库规划建设时参考借鉴。大家都在看:1、大数据能力平台建设方案(PPT)2、5000字详解数据模型设计方法3、华为数字化转型:从战略到执行(PPT)4、数据资产管理产品架构规划设计思路5、什么是数据标准?如何做好数据标准管理落地?6、华为
2022年6月12日
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企业数字化转型之道(PPT)

对于数字化转型,业界众说纷纭,有很多的定义和说法,相关的书籍也充斥着市场。如果用最精炼的语言来定义数字化转型,就是用数字技术重构组织和业务。也就用数字技术,把业务重新做一遍。这就不是指原来的两化融合的信息化,不是用数字技术支撑业务,而是用数字技术重新做业务。而这一切是与人力资源高度相关的。业界那些成功进行了数字化转型的企业,最后都变得更加数据驱动和更加以客户为中心了,所以,它们都是以客户为中心的科技企业。这与Gartner的定义大同小异,即利用数字技术,改变和重构商业模式,提供新的收入。埃森哲也认为,创新业务和新的数字化业务,当其营收占比超过50%的时候,就可以认为,转型是成功的。那企业应该如何开展数字化转型?下面这份企业数字化转型之道PPT可以提供参考借鉴,阐述了为何数字化?何为数字化?如何数字化?数字化的价值等内容。为了便于大家更好的学习掌握数字化转型相关知识,歪老师推荐以下几篇高质量文章,欢迎点击阅读学习,相信一定会有收获:德勤:企业数字化转型规划思路方案(PPT)8000字详解数字化转型转什么?如何转?88页PPT看完《华为数字化转型之道》企业数字化转型顶层规划设计方案(PPT)更多数字化转型学习材料请点击文末左下角【阅读原文】获取。下面开始进入正文(PPT较长,建议收藏学习)大家都在看:1、大数据能力平台建设方案(PPT)2、5000字详解数据模型设计方法3、华为数字化转型:从战略到执行(PPT)4、数据资产管理产品架构规划设计思路5、什么是数据标准?如何做好数据标准管理落地?6、华为
2022年6月11日
自由知乎 自由微博
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业务中台、技术中台、数据中台、AI中台......

中台是一种体系/生态/方法论,有标准和机制,解决顶层领域下各业务子域的高效协同和资源复用问题。中台建设强调企业级,IT部门与业务部门协同建设,各部门、各业务域是中台能力的使用方,同时也是中台能力的重要提供方。目前网上比较主流的中台定义和分类有如下三种:业务中台:
2022年6月7日
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88页PPT看完《华为数字化转型之道》

本文是笔者读过华为最新出版的《华为数字化转型之道》一书后整理的读书笔记,和之前《华为数据之道》一样,值得推荐,与大家一起学习和分享。本书由华为公司质量与流程IT团队官方出品,从认知、理念、转型框架、规划和落地方法、业务重构、平台构建等多个维度全面总结和阐述了华为自身的数字化转型历程、方法和实践,能为准备开展或正在开展数字化转型的企业提供系统、全面的参考。企业做好数字化转型要有战略决心,有信心,还要有恒心。顶层设计很重要,行动力也同样重要,转型不是画出来的,而是干出来的,遇到问题就要快速调整。方向大致正确下,组织充满活力,要有一批有激情的团队在顶层设计牵引下持续实施。大家都在看:1、大数据能力平台建设方案(PPT)2、5000字详解数据模型设计方法3、华为数字化转型:从战略到执行(PPT)4、数据资产管理产品架构规划设计思路5、什么是数据标准?如何做好数据标准管理落地?6、华为
2022年6月2日
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非结构化数据治理方案

随着互联网技术的日新月异,内容数据逐渐在各行业的业务中占据更重要的地位。日常的业务过程中,需要处理的大量电子文档、图片、音频、视频等,都属于内容数据范畴。
2022年5月30日
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数据治理平台建设与应用解决方案(PPT)

大数据平台建设已逐步成为传统企业进行数字化转型的必需品,企业通过数据能力的建设,拉通企业内的沟通壁垒,优化企业的业务流程,支撑客户的响应诉求,打造在线的客户运营能力。然而,在实际的大数据治理平台的建设过程中,经常存在这样的问题:数据标准难以落地,标准往往成为“纸上谈兵”,技术部门与业务部门以及不同的部门之间出现“鸡同鸭讲”,沟通效率低。大数据模型设计能力弱,未站在企业全局视角整体进行规划,无法满足业务的迅速增长需求,往往过几年又需要进行模型重构“推倒重来”。数据质量不高,无自动化的质量管理能力,陷入反复核查的质量困境。数据运维复杂度高,数据时效性差,依赖人工高强度值班,缺乏自动化智能化的手段。而这些问题,往往成为大数据平台建设中的“绊脚石”,大数据平台能力建设看似“火热”,实际一团“乱糟糟”,人力投入越来越大,陷入持续的优化、问题核查等循环中,影响到数据能力的使用。解决上述问题就需要开展数据治理并建设数据治理平台。数据治理是专注于将数据作为企业的商业资产进行应用和管理的一套管理机制,能够消除数据的不一致性,建立规范的数据应用标准,提高组织的数据质量,实现数据广泛共享,并能够将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中,发挥数据资产的商业价值。下面这份PPT介绍了数据治理平台建设背景,重点分析了企业数据治理平台应用场景,最后给出了数据治理平台建设方案,供企业规划建设数据治理平台时参考和借鉴。为了便于大家学习和掌握数据治理相关知识,歪老师推荐以下几篇高质量文章,欢迎点击阅读学习,相信一定会有收获:数据治理运营整体解决方案(PPT)集团数据管控与数据治理解决方案(PPT)数据治理总体实施方案(PPT)银行大数据治理平台建设方案(PPT)更多数据治理相关学习材料请点击文末左下角阅读原文获取。下面开始进入正文(PPT较长,建议收藏学习)大家都在看:1、大数据能力平台建设方案(PPT)2、5000字详解数据模型设计方法3、华为数字化转型:从战略到执行(PPT)4、数据资产管理产品架构规划设计思路5、什么是数据标准?如何做好数据标准管理落地?6、华为
2022年5月29日
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数据资产管理产品架构规划设计思路

