该数据集包含自1954年以来每月美国经济状况的数据。联邦基金利率是存款机构隔夜彼此交易联邦基金（联邦储备银行的余额）的利率。借款机构支付给贷款机构的利率由两家银行确定；所有这些类型的谈判的加权平均利率称为有效联邦资金利率。有效联邦基金利率由市场决定，但受美联储通过公开市场操作影响以达到联邦基金利率目标的影响。联邦公开市场委员会（FOMC）每年开会八次，以确定联邦基金的目标利率；目标利率在2008年12月过渡到上限和下限。实际国内生产总值是根据按2009年美元汇率环比计算的季节性调整后的季度国内生产总值季度变动率计算的。失业率代表失业人数占劳动力的季节性调整百分比。通货膨胀率反映了不包括食品和能源的产品的消费者价格指数的月度变化。
班加罗尔的房地产市场，为数据分析师提供了一个有趣的机会，分析和预测房地产价格的走向。对房地产价格的预测正变得越来越重要和有利。房地产价格是一个国家整体市场状况和经济健康的良好指标。该数据集包含了价格、面积等信息。
与传统的数据架构要求整合、面向主题、固定分层等特点不同，数据湖为企业全员独立参与数据运营和应用创新提供了极大的灵活性，并可优先确保数据的低时延、高质量和高可用，给运营商数据架构优化提供了很好的参考思路。
数据目录、数据清单、数据字典是良好数据治理活动的组成部分。它们被经常混用，但它们并不相同。
我们云原生实验室在这段时间一直从事联邦学习的项目研发，联邦学习解决的是机器学习中企业数据联合使用的问题，因此我们也很关注各类数据管理框架和技术。近期读了一本关于数据管理的书：《华为数据之道》，对企业管理和使用数据做了系统的总结，其中有不少的原理值得借鉴。在征得出版社许可后，摘录部分章节分享给大家，感兴趣的读者可以点击图片购买图书作参考。 最近的畅销书《华为数据之道》对华为的数字化转型方法和经验进行了系统性地披露。企业的数字化转型，数据治理是关键，数据的分类管理又是数据治理的核心，本文将通过《华为数据之道》
后来，为了更有效率的记事和工作，数据库出现了。数据库核心是满足快速的增删改查，应对联机事务。
我们谈论数据中台之前，我们也听到过数据平台、数据仓库、数据湖的相关概念，它们都与数据有关系，但他们和数据中台有什么样的区别，下面我们将分别介绍数据平台数据仓库数据湖和数据中台。
数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
去年12月20日，某知名汽车品牌发生了数据泄露事件，而且泄露的数据包含用户个人隐私数据，也包含了公司的运营销售信息等商业机密数据。泄露的个人隐私信息将用户暴露于短信、电话骚扰甚至电信诈骗的危害之下，同时也造成了用户对企业的信任危机，企业也将会面临监管的调查。
数据管理是指组织对其整个数据生命周期进行的规划、执行和控制,以期最大化数据的价值。它涵盖了从数据采集、存储、处理到最终使用等全部过程。
随着企业信息化、数字化的发展，对于数据管理者提出了更高的要求。自服务数据共享与服务架构是为了更好的解决数据管理者对数据管理中的数据的交换、资源的管理、数据的共享以及带动业务创新而提出的数据管理框架。自服务数据共享与服务架构的目标是实现对企业级的数据和资源进行管理，推动业务创新带动企业业务拓展。在自服务数据共享与服务架构中提出以元数据为核心，自动采集数据信息进行数据分类管理，并建立了自助式数据交换和数据共享通道，制定了数据交换中所常用的数据交换标准，提供了对数据的全生命周期的监控和预警功能。 目录： 一、数
随着企业数据规模的增长，数据的价值变得越来越重要。然而，传统的数据库在承载大量数据时面临挑战，需要高效有序的维护。因此，建立高效的数据仓库成为了企业决策和管理的基石，但现代技术的背景下，数据管理和保护仍然存在着重要挑战。
对于你喜欢的事想去做的事,你必须付出百分之一千的努力你知道这一路可能会有很多困难，会有坚持不下去想要放弃的时候也有时候，你不一定会得到你想要的结果,但你—定要相信。
数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用：
导读：2017 年华为提出了企业的新愿景："把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界"。同时，华为公司董事、CIO陶景文提出了"实现全联接的智能华为，成为行业标杆"的数字化转型目标。
大家好，我是独孤风，一位曾经的港口煤炭工人，目前在某国企任大数据负责人，公众号大数据流动主理人。
数据湖这一概念，最早是在2011年由CITO Research网站的CTO和作家Dan Woods首次提出。其比喻是：如果我们把数据比作大自然的水，那么各个江川河流的水未经加工，源源不断地汇聚到数据湖中。业界便对数据湖一直有着广泛而不同的理解和定义。“数据湖是一个集中化存储海量的、多个来源，多种类型数据，并可以对数据进行快速加工，分析的平台，本质上是一套先进的企业数据架构。”