在数据产品经理从业指南相关文章中讲到,数据资产管理与治理是数据产品经理的四大方向之一。近期在整理数据资产方向的产品工作规划,顺便分享一下,数据资产模块到底在做哪些事情,也方便大家在未来找工作的时候判断是不是可以去尝试数据产品方向。一、用户是谁要解决什么问题?B端产品经理工作方法论中,首要的一点就是搞清楚你的用户是谁,他的诉求是什么,有哪些影响他工作效率的点,可以通过产品化的方式去解决。数据资产产品的用户分为两类,一是数据资产的生产者,二是资产的消费者。1.资产生产者工作内容及诉求这里的生产者指的是数据开发者,虽然“我们不生产数据,我们只是数据的搬运工”,但是他们基于原始的rawdata经过加工处理之后,生成资产化的数据。上图是很多数据开发者的“愉快”的一天,也有人调侃说他们干着“出力不讨好的脏活累活”,不出问题叫数据赋能,荣耀和光环都聚焦在应用产品端,出了问题就是“数据质量有问题”。“工欲善其事,必先利其器”,所以,作为数据资产产品经理,给他们提供趁手的工具,可以高效快速的干活,帮助他们把自己的资产管理和治理好,才是对他们的一丝丝安慰。开发数据的时候,ODS层、DWD层、APP层,临时表,一堆的命名规范限制,记下来消耗CPU,记不住建模不规范事后被批还要整改。所以,能不能简单点,开发的方式简单点。睡得正稥的时候报警电话什么的最恶心了,所以,任务调度运维的报警策略,失败重试机制可以更AI一些么。即使非得人工处理,任务的一键通知、重跑能不能闭着眼睛就可以操作完接着睡觉了?负责很多的数据模型,业务经常来问数据在哪里,字段啥意思,可以不要来骚扰我吗。所以,我想让模型更多的被复用,但是最好自助去使用,我只想安静去coding。每次被老板指着鼻子说模型健康度差,哪个模型命名不规范,元数据缺失,任务耗时高,长时间没人访问。所以,可不可以提供个工作台,就像农民去田间看庄稼长啥样要不要除草,让我每天早上上班第一件事,把代办清单的治理事项提前完成,下次老板直接周会表扬,我们要向XX同学学习,开发习惯非常优雅。数据开发者除了自己不能删库跑路外,还需要对数据安全问题负责,所以需要流程化、自动化的权限授权和审批管理流程。2.资产消费者的场景及诉求指使用数据的业务产品、运营、分析以及二次加工的数据开发人员。作为数据消费者,就像你去实体店或者电商平台买东西,你希望能够:找得到,看得见,放心用(买)。也就是说,在资产仓库中,SKU覆盖全面,并且规格参数、用法用量(元数据)完备可见,帮助你决策是否是所需要的,除此之外,最好有一些客户好评推荐或者官方认证的童叟无欺的证明,这样才可以放心使用,不至于掉坑里。资产消费者的主要诉求包括:当我需要用数据,但是不知道数据在哪的时候,可以有工具引导我,从产品线,到数据分类可以逐步缩小范围,最终众里寻他千百度,啊原来你在这里。所以,需要有地图指引的能力。新入职工作交接,前辈告诉我需要的数据都在这个表里,但是求知欲比较强的我,希望搞清楚数据的来龙去脉,以便举一反三,而不是仅仅改个日期参数就查数据去了,所以需要便捷的数据检索能力。数据找到了,有没有相关的认证,证明今天数据没问题呢?虽然内心是拒绝骚扰数据开发者的,但是遇到逻辑不清楚,数据不确定的时候,还是想能够找到负责人,或者其他使用过这张表墙裂推荐的人,去交流交流。除了利用表进行SQL查询或者拖拽分析外,现在不都提中台吗,所以,还希望有可以直接可以输出的数据服务,比如指标API、标签服务,可以通过界面化的配置就生成了接口,DAAS嘛(数据接口即服务)。二、数据资产模块的产品体系规划设计明确了用户及其诉求,接下来就是需要通过相应的数据产品来为其赋能助力了。两类用户可能会有重合的场景,比如数据开发者也会作为数据消费者去使用别人开发的数据,同样,业务人员也可以自己去申请建表。所以,在资产产品架构设计上,主要围绕数据的汇聚、加工处理、资产管理、数据治理、价值输出等环节进行覆盖。1.数据汇聚主要解决异构数据源之间的数据传输问题,数据从业务数据库、产品端埋点采集或者其他第三方的API接口、FTP文件互传,需要提供简单通用的数据集成能力,方便把数据统一汇聚到中央数仓。在产品功能设计时,不同的源、和目标之间所需要的参数配置是差异化的,逐个对接解决即可。另外,数据需要每天或者实时的进行同步消费,所以需要和调度系统结合,提供智能化自动化的资源调度和任务运维能力。所以,很多数据产品是把数据集成作为一种数据开发任务类型,整合在数据开发套件产品之中。2.数据加工处理在这个环节主要是基于业务对数据使用场景进行数据清洗和逻辑处理,包括离线数据开发和实时数据开发,相当于是数据的加工厂,基于同步过来的数据源进行加工,形成高可用的数据模型。开发套件比较大,可以独立成单独的产品模块。同时,可以将模型建设规范融入到任务开发的校验流程中。多些事前校验,而不是仅仅依靠事后治理。例如提供dataphin之类的流程化建模或数据加工工具3.数据资产化管理资产化管理:数据工厂加工好的数据,还需要进行分门别类的规整,贴上各种规格标签,才能给到下游消费者使用。资产化管理主要通过数据地图进行数据表查询检索,元数据信息维护查询,为使用者提供方便的数据指引能力。数据血缘:是贯通数据从入湖到业务终端全流程的数据链路关系,一是可以方便排查数据生产过程的来龙去脉,为翻代码查逻辑提供指引。此外,基于血缘可以做到数据异常时的下游通知,以及下游应用无人使用时,数据一键治理,存储计算资源释放。数据质量监控:针对任务执行的结果准确性进行监控,提前发现因为源端数据库变更、开发Bug等问题引发的数据不准等问题。数据治理:从任务资源消耗、时间消耗、业务使用(冷热数据)、开发规范、模型覆盖度复用度等不同维度建立资产健康度评估指标体系,以及数据治理工作台,每天上班就可以知道有哪些坑要填,提前把自己埋了。4.数据价值输出搞大数据最终是为了数据能够产生价值,一是基于数据的决策,二是数据驱动的产品智能化、运营精细化。SQL即席查询是基于数据模型的SQL取数,自助分析则是通过傻瓜式拖拽方式服务于无SQL能力的业务人员。在这个环节和资产关系密切的就是指标管理、标签资产管理,通过数据API方式,最终将数据输出给到前端的可视化分析产品或者产品、运营主流程的接入应用。5.数据安全管理数据库、数据表、指标及标签的元数据可以公开查阅,但真正要取数使用,必须先获取对应的授权,因此需要提供一键权限申请、审批消息通知、授权后应用自动赋权等全流程的自动化产品设计。三、总结数据资产是大数据的根基,前期业务发展追求短平快,留下的资产不规范不健全的坑未来还是要逐一去填平。数字化转型首先要解决的也是数据汇聚和数据资产等问题。数据资产模块相关的产品经理,不仅要具备良好的产品通用能力,同时需要对大数据生态、数据流转流程、数仓建设等理论有良好的认知,这样做起产品才能更加游刃有余。但万变不离其宗,数据的采存管用流程涉及的数据产品模块,各家公司也都大同小异。大家都在看:1、大数据能力平台建设方案(PPT)2、5000字详解数据模型设计方法3、华为数字化转型:从战略到执行(PPT)4、3个案例看数据分类分级如何落地应用5、什么是数据标准?如何做好数据标准管理落地?6、华为
2022年5月10日
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8000字详解数字化转型转什么?如何转?

本文谈论企业数字化转型,重点围绕数字化转型的本质究竟是什么?企业如何进行数字化转型这两个关键点。云原生、微服务、中台等,这些仅仅是数字化转型能力框架中的技术支撑平台底座。这个技术平台最终还是需要为业务目标和战略服务,因此搞清楚企业进行数字化转型的内在诉求才是最重要的。数字化转型概述首先还是看下对于数字化转型的一个基本定义,我们在这里引用两个定义,一个是百度百科的定义,一个是IDC的定义。先看下百度百科上对数字化转型定义如下:数字化转型(Digital
2022年5月7日
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华为 VS 阿里数据中台建设方法论

中台究竟是什么?它对于企业的意义又是什么?当我们谈中台时,我们到底在谈些什么?想要找到答案,仅仅沉寂在各自“中台”之中,如同管中窥豹,身入迷阵,是很难想清楚的。不如换个⾓度,从各类的“中台迷阵”中跳脱出来,尝试以更高的视角,从企业均衡可持续发展的角度来思考中台的价值,试图反推它存在的价值。所以,为了搞明白中台存在的价值,我们需要回答以下两个问题:第一个问题:企业为什么要平台化?先给答案,其实很简单:因为在当今互联网时代,⽤户才是商业战场的中心,为了快速响应用户的需求,借助平台化的力量可以事半功倍。不断快速响应、探索、挖掘、引领⽤户的需求,才是企业得以⽣存和持续发展的关键因素。那些真正尊重用户,甚⾄不惜调整⾃己颠覆⾃己来响应⽤户的企业将在这场以⽤户为中心的商业战争中得以⽣存和发展;⽽反之,那些在过去的成就上故步⾃封,存在侥幸⼼理希望⽤户会像之前一样继续追随⾃己的企业则会被用户淘汰。很残酷,但这就是这个时代最基本的企业⽣存法则。⽽平台化之所以重要,就是因为它赋予或加强了企业在以用户为中心的现代商业战争中最核心的能力:⽤户响应力。这种能力可以帮助企业在商战上先发制⼈,始终抢得先机。在互联网时代,商业的斗争就是对于用户响应力的比拼。我们来看⼏个例子:1、阿里说起中台,最先想到的应该就属是阿里的“⼤中台,⼩前台”战略。阿里⼈通过多年不懈的努力,在业务的不断催化滋养下,将自己的技术和业务能力沉淀出一套综合能力平台,具备了对于前台业务变化及创新的快速响应能力。2、华为华为在几年前就提出了“⼤平台炮火支撑精兵作战”的企业战略,“让听得到炮声的人能呼唤到炮火”
2022年5月5日
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华为项目管理之道(PPT)