《关于数据治理的读书笔记 - 数据治理、数据管理和数据管控的理解》我们了解了有关数据治理、数据管理和数据管控，这几个名词之间的区别和联系，回到数据治理的话题上，数据治理究竟是什么？
政务是个大市场，阿里、腾讯、电信、华为都在赔本赚吆喝。本文作者宇同学是资深从业人士，研发总监，他会写一系列文章来阐述政务云全景。 前面三篇分别深入阐述： 政务大数据点本质：《 浅谈政务大数据的本质》 政务大数据的全景图：《政务大数据的全景图》 政务大数据的上下文范围：《政务大数据的上下文范围》 政务大数据的概念模型：《政务大数据的概念模型》 反响非常好，本篇接上一篇讲讲政务大数据的逻辑模型。希望大家会喜欢！ 后续还有一系列文章；敬请期待。 在《政务大数据的概
随着企业数据越来越大，企业意识到数据是一种无形的资产，通过对企业各业务线产生的海量数据进行合理管理和有效应用，能盘活并充分释放数据的巨大价值。如果不能对海量数据进行有效管理和应用，企业堆积如山的数据给企业带来的是高昂的成本，数据就用不起来，也用不好。
随着大数据时代的到来，流动的数据已经成为连接全世界的载体，也成为促进经济社会发展、便利人们产生生活的源动力。伴随着数据的流动，尤其是为了解决流动过程中产生的一系列问题，”数据治理“流行起来。而要了解数据治理及数据质量，还得从数据、数据治理、数据质量这些基本概念说起。
随着大数据、人工智能、云计算、物联网等数字化技术的普及和广泛应用，传统的数据仓库模式，在快速发展的企业面前已然显的力不从心。数据湖，是可以容纳大量的原始数据的存储库和处理系统，已经成为企业应用大数据的重要工具。数据湖可以更好地支撑数据预测分析、跨领域分析、主动分析、实时分析以及多元化结构化数据分析，可以加速从数据到价值的过程，打造相应业务能力。而有效的数据治理才是数据资产形成的必要条件，同时数据治理是一个持续性过程，也是数据湖逐步实现数据价值的过程。未来在多方技术趋于融合，落地场景将不断创新，数据湖、数据治理或将成为新的技术热点。
人工智能已经从天花乱坠的宣传逐渐变成了现实。算法在机器学习和深度学习方面的进步，计算能力和存储能力的显著提高，以及数字化所产生的大量数据，使人工智能很可能改变所有行业的游戏规则。人工智能有潜力从根本上改进业务流程，例如，在制造业中进行实时质量预测，并并产生新的业务模型。传统产业正面临着一个根本性的变化: 从实物产品的生产到工业4.0中通过人工智能流程优化和服务交付。
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。
好的数据治理体系可以盘活整条数据链路，最大化保障企业数据的采集、存储、计算和使用过程的可控和可追溯。
大家好，我是一哥，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。
数据湖是一个集中的存储库，允许您以任何规模存储所有结构化和非结构化数据。您可以按原样存储数据，而不必首先构造数据，并运行不同类型的分析—从仪表板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习，以指导更好的决策。
数据的价值取决于数据治理的效果。而数据治理工作有一个至关重要的基础——具有明确的数据治理角色，并确保所有干系人理解这些角色之间的差异。
在数据量不断增长、数据生态系统复杂的时代，追踪数据从源头到目的地，及其经过的各种流程和系统的信息，对确保数据质量、合规性和决策来说至关重要。这些信息被称为数据血缘。
对于数据分析而言，数据是显而易见的核心。但是并不是所有的数据都是有用的，大多数数据参差不齐，层次概念不清淅，数量级不同，这会给后期的数据分析和数据挖掘带来很大的麻烦，所以有必要进行数据预处理。
在当今的数据驱动时代,数据被视为组织的战略资产,对于支持业务决策、优化运营效率、推动创新至关重要。然而,要充分发挥数据的价值并非易事。数据资产通常分散于整个企业,存在于各种系统和平台中,这给数据的发现、集成、质量保证和合规管理带来巨大挑战。因此,有效的数据资产管理(Data Asset Management,DAM)已成为组织的当务之急。
企业需要转变对数据资产价值的认知，在企业运营及管理中建立数据资产价值体系。在数字化业务领域中，需要考虑将数据权属定义至指定的部门及岗位，将数据资产的价值纳入到整体运营及考核中，真正做到将数字资产的价值嵌入到每一个数字化流程。