今年公司重点工作之一是“公司运作要从以功能为中心向以项目为中心转变”,我本人担任了这个项目的赞助人。今天正好借这个机会和大家一起探讨一下实现转变的思路。在座各位都是项目管理专家,希望大家能够在会中和会后提出宝贵的意见和建议。一、
2022年5月1日
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5000字详解数据模型设计方法

如果把指标⽐喻成⼀棵树上的果实,那模型就是这棵⼤树的躯⼲,想让果实结得好,必须让树⼲变得粗壮。真实场景举例:⼤多数公司的分析师会结合业务做⼀些数据分析(需要⽤到⼤量的数据),通过报表的⽅式服务于业务部⻔的运营。但是在数据中台构建之前,分析师经常发现⾃⼰没有可以复⽤的数据,不得不使⽤原始数据进⾏清洗、加⼯、计算指标。由于他们⼤多是⾮技术专业出⾝,写的SQL质量⽐较差,甚⾄⻅过5层以上的嵌套。这种SQL对资源消耗⾮常⼤,会造成队列阻塞,影响其他数仓任务,会引起数据开发的不满。数据开发会要求收回分析师的原始数据读取权限,分析师⼜会抱怨数仓数据不完善,要啥没啥,⼀个需求经常要等⼀周甚⾄半个⽉。分析师与数据开发的⽭盾从此开始。这个⽭盾的根源在于数据模型⽆法复⽤,数据开发是烟囱式的,每次遇到新的需求,都从原始数据重新计算,⾃然耗时。⽽要解决这个⽭盾,就要搞清楚我们的数据模型应该设计成什么样⼦。01
2022年4月28日
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德勤:企业数字化转型规划思路方案(PPT)

数字经济时代发展至今,数字化建设几乎成为全部企业大力投入的领域。而随着建设的持续推进,很多企业已经走出了通用数字能力建设的阶段,开始以数字化思维、方法、工具解决增长面临的具体问题。如今企业需要正式迈入新的“转型”阶段,这就意味着简单地将信息和数字技术注入企业之中已经远远不够了,开展商业管理模式创新和组织文化变革,凝聚领导力、技术、流程、创新和组织文化要素的力量,成为数字化转型成败的关键。当数字化进入新阶段,企业自然要面临很多新的问题,如何推动战略行动以推动可持续增长,更需要一套新的方法,这也成为摆在企业面前的一大挑战。为了便于大家学习和掌握数据数字化转型相关知识,歪老师推荐以下几篇高质量文章,欢迎点击阅读学习,相信一定会有收获:深度解读:华为的数字化转型方法论40家央企最新数字化转型路线图(2022年)中小企业数字化转型现状、痛点及路径(PPT)193页PPT看完《数字化转型方法论:落地路径与数据中台》更多数字化转型相关学习材料请点击文末左下角阅读原文获取。下面开始进入正文(PPT较长,建议收藏学习)大家都在看:1、大数据能力平台建设方案(PPT)2、40家央企最新数字化转型路线图(2022年)3、华为数字化转型:从战略到执行(PPT)4、3个案例看数据分类分级如何落地应用5、什么是数据标准?如何做好数据标准管理落地?6、9000字详解企业大数据项目规划落地实施路线图7、数据治理平台设计和实施方案(PPT)8、数据指标体系搭建流程、方法及案例9、8000字详解银行业数据治理架构体系搭建10、数据资产目录建设方案11、阿里数据中台OneData体系建设方案(PPT)12、德勤:集团主数据管理方法论(PPT)13、企业大数据平台顶层规划设计方案(PPT)14、深度解读:华为的数字化转型方法论15、智慧城市总体规划指导方案(PPT)数据学堂欢迎扫码添加歪老师个人微信(data-school),邀请加入数据学堂数据治理专业微信群,与业内大咖一起识数据、存数据、管数据、治数据、用数据!
2022年4月24日
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集团数据管控与数据治理解决方案(PPT)

任何一个数据首先要确定的是谁来产生,谁来使用,谁来管理的责权利问题;其次才是确定数据产生的时候基于什么标准和流程,最后才是这些标准流程是否通过IT系统来固化。也就是说,数据治理核心首先是建立数据治理管控体系,确定基于数据的责权利。对于数据治理管控体系内容可以参考下图:该图基本给出了一个完整的数据治理管控体系所涉及到的技术,标准,规范,流程支撑,同时也包括了执行和评估体系,以实现数据的持续改进和闭环管理。(详见:搭建数据管控体系,重构数据治理框架)下面这份PPT介绍了集团型企业数据管控体系,重点阐述了企业数据治理方案,最后给出了最佳案例分享,供企业规划建设数据治理体系时参考和借鉴。为了便于大家学习和掌握数据治理相关知识,歪老师推荐以下几篇高质量文章,欢迎点击阅读学习,相信一定会有收获:数据治理运营整体解决方案(PPT)数据治理平台功能架构规划方案(PPT)数据治理总体实施方案(PPT)银行大数据治理平台建设方案(PPT)更多数据治理相关学习材料请点击文末左下角阅读原文获取。下面开始进入正文(PPT较长,建议收藏学习)大家都在看:1、大数据能力平台建设方案(PPT)2、40家央企最新数字化转型路线图(2022年)3、华为数字化转型:从战略到执行(PPT)4、3个案例看数据分类分级如何落地应用5、什么是数据标准?如何做好数据标准管理落地?6、9000字详解企业大数据项目规划落地实施路线图7、数据治理平台设计和实施方案(PPT)8、数据指标体系搭建流程、方法及案例9、8000字详解银行业数据治理架构体系搭建10、数据资产目录建设方案11、阿里数据中台OneData体系建设方案(PPT)12、德勤:集团主数据管理方法论(PPT)13、企业大数据平台顶层规划设计方案(PPT)14、深度解读:华为的数字化转型方法论15、智慧城市总体规划指导方案(PPT)数据学堂欢迎扫码添加歪老师个人微信(data-school),邀请加入数据学堂数据治理专业微信群,与业内大咖一起识数据、存数据、管数据、治数据、用数据!
2022年4月23日
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数据治理平台设计和实施方案(PPT)

数据治理涉及的IT技术主题包括元数据、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、生命周期、数据安全多产品组成的一整套解决方案。所有与数据有关的技术产出物全部通过知识库实现相互之间共享,知识库作为数据治理的后台通道,传输不同平台、环境、技术、工具所提交和需要的元数据信息。数据治理是专注于将数据作为企业的商业资产进行应用和管理的一套管理机制,能够消除数据的不一致性,建立规范的数据应用标准,提高组织的数据质量,实现数据广泛共享,并能够将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中,发挥数据资产的商业价值。下面这份PPT对企业数据治理管理提出了解决方案,重点阐述了企业数据治理平台设计方案,最后给出了企业数据治理项目实施方案,供企业规划建设数据治理平台时参考和借鉴。为了便于大家学习和掌握数据治理相关知识,歪老师推荐以下几篇高质量文章,欢迎点击阅读学习,相信一定会有收获:数据治理运营整体解决方案(PPT)数据治理平台功能架构规划方案(PPT)数据治理总体实施方案(PPT)银行大数据治理平台建设方案(PPT)更多数据治理相关学习材料请点击文末左下角阅读原文获取。下面开始进入正文(PPT较长,建议收藏学习)大家都在看:1、大数据能力平台建设方案(PPT)2、40家央企最新数字化转型路线图(2022年)3、华为数字化转型:从战略到执行(PPT)4、3个案例看数据分类分级如何落地应用5、什么是数据标准?如何做好数据标准管理落地?6、9000字详解企业大数据项目规划落地实施路线图7、数据中台建设方法论8、数据指标体系搭建流程、方法及案例9、8000字详解银行业数据治理架构体系搭建10、数据资产目录建设方案11、阿里数据中台OneData体系建设方案(PPT)12、德勤:集团主数据管理方法论(PPT)13、企业大数据平台顶层规划设计方案(PPT)14、深度解读:华为的数字化转型方法论15、智慧城市总体规划指导方案(PPT)数据学堂欢迎扫码添加歪老师个人微信(data-school),邀请加入数据学堂数据治理专业微信群,与业内大咖一起识数据、存数据、管数据、治数据、用数据!
2022年4月16日
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40家央企最新数字化转型路线图(2022年)

打造智慧物流、数字供应链大力发展专业物流、智慧物流、绿色物流、应急物流、共享物流;推进产业数字化、数字产业化,共建共享物流大数据平台;发展流通新技术、新业态、新模式,助推产业转型升级。03中国稀土
2022年4月15日
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数据指标体系搭建流程、方法及案例

四个模型,这四个模型是指导我们构建完整而清晰的指标体系的方法论。下面整合这四个模型,为大家梳理了一套建设指标体系的流程和方法。1.OSM模型:明确业务目标,数据赋能业务OSM模型是
2022年4月13日
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深度解读:华为的数字化转型方法论

当前,数字化转型已经成为时代热词,成为驱动传统制造业不断向中高端迈进的利器。开展数字化转型业务已成为各行各业的共识,绝大部分组织,包括公司企业、公共事业单位、政府机构等已经启动了数字化转型进程。但相比趋势的如火如荼,数字化转型成果显著的企业仍是少数。
2022年4月12日
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数据中台建设方法论

数据中台是指通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工,同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后,会形成标准数据,再进行存储,形成大数据资产层,进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性,是这个企业独有的且能复用的,它是企业业务和数据的沉淀,其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本,也是差异化竞争优势所在。下面这份PPT材料概述了数据中台建设的背景、挑战及误区,重点介绍可数据中台落地建设的方法论,供企业规划建设数据治中台时参考和借鉴。为了便于大家学习和掌握数据中台相关知识,歪老师推荐以下几篇高质量文章,欢迎点击阅读学习,相信一定会有收获:电网企业数据中台建设与运营方案(PPT)数据中台建设方案(PPT)集团级财务数据中台建设方案(PPT)企业数据中台介绍及建设方案(PPT)更多数据中台相关学习材料请点击文末左下角阅读原文获取。下面开始进入正文(PPT较长,建议收藏学习)大家都在看:1、大数据能力平台建设方案(PPT)2、数据治理运营整体解决方案(PPT)3、华为数字化转型:从战略到执行(PPT)4、3个案例看数据分类分级如何落地应用5、什么是数据标准?如何做好数据标准管理落地?6、9000字详解企业大数据项目规划落地实施路线图7、主数据识别方法8、《数据治理标准化白皮书》核心精要9、8000字详解银行业数据治理架构体系搭建10、数据资产目录建设方案11、阿里数据中台OneData体系建设方案(PPT)12、德勤:集团主数据管理方法论(PPT)13、企业大数据平台顶层规划设计方案(PPT)14、美的集团数字化转型案例分享(PPT)15、智慧城市总体规划指导方案(PPT)数据学堂欢迎扫码添加歪老师个人微信(data-school),邀请加入数据学堂数据治理专业微信群,与业内大咖一起识数据、存数据、管数据、治数据、用数据!
2022年3月26日
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主数据识别方法

当今企业,尤其是大型集团型企业,往往拥有数百个独立的应用程序和系统(如ERP、PDM、CRM、MES系统等)。跨组织、跨部门的数据很容易变得支离破碎、重复、以及不能及时更新。发生这种情况时,如果要回答一些企业关心的基本问题都会变得很痛苦:例如“谁是我们最赚钱的客户?”
2022年3月21日
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数据治理平台功能架构规划方案(PPT)

狭义上讲,数据治理是指对数据质量的管理、专注在数据本身。广义上讲,数据治理是对数据的全生命周期进行管理,包含数据采集、清洗、转换等传统数据集成和存储环节的工作、同时还包含数据资产目录、数据标准、质量、安全、数据开发、数据价值、数据服务与应用等,整个数据生命期而开展开的业务、技术和管理活动都属于数据治理范畴。数据治理的目标是提高数据的质量(准确性和完整性),保证数据的安全性(保密性、完整性及可用性),实现数据资源在各组织机构部门的共享;推进信息资源的整合、对接和共享,从而提升企业信息化水平,充分发挥信息化作用。随着大数据平台和工业互联网兴起,数据治理平台主要采用数据中台技术和微服务架构初步替代传统架构、面向大数据架构下,为数据资源中心与外部数据系统提供数据服务。下面这份PPT材料概述了数据治理平台发展背景和平台架构需求分析,重点对数据治理平台功能架构的各个模块进行详细介绍,供企业规划建设数据治理平台时参考和借鉴。为了便于大家学习和掌握大数据相关知识,歪老师推荐以下几篇高质量文章,欢迎点击阅读学习,相信一定会有收获:银行大数据治理平台建设方案(PPT)数据治理:数据指标管理平台解决方案数据治理运营整体解决方案(PPT)数据治理总体实施方案(PPT)更多大数据相关学习材料请点击文末左下角阅读原文获取。下面开始进入正文(PPT较长,建议收藏学习)大家都在看:1、大数据能力平台建设方案(PPT)2、数据治理运营整体解决方案(PPT)3、华为数字化转型:从战略到执行(PPT)4、3个案例看数据分类分级如何落地应用5、什么是数据标准?如何做好数据标准管理落地?6、9000字详解企业大数据项目规划落地实施路线图7、30页PPT读懂DAMA-DMBOK2.0数据管理知识体系指南核心精要8、《数据治理标准化白皮书》核心精要9、8000字详解银行业数据治理架构体系搭建10、数据资产目录建设方案11、阿里数据中台OneData体系建设方案(PPT)12、德勤:集团主数据管理方法论(PPT)13、企业大数据平台顶层规划设计方案(PPT)14、美的集团数字化转型案例分享(PPT)15、智慧城市总体规划指导方案(PPT)数据学堂欢迎扫码添加歪老师个人微信(data-school),邀请加入数据学堂数据治理专业微信群,与业内大咖一起识数据、存数据、管数据、治数据、用数据!
2022年3月19日
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智慧城市总体规划指导方案(PPT)

智慧城市狭义地说是使用各种先进的技术手段尤其是信息技术手段改善城市状况,使城市生活便捷。广义上理解应是尽可能优化整合各种资源,城市规划、建筑让人赏心悦目,让生活在其中的市民可以陶冶性情心情愉快而不是压力,总之是适合人的全面发展的城市。
2022年3月13日
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数据仓库详细介绍之元数据

数据质量工具我们通过数据质量工具,配置稽核校验规则,对关键数据进行卡点校验,而这些校验程序运行日志和运行结果都会成为数据质量元数据。具体的数据质量工具设计思路,我会在下一篇做介绍。6.2
2022年3月11日
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《数据治理标准化白皮书》核心精要

数据治理是释放数据要素价值的基础和前提,是数据要素资源优质供给的核心保障。近年来,提升数据治理能力成为政府和企业关注的重点,数据治理通过多样化的手段激活与释放数据要素价值,成为从数据资源到生产要素的重要一环。01
2022年3月2日
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数据资产目录建设方案

企业需求从企业层面以及数字化转型路线的思考框架上,企业从行业解析、战略愿景、明确措施、规划方案自上而下,更加明晰企业数据资产是整个数字化转型及数字化运营的坚实基础。3.
2022年2月26日
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企业数据架构和集成架构规划方案(PPT)