作者简介：史凯，花名凯哥，腾讯云最具价值专家TVP，ThoughtWorks数据智能业务总经理。投身于企业数字化转型工作近20年。2000年初，在IBM 研发企业级中间件，接着加入埃森哲，为大型企业提供信息化架构规划，设计，ERP，云平台，数据仓库构建等技术咨询实施服务，随后在EMC负责企业应用转型业务，为企业提供云迁移，应用现代化服务。现在专注于企业智能化转型领域，是数据驱动的数字化转型的行业布道者，数据中台的推广者，精益数据创新体系的创始人，2019年荣获全球Data IQ 100人的数据赋能者称号，创业邦卓越生态聚合赋能官TOP 5。2019年度数字化转型专家奖。打造了行业第一个数据创新的数字化转型卡牌和工作坊。创建了精益数据创新方法论体系构建数据驱动的智能企业，并在多个企业验证成功，正在向国内外推广。
什么是大数据？大数据有什么特点？大数据与传统的数据有什么关系？大数据和我们有什么关系？虽然很多书籍上直接说明了大数据的概念和特点，但是根据个人的体会，如果我们先了解数据的概念和特点，那么我们将会更加容易理解大数据。
数据是资产的概念已经成为行业共识。然而现实中，对数据资产的管理和应用往往还处于摸索阶段，数据资产管理面临诸多挑战。主要分为以下三点：
在当今信息时代，数据被认为是最宝贵的资源之一。企业越来越依赖数据来推动业务决策、改进产品和服务，以及实现创新。因此，构建高效的数据架构变得至关重要。本文将深入探讨如何构建高效的数据湖（Data Lake）并将其与传统数据仓库融合，以满足大规模数据处理的需求。
作者：konradliu，腾讯CSIG区块链产品经理 |导语 大数据时代，数据源源不断产生并且汇集，数据已经成为企业间竞争的关键和影响国家竞争力的重要因素，大规模数据汇聚导致数据垄断困境的出现，进一步，使数据被不合理的分配与享用，然而，大规模数据收集也带来严峻的隐私泄露、数据滥用和数据决策不可信等问题，对传统的数据治理提出了新的挑战，数据隐私如何保护、数据交易和共享中如何可信传输、数据所有权与使用权如何厘清、数据价值如何合理定价等问题如何解决，并使数据得到正确和规范的使用是决定大数据继续发挥价值的关键，也
如果我说：元数据（Meta Data），就是描述数据的数据。没有技术背景加持的路人粉看到这句「绕口令」，内心可能会浮现这样的想法：
在讨论了数据架构和数据结构之后，接下来的问题是数据架构和数据结构之间的区别是什么？数据模式、数据结构和数据模型是如何正式命名的？
4). 数仓架构分层：一般分为操作数据层（ODS）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS）,其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD和汇总数据层（DWS）
全书从为什么大数据说起来容易做起来难出发，以大数据构建未来商业利器结束，总共花费了11个章节，中间穿插着其在阿里的数据实践经验，本人结合自己的读书体会，特将其总结归纳为以下50条： 1、大数据从来都不
最近可能大家听到“数据中台”这个词越来越频繁了，有时候我跟一些朋友聊起来，也是都在说这个，但是一直不知道这到底是个什么。最近就看到这篇文章，觉得说的还挺好的，分享给大家看看，希望大家看完能对数据中台有一些认识。
以阿里巴巴OneData建设为例：一般分为操作数据层（ODS：Operational Data Store）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS）。其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD和汇总数据层（DWS）。
本文介绍了主数据的概述，包括主数据的定义、特征、类型、和其他数据的关系，主数据管理的意义，主数据管理的实施痛点，主数据管理的内容，主数据的管理实施方法以及项目实施示例等内容，为对主数据和数据管理有研究兴趣的朋友提供了一定的参考。
一般情况下，大数据平台指的是使用了Hadoop、Spark、Storm、Flink、Blink等这些分布式、实时或者离线计算框架，并在上面运行各种计算任务的平台。
③定量的，定量数据：反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量，重量、速度等物理量；
通常是业务发展到一定规模后，业务分析师、CIO、决策者们，希望从大量的应用系统、业务数据中进行关联分析，最终得到“干货”出来。比如为啥利润会下滑？为啥库存周转变慢了？向数据要答案，生成报告、图表出来给决策层汇报，辅助经营决策。可是，数据库“脑容量不足”，擅长事务性工作，不擅长分析型的工作，于是就产生了数据仓库。数据仓库相当于一个集成化数据管理的平台，从多个数据源抽取有价值的数据，在仓库内转换和流动，并提供给BI等分析工具来输出干货。
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