企业数据架构可以识别跨功能和组织边界的可共享和冗余的数据,它可以让数据保持一个版本,最小化数据冗余、分散和错误,提升数据质量、一致性和准确性。对于企业级数据相关项目来说,企业数据模型是必须做的,因为在这些数据项目中,数据集成是基本要遵守的原则。通过企业数据模型,我们可以促进数据集成,减少数据竖井,还可以带来以下改善:数据质量:通过建模可以清楚地看到和分析分散冗余的数据,而这正是数据质量低下的主要原因。数据所有权:通过识别和文档化跨业务和组织边界的数据关系和依赖,支持数据共享以及维护和管理。数据系统可扩展性、行业数据集成、套装软件集成、战略系统计划等。为了便于大家更好的学习掌握数据架构相关知识,歪老师推荐以下几篇高质量文章推荐给大家,欢迎点击阅读学习,相信一定会有收获:企业业务架构应用架构数据架构技术架构设计方案(PPT)湖仓一体架构构建与平台应用实践(PPT)企业IT数据架构规划方案(PPT)数据架构、数据模型、数据平台、数据管控总体设计方案(PPT)更多数据相关学习材料请点击文末左下角阅读原文获取。下面开始进入正文(PPT较长,建议收藏学习)大家都在看:1、大数据能力平台建设方案(PPT)2、数据治理运营整体解决方案(PPT)3、华为数字化转型:从战略到执行(PPT)4、3个案例看数据分类分级如何落地应用5、什么是数据标准?如何做好数据标准管理落地?6、9000字详解企业大数据项目规划落地实施路线图7、30页PPT读懂DAMA-DMBOK2.0数据管理知识体系指南核心精要8、湖仓一体架构构建与平台应用实践(PPT)9、8000字详解银行业数据治理架构体系搭建10、3万字详解数据中台、数据仓库、数据库、和数据湖(上)11、阿里数据中台OneData体系建设方案(PPT)12、德勤:集团主数据管理方法论(PPT)13、企业大数据平台顶层规划设计方案(PPT)14、美的集团数字化转型案例分享(PPT)15、9000字详解用户画像标签体系建设指南数据学堂欢迎扫码添加歪老师个人微信(data-school),邀请加入数据学堂数据治理专业微信群,与业内大咖一起识数据、存数据、管数据、治数据、用数据!
2022年2月20日
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阿里数据中台OneData体系建设方案(PPT)

即建立企业统一的数据公共层,从设计、开发、部署和使用上保障了数据口径规范和统一,实现数据资产全链路管理,提供标准数据输出。OneID
2022年2月19日
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什么是数据标准?如何做好数据标准管理落地?

银行数据标准定义规范:标准是指为了在一定的范围内获得最佳秩序,经协商一致制定并由公认机构批准,共同使用的和重复使用的一种规范性文件。数据标准是指对数据的表达、格式及定义的一致约定,包括数据业务属性、
2022年2月15日
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数据治理运营整体解决方案(PPT)

企业都知道数据治理很重要,它是数字化转型的基础。数据找不到、看不懂、不准确、不及时,都会成为企业数字化转型路上的重大阻碍。数据治理,就是用统一的数据管理规则,确保数据质量,让企业的数据清洁、完整、一致。
2022年2月12日
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大数据能力平台建设方案(PPT)

近年来,随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展,越来越多的企业都意识到了数据存在的价值,将数据作为自身宝贵的资产进行管理,利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失,会导致业务层难以直接利用大数据大数据,大数据和业务产生了巨大的鸿沟,这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题,下方PPT介绍了大数据能力平台建设方案来帮助业务减少数据开发中的痛点和难点。为了便于大家更好的学习掌握大数据相关知识,歪老师推荐以下几篇高质量文章推荐给大家,欢迎点击阅读学习,相信一定会有收获:大数据中心建设方案(PPT)企业大数据平台顶层规划设计方案(PPT)银行大数据治理平台建设方案(PPT)大数据分析平台技术架构建设方案(PPT)更多大数据相关学习材料请点击文末左下角阅读原文获取。下面开始进入正文(添加文末歪老师微信好友即可获取以下PPT)大家都在看:1、6000字详解数据治理之数据标准管理2、数据资产管理的五步骤与六要素3、华为数字化转型:从战略到执行(PPT)4、3个案例看数据分类分级如何落地应用5、数据标签的分类、设计及实现方法6、9000字详解企业大数据项目规划落地实施路线图7、30页PPT读懂DAMA-DMBOK2.0数据管理知识体系指南核心精要8、湖仓一体架构构建与平台应用实践(PPT)9、8000字详解银行业数据治理架构体系搭建10、3万字详解数据中台、数据仓库、数据库、和数据湖(上)11、企业数据资产盘点原则与方法12、德勤:集团主数据管理方法论(PPT)13、企业大数据平台顶层规划设计方案(PPT)14、美的集团数字化转型案例分享(PPT)15、9000字详解用户画像标签体系建设指南数据学堂欢迎扫码添加歪老师个人微信(data-school),邀请加入数据学堂数据治理专业微信群,与业内大咖一起识数据、存数据、管数据、治数据、用数据!
2022年1月30日
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大数据中心建设方案(PPT)

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据平台是为了计算,现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。是允许开发者们或是将写好的程序放在“云”里运行,或是使用“云”里提供的服务,或二者皆是。下面这份PPT材料介绍了大数据中心建设方案,主要分为三大部分,其中第一部分是总体解决方案,包含大数据中心总体定位,总体解决方案和实施方案;第二部分是平台建设方案,包含平台总体架构和各子平台建设方案;第三部分是数据资源中心建设方案,包含资源中心规划方案,资源建设流程和基础库建设方案。为了便于大家更好的学习掌握大数据相关知识,歪老师推荐以下几篇高质量文章推荐给大家,欢迎点击阅读学习,相信一定会有收获:政务大数据与资源平台建设解决方案(PPT)企业大数据平台顶层规划设计方案(PPT)企业大数据规划建设方案(PPT)银行大数据治理平台建设方案(PPT)更多大数据相关学习材料请点击文末左下角阅读原文获取。下面开始进入正文(PPT较长,建议收藏学习)大家都在看:1、6000字详解数据治理之数据标准管理2、数据资产管理的五步骤与六要素3、华为数字化转型:从战略到执行(PPT)4、3个案例看数据分类分级如何落地应用5、数据标签的分类、设计及实现方法6、9000字详解企业大数据项目规划落地实施路线图7、30页PPT读懂DAMA-DMBOK2.0数据管理知识体系指南核心精要8、湖仓一体架构构建与平台应用实践(PPT)9、8000字详解银行业数据治理架构体系搭建10、3万字详解数据中台、数据仓库、数据库、和数据湖(上)11、企业数据资产盘点原则与方法12、德勤:集团主数据管理方法论(PPT)13、企业大数据平台顶层规划设计方案(PPT)14、美的集团数字化转型案例分享(PPT)15、9000字详解用户画像标签体系建设指南数据学堂欢迎扫码添加歪老师个人微信(data-school),邀请加入数据学堂数据治理专业微信群,与业内大咖一起识数据、存数据、管数据、治数据、用数据!
2022年1月23日
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数据资产管理的五步骤与六要素

数据资产是指由组织(政府机构、企事业单位等)合法拥有或控制的数据资源,以电子或其他方式记录,例如文本、图像、语音、视频、网页、数据库、传感信号等结构化或非结构化数据,可进行计量或交易,能直接或间接带来经济效益和社会效益。数据资产管理是指对数据资产进行规划、控制和提供的一组活动职能,包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序,从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。数据资产管理须充分融合政策、管理、业务、技术和服务,确保数据资产保值增值。01
2022年1月20日
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一文读懂元数据的概念、分类及作用

。再比如,图书馆的藏书信息卡。视频网站里的视频描述、网络中的网页地址等等都是元数据。还有“财务状况表”中的属性字段,如:机构名称、项目名称、币种、余额信息等都是这张表格的元数据信息。02
2022年1月11日
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6000字详解数据治理之数据标准管理

今天我给大家分享的主题是数据治理之数据标准管理。数据标准管理是数据治理的偏向落地的话题。我自己在数据治理领域,工作在数据治理的前线,有十几年的工作的经历,主要负责企业数据治理、企业数字化转型项目的咨询还有交付。什么是数据标准?提到数据标准大家肯定会想到公司也有相关的产品设计的标准、质量检验的标准、安全环保的标准,对于金融企业的话,还有市场监管相关的一些标准。些标准其实都不是我们要讲的数据标准,以上的标准最多只能被称作规范。在我看来,其实数据标准不能只停留在文件层面上的内容,数据标准更应当是为业务运营和管理决策提供相应的保障。中国信通院在《数据标准管理实践白皮书》中对数据标准给出了定义,我个人认为定义是非常贴切的,但是好多小伙伴反应定义感觉有点不太理解,怎么通俗的去理解数据标准?根据我自己的理解,数据标准是企业各部门、各利益干系人在数字化环境中使用的一种共同的语言,就像我们大家交流的语言一样,是在数字化环境中使用的一种语言。数据标准为什么重要?中国有一种传统文化——大一统文化。大一统文化的前提,或者叫背后支撑的钥匙,就是标准化。在国家治理层面,从秦始皇统一六国,他统一了货币、统一了文字、统一了度量衡,废弃分封制,建立郡县制,加强中央集权。他采取了一系列国家治理的措施,我们可以发现他做的最核心的一件事情——标准化。所谓的车同轨、书同文,把以前七零八落的、没有统一的东西都统一起来。到我们建国以后,包括普通话的推广,它其实也是国家治理的一部分内容。我们试想一下,如果大家在一间屋里面开会,你说四川话,他说东北话,有的说闽南话,有的说粤语。先不提会议能不能达成共识?起码会议的效率肯定会大打折扣的。这就是标准化在国家治理层面上的重要性。刚才我们说了中国的故事,关于标准化不仅在中国有故事,在国外也有。传说古时候全天下所有的人都说同一种语言。在向东迁移的时候,走到施娜,古巴比伦的一个城市。走到这个地方,发现了111片平原,就住了下来。人们开始修建一座通往天堂的高塔,高塔就叫通天塔,以显示人们的团结跟力量。但是上帝知道了这件事情,特别不喜欢他们的做法和目的。于是在塔快要建成的时候,上帝教会了人们说不同的语言,使人们之间无法正常的交流,塔就没能继续修建下去。后来些人散到世界各地,各自说各自的语言,就导致了我们现在人类的语言没有统一,可见语言还有文字在国家治理过程中的重要性。其实我还有一种观点就是语言、文字的标准化在国家治理中有多重要,数据标准在企业数字化环境中就有多重要。说到数据治理我们不得不提一下DAMA体系,其实我本身也是DAMA的忠实粉丝,给我的工作提供了指导。细心的小伙伴会发现,刚才我们提到数据标准,既然它在企业数字化环境中那么重要,为什么DAMA没有专门拿出数据标准作为知识领域专门去写。这也是我的公众号后台有小伙伴给我留言会问的问题,问题问得特别好。我也特意对比了DAMA-DMBOK1和DAMA-DMBOK2确实是没有数据标准体系。但是你看过那本书,就会发现其实在DAMA的体系里面,在各个领域都包含了数据标准的一些内容。但在我看来,数据治理它是顶天立地的事情。我认为数据战略是天,数据战略为企业的数字化转型、为企业的数据治理,指明了整个的方向。所谓的数据标准,就像我们盖房子打地基一样,做数据建模也好,做数据仓库也好,还是做数据质量,做数据安全也好,还是做原数据管理,那么数据标准都是其他领域的基础,它是核心的基础。第一数据标准是所有数据指令关键领域的基础第二数据标准为我们建立业务系统或者是操作性系统分析新系统提供数据之间的依据第三数据标准是用原数据来体现的。在这套体系里原数据管理的章节,更多的是体现了数据标准相关的一些概念第四数据标准管理,我认为它是包含了主数据与参考数据管理第五数据标准其实为企业数据质量管理提供了规则和约束,也要做数据质量结合,数据标准是给我提供相关的一些规则。第六数据标准对数据安全的分类对数据的分级也提供了相关的参考和依据。第七数据标准跟数据模型的关系,它是指导企业来构建数据模型,同时在建模的过程中又可以为数据标准的制定提供相应的参考。企业数据资源环境构成那有人就会问,数据标准到底包含哪些内容?那么在聊这个问题之前,我们先看一看企业数据环境都包含哪些内容?其实我们在说企业的数据环境的时候,总会说企业有多少个业务域,其实每个业务域都有对应的数据。比如说财务与人力资源管理与生产、销售、采购等等,都是相关的数据域。数据下面还有相应的数据主题。比如说市场营销、市场领域、营销领域,包括了市场、销售、回款等等些数据的一些主题。数据主题下面涵盖了相应的数据的属性。如果我们把企业数据资源看作是一棵树的话,我认为基础数据是它的数干,基础数据描述企业核心业务对象的数据。它具有一致且统一的属性,是企业开展业务的基础,我们叫它基础数据。比如说现在提到的产品基础数据、客户基础数据、供应商基础数据,还有一些所谓的代码基础数据,也是基础数据的一部分内容。业务数据是树叶。业务数据是在业务活动过程中产生的交易数据,每发生一笔业务交易,就会产生一条交易数据,它的变化频率是比较大的。比如说营销活动的一些数据,销售订单的一些数据等等。第三个部分是果实,我们叫它指标数据。种指标数据是用于统计分析,为管理决策提供参考。比如说新增客户数、客户的转化率、投资回报率等等。我们把它叫做指标数据。那数据标准到底涵盖哪些部分?业内一般会认为,数据标准涵盖了两个部分,第一部分是基础数据,第二部分是指标数据。有人会问业务数据能不能做标准化?其实如果做过数据标准化的项目,你会发现只要你把基础数据做好,业务数据自然而然就会规范了,一般不会针对某业务去定义标准。数据标准的三个视角刚才我们讲了数据标准的四个层面,从数据域到数据的主题或者叫数据分类,再到数据的实体,再到数据的属性,是数据标准梳理的四个层面。那我们怎么去完成数据标准化,还有三个视角。一般来说,我们会从以下三个维度去分析数据标准:第一是业务维度。从业务维度的话,数据标准一般包含业务的定义、标准的名称、标准的分类、标准的业务含义,还有业务的规则等等。第二个是技术视角。包括了数据的类型、长度、格式、编码规则等等。第三个是管理视角。从管理的视角看,数据标准的管理者是谁,新增人员是谁,修改人员是谁,谁来使用,来源的系统,使用的系统等等。说到数据标准的三个维度可能有人就会联想到元数据,元数据一般也会提到业务元数据,技术元数据,管理元数据,跟我讲的数据标准的三个视角是完全对应的。接下来看如何去制定标准,其实是非常复杂的过程。如何制定数据标准?首先你要了解企业为何要去制定标准?企业的需求是什么?现状是什么?外部环境的要求是什么?建标准的时候,有没有相关的一些参考?有没有相关的国家标准?行业标准的一些参考?如果没有的话,行业有没有最佳实践可以拿过来参考。要结合以上的些需求去规划数据标准的体系,先要把范围先确定出来。首先,要基于业务的一些痛点,最需要解决哪些问题,先把些要解决的问题找到,再针对要解决的些问题去梳理,到底哪些业务与哪些数据的主题,哪些数据的实体来定数据的标准?在定准过程中一般有以下的业务步骤:第一资料收集。做it的人员都很清楚要收集现有的一些材料,包括数据的质量情况、数据的管理情况、数据的标准化情况等等。第二个调研访谈。要解决做项目或者数据,你是要解决样的业务问题?第三个分析评估。对整体的情况做分析评估,评估和最佳实践或者最理想情况的标准的差距是多少?第四个标准制定。根据上述的些条件来定义数据,制定标准。第五个意见征集。标准定义完之后,形成的标准文件还需要下发到各个业务单位去收集意见,再根据意见的反馈情况,修订标准。第六步标准发布。标准发布了就代表数据标准化的工作就完成了?其实标准发布才是做数据标准化走出的第一步,后续的重点工作其实需要把标准真正的用起来,要在业务过程中、业务系统中能够使用起来标准,数据标准的贯标跟应用就显得十分重要。在标准贯标和应用的过程中,又会发现标准定义的不准确。那还需要对标准进行迭代和更新。在这里穿插一种数据标准的梳理方法,叫BOR法。刚才讲数据标准的四个层面,从数据域到数据主题,到数据活动,那到了活动之后该怎么去梳理、提炼数据的标准。根据每个业务活动,比如说销售的活动,那就会提炼出销售业务相关的数据对象;比如说客户、销售的产品、销售订单,这些都是相应的实体数据。实体的数据都有相应的属性信息,需要把它的每一项属性信息从三个角度,业务角度、技术角度、管理角度,进行统一的梳理,最后归纳出来与实体之间的关系,形成数据的整体模型。刚才我前面讲的数据标准,包括两个部分内容,部分叫基础数据标准,另部分叫做指标数据标准。基础数据标准的话,从三个维度去看,包括业务、技术和管理属性。右边有具体的示例,比如说企业的组织部门人员,机构、客户供应商人员、组织等等,这些都是基础数据。其实跟主数据是十分相似的,讲主数据的时候,也经常讲主数据是企业的空间数据,是企业需要被共享的在各个业务系统、各个部门之间的具有高价值的数据。其中主数据,它下面包含了参考数据。拿人员为例,那它的参考数据,包括性别、民族、学历、职级、岗位等等,都是参考数据。在做数据标准化的过程中,除了要定义实体,还需要把参考数据进行标准化。比如1代表男,2代表女,那就不能用F、N去代表男和女。我认为基础数据标准是包含主数据和参考数据的。基础数据一旦被共享,那就可以把它当作主数据去看待。接下来是指标数据的标准。指标数据该从哪几方面进行标准化?其实也包含三个层面。第一个方面业务属性。比如说指标分类、指标的名称、指标的定义、指标的计算规则、指标的应用场景,部分的内容是需要业务人员来定义出来的。第二个方面是技术属性。包括数据的来源、数据的值域、统计周期、统计维度、计算精度,是it人员需要提供的。第三个方面是管理属性。比如指标的归口部门是哪?数据提供部门是哪?虽然负责管理,指标是从哪个系统生成的?到哪个系统进行使用?也是为后续的整个元数据管理或者建议指标库提供支撑。接下来如何管理好数据标准。我觉得有一张图六边形图给出来很好的方法论,叫数据治理的基本环境要素,是把之前展示的车轮图加上六边形图的六大基本要素组成矩阵,就形成了针对每域的数据治理的方案。基本环境要素包括目标与原则、组织与文化、工具、活动、角色和职责、交付成果、技术等等。我认为数据标准完全可以作为域去独立管理,当然你也可以把数据标准放到其他的解决方案中去处理。因为DAMA体系引领到中国,我觉得中国人对标准还是有一定的情怀在里面,不过去做数据项目第提到的数据标准化,到底该如何去构建标准的体系?接下里说一下数据标准的落地办法,其实刚才我们已经提到,把基础数据的标准库还有指标数据的标准库搭建出来了,最终还是要用到系统中来,用到信息化的环境中来。信息化的环境一般分成两个部分去看,一部分是操作型系统,一部分是分析型系统。操作型系统我们经常看的企业的ERP系统、CRM系统、SRM系统,这些系统有的用的是套装软件,有的是自己开发的。梳理好数据标准要落地的时候主要有以下三种解决方案:第一个解决方案就是刚才我们提到的主数据的解决方案。主数据的解决方案解决机构系统之间的数据统一的问题,要实现一码一目一数一元,统一数据来源。这是数据标准落地的解决方案,主数据是解决方案。第二个解决方案是构建标准数据库。新业务系统来了,所有的需要运行的基础数据都可以从数据标准库里面来取,通过数据服务厂把数据标准提供出去,为业务系统的构建提供相应的支撑。第三个解决方案是在分析性系统。将来要做数据分析的时候,要解决分析指标透明不透明的问题,也需要调指标库,有的企业叫指标中心,有的企业叫指标库。指标中心为数据仓库、报表平台、智能分析平台提供了维度和度量,数据标准其实为数据分析提供了重要的支撑。数据标准管理的4个最佳实践最后结合自己的工作实践介绍下数据标准管理的四个实践。第一个,谁来主导?也是很多客户或者很多人问我最多的问题,是业务来主导还是it来主导?如果从书上看,大家都会建议你由业务来主导,因为业务更懂数据。其实不是it特别擅长的。但是在实践的过程中,你会发现做这个事情往往都是老板拍下来,事情就交给it来做。那这时候我们该怎么做?那其实我一般会给我们的客户提供两个建议,一个叫借势,一个叫造势。所谓的借势,既然企业想做出数据,那一定会找到支持状况,也就是说一定有领导支持你才会立项目,也一定会找到比较积极的业务部门。那你到时候就可以借他们的势去做数据标准梳理的工作,哪个业务部门积极那我就先梳理哪个业务部门的,这是一个层面。第二层面,刚才我们讲的各个政策,跟国家相关的一些政策,一些驱动的因素,去借这个势去说服老板和领导。第三个从技术的角度,目前数据治理是我们数字化转型的基础,不管是在推进国有企业数字化转型通知上也好,还是在各个数据体系分析的报告上来说,数据治理其实都是最核心的基础。我们可以借技术趋势的势去引导数据治理的工作,来把数据标准制定出来。第三个层面,我们还是要学会造势。我们可以请一些外国的专家甚至是咨询公司给我们的领导来做相关的一些宣传,带他去参观相关行业的标杆。第二个实践叫循序渐进。因为数据治理的事情绝对不是一口吃不出个胖子的事情,一下子是解决不了所有的数据问题的。我们要从企业的整个主价值链,从业务的角度去分析,哪些业务是紧迫需要的,哪些数据标准对业务的影响程度是比较大的?哪些数据在各个系统之间共享程度是比较高的?以及数据在实施过程中的难易程度。我们要把所有的治理需求优先级排出来,给到我们的领导。比如说先治理营销领域,因为现在说实话,转型最提倡的就是数字营销,因为营销更贴近于客户,更容易成功,更容易见效。另外,可以从内部管理,比如说先治理财务的人员,或者先治理生产的人员都是可以的,要根据企业的优先级来进行排序。第三个实践叫数据标准的动态管理。因为整个外部环境是动态变化的,不管是商业环境还是技术环境都是变化的,数据标准也要与时俱进。比如今天制定好的标准,明天可能就会发生相关的一些变化,那就不能定了标准以后所有的业务都按照标准执行。前提是标准合不合理,合不合规。如果不能与事俱进的话,就会面临项目的数据标准用不起来。我们要建立好数据标准的更新机制和更新机制配套相关的组织管理流程、相关的管理办法。第四个实践是应用为王。最后数据标准还是要应用起来,需要贯彻到各个业务系统里面去,那我们给出来的建议是以对现有系统影响最小为原则去落地数据标准。不要为了落地标准把所有的系统都打乱都重新来一遍,我觉得是很不现实的事情。大家都在看:1、企业业务架构应用架构数据架构技术架构设计方案(PPT)2、数据仓库详细介绍:ETL方法篇3、华为数字化转型:从战略到执行(PPT)4、3个案例看数据分类分级如何落地应用5、数据标签的分类、设计及实现方法6、9000字详解企业大数据项目规划落地实施路线图7、30页PPT读懂DAMA-DMBOK2.0数据管理知识体系指南核心精要8、湖仓一体架构构建与平台应用实践(PPT)9、8000字详解银行业数据治理架构体系搭建10、3万字详解数据中台、数据仓库、数据库、和数据湖(上)11、企业数据资产盘点原则与方法12、德勤:集团主数据管理方法论(PPT)13、企业大数据平台顶层规划设计方案(PPT)14、主数据管理解决方案(PPT)15、9000字详解用户画像标签体系建设指南数据学堂欢迎扫码添加歪老师个人微信(data-school),邀请加入数据学堂数据治理专业微信群,与业内大咖一起识数据、存数据、管数据、治数据、用数据!
2022年1月10日
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美的集团数字化转型案例分享(PPT)

美的集团过去近十年的数字化转型历程,是中国制造业企业转型升级的一个典型样本,也是中国制造走向中国智造的一个缩影。2020年美的集团确定的核心战略就是全面数字化和全面智能化,要把全部的产品用软件来定义,用内容增强用户的服务,来改变美的的交互方式。美的数字化涉及全价值链的合作伙伴、供应商、销售伙伴,采用数字化平台实现C2M产销协同逻辑,用数据驱动业务运营。下面这份PPT来源吴涛Douglas,全文共分为九部分,第一部分美的数字化的阶段性成果,第二部分美的数字化转型历史背景,第三部分美的数字化转型方向,第四部分美的数字化核心路径,第五部分数字化对美的的价值,第六部分美的数字化落地方案,第七部分数字化的组织能力保障,第八部分数字化转型的主要难点,第九部分数字化转型成果平台化。为了便于大家更好的学习数字化转型相关知识,歪老师推荐以下几篇高质量文章推荐给大家,欢迎点击阅读学习,相信一定会有收获:193页PPT看完《数字化转型方法论:落地路径与数据中台》华为数字化转型:从战略到执行(PPT)企业数字化转型顶层规划设计方案(PPT)SAP:什么是数字化转型?更多数字化转型相关学习材料请点击文末左下角阅读原文获取。下面开始进入正文(PPT较长,建议收藏学习)大家都在看:1、企业业务架构应用架构数据架构技术架构设计方案(PPT)2、数据仓库详细介绍:ETL方法篇3、华为数字化转型:从战略到执行(PPT)4、3个案例看数据分类分级如何落地应用5、数据标签的分类、设计及实现方法6、9000字详解企业大数据项目规划落地实施路线图7、30页PPT读懂DAMA-DMBOK2.0数据管理知识体系指南核心精要8、湖仓一体架构构建与平台应用实践(PPT)9、8000字详解银行业数据治理架构体系搭建10、3万字详解数据中台、数据仓库、数据库、和数据湖(上)11、企业数据资产盘点原则与方法12、德勤:集团主数据管理方法论(PPT)13、企业大数据平台顶层规划设计方案(PPT)14、主数据管理解决方案(PPT)15、9000字详解用户画像标签体系建设指南数据学堂欢迎扫码添加歪老师个人微信(data-school),邀请加入数据学堂数据治理专业微信群,与业内大咖一起识数据、存数据、管数据、治数据、用数据!
2022年1月9日
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政务大数据与资源平台建设解决方案(PPT)

近年来各地政府积极推进政务大数据建设情况,各地政府成立各个大数据主管机构,指导、监督、协调和政务大数据的管理,对各委办局和地方也进行了三定清单的确认,各级政府在加强数据管理也做了大量工作。但政务大数据推进的时候依然面临很多的挑战。一方面政务大数据建设的时候缺少相应理论指导。另一方面对于已经建成的成果来说到底做得怎么样、好不好,缺少客观的评价依据、缺少系统科学的评价指标体系来评估工作的成效。最后平台建成、也不知道建得怎么样了,如何改进、哪些方向上改进,改进方向也不明确,以上是三方面面临的问题。下面这份PPT材料介绍了政务大数据建设背景与需求分析,重点阐述了政务大数据建设规划方案和大数据能力平台建设方案,最后介绍了资源中心与数据应用建设方案,可供政务企业开展大数据规划建设时参考借鉴。为了便于大家更好的学习掌握大数据相关知识,歪老师推荐以下几篇高质量文章推荐给大家,欢迎点击阅读学习,相信一定会有收获:大数据服务平台技术架构方案(PPT)大数据共享交换平台建设方案(PPT)大数据分析平台技术架构建设方案(PPT)大数据平台数据管控整体解决方案(PPT)企业大数据规划建设方案(PPT)更多大数据相关学习材料请点击文末左下角阅读原文获取。下面开始进入正文(PPT较长,建议收藏学习)大家都在看:1、企业业务架构应用架构数据架构技术架构设计方案(PPT)2、数据仓库详细介绍:ETL方法篇3、华为数字化转型:从战略到执行(PPT)4、3个案例看数据分类分级如何落地应用5、数据标签的分类、设计及实现方法6、9000字详解企业大数据项目规划落地实施路线图7、30页PPT读懂DAMA-DMBOK2.0数据管理知识体系指南核心精要8、湖仓一体架构构建与平台应用实践(PPT)9、8000字详解银行业数据治理架构体系搭建10、3万字详解数据中台、数据仓库、数据库、和数据湖(上)11、企业数据资产盘点原则与方法12、德勤:集团主数据管理方法论(PPT)13、企业大数据平台顶层规划设计方案(PPT)14、主数据管理解决方案(PPT)15、9000字详解用户画像标签体系建设指南数据学堂欢迎扫码添加歪老师个人微信(data-school),邀请加入数据学堂数据治理专业微信群,与业内大咖一起识数据、存数据、管数据、治数据、用数据!
2022年1月8日
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3万字详解数据中台、数据仓库、数据库、和数据湖(上)

如今,随着诸如互联网以及物联网等技术的不断发展,越来越多的数据被生产出来。据统计,每天大约有超过2.5亿亿字节的各种各样数据产生。这些数据需要被存储起来并且能够被方便的分析和利用。随着大数据技术的不断更新和迭代,数据管理工具得到了飞速的发展,相关概念如雨后春笋一般应运而生,如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等,这些概念特别容易混淆,本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析,便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。1.1
2022年1月5日
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3个案例看数据分类分级如何落地应用

数据分类分级,作为数据安全治理的基础和首要工作,重要性无需赘言。今年以来,《数据安全法》、《个人信息保护法》、《网络数据安全管理条例(征求意见稿)》相继出台,国家层面明确提出建立数据分类分级保护制度;金融、工业等行业监管也早已制定相关配套标准规范;上海市、武汉市和浙江省等多地分别发布公共数据开放分级分类试行指南,为落实数据分类分级管理提供指导性参考。但如何开展、怎样开展数据分类分级工作,对绝大多数单位组织而言,依然是一项很困难的事情。无标准难规范、有标准难落地、已落地难应用,问题众多。在相关法律法规、国内外标准研究基础上,结合专业咨询服务团队、数据分类分级方法论和成熟工具,形成数据分类分级方案,从走访调研、组织建设、数据梳理、数据分类、数据分级以及最后应用落地,提供完善的、流程化的方法路径。如今,数据分类分级方案也已先后在大数据局、人社部门、银行等单位机构实践落地,为数据安全精细化管控、数据共享交换、数据价值提升奠定扎实基础。#人社局数据分类分级实践在省人社厅要求“开展数据资产梳理,摸清数据资产家底,强化数据资产常态化管理”通知下,为更好的盘活海量政务数据,支撑政府决策和便民服务、满足合规需求,建设数字人社。按照边试点、边总结、边推广的思路,共同探索形成了可落地、可复制的政务数据分类分级实施路径和模式。在深入理解客户业务需求基础上,根据“建组织-盘资产-定策略-稳执行”,以
2022年1月4日
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企业大数据平台顶层规划设计方案(PPT)

大数据平台是以处理海量数据存储、计算及流数据实时计算等场景为主的一套基础设施,以
2022年1月2日
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德勤:集团主数据管理方法论(PPT)

)是一系列规则、应用和技术,用以协调和管理与企业的核心业务实体相关的系统记录数据
2021年12月26日