▊《数据治理：工业企业数字化转型之道》 祝守宇 蔡春久 等 著 电子书售价：79元 2020年10月出版 本书是一本全面关注工业企业数据治理方面的工具书，主要内容分为概述篇、体系篇、工具篇、实施篇及案例篇。 其中概述篇主要介绍工业企业数据治理的基础概念、主流数据治理标准及框架、数据治理的发展趋势等；体系篇主要介绍数据管控、数据战略、数据架构、主数据管理等的基本原理与管理体系；工具篇主要介绍主数据管理工具、数据模型管理工具、数据资产运营工具等；工具篇主要介绍主数据管理工具、数据模型管理工具、数据资产运营工具等
👆关注“博文视点Broadview”，获取文末赠书 70多年来，伴随着信息革命和信息化的飞速发展，计算机数据量的急剧增长，数据利用和管理的重要性与日俱增，数据逐渐在信息化这个大舞台上扮演着越来越重要的角色。 01 从数据处理到数据治理 早期，数据处理（data processing）解决的是利用计算机技术对数据进行采集、存储、加工、转换和传输等的技术问题，目的在于将原始的、看似无序的和非结构化的数据，通过格式化的方法，使其转换为结构化的数据，并存储于计算机系统之中，以便于数据的高效检索、管理和利用。 其后
在企业数据建设过程中，大数据治理受到越来越多的重视。从企业数据资产管理和提升数据质量，到自服务和智能化的数据应用，大数据治理的内容在不断地发展和完善，其落地实施的过程中会遇到各种各样的难题和挑战。本篇文章通过分析大数据治理建设中的沟沟坎坎，总结出了大数据治理需要具备的能力和关键技术。 本文目录： 一、困难重重却充满光明的大数据治理发展之路 二、大数据治理技术需要不断革新 三、如何选择合适的大数据治理工具？ 四、总结 一、困难重重却充满光明的 大数据治理发展之路 传统数据治理一直无法逃脱的魔咒 大数据治理从建
开源正在大大提升企业的开发效率，同时也带来了开源管理、开源合规等风险。为此，国内企业们纷纷开始构建内部开源治理体系。
有效的BI治理要求组织为数据和分析的治理建立流程。为了在企业规模上取得成功，BI治理过程必须得到有效技术的支持。本白皮书概述了BI门户如何为支持全面的BI治理战略提供关键的技术基础。BI门户的关键治理角色体现在以下两个场景：独立的BI治理平台，或与数据目录协同工作。
Linux为开源建立了一座至今也难以逾越的丰碑，Android依靠开源的方式与强大的iOS生态分庭抗礼。
伴随着企事业单位信息化不断的深入、各种技术持续的发展以及人们对数据治理的认知不断加深，数据治理工具在过去的20年也不断的发展，笔者以某世界500集团企业案例为原型，介绍数据治理工具发展及变迁及未来发展趋势和方向,供广大读参考。
2022年已过去一半多的时间了。这半年多，我们重点关注了LinkedIn Datahub、Atlas等元数据管理工具，了解了他们在数据治理领域的作用。
总第508篇 2022年 第025篇 美团住宿数据治理团队从事数据治理工作多年，从最初的被动、单点治理，发展到后来的主动、专项治理，再发展到现在的体系化、自动化治理。一路走来，他们不断进行积累和沉淀，也在持续思考与实践。目前该团队取得了一些阶段性的成果，并得到美团多个业务线的认可和肯定。过程的经验与教训，希望能和大家分享，也希望能给从事数据治理工作的同学带来一些新思路。 一、序言 二、背景介绍 三、治理体系化思考 3.1 什么是数据治理体系化？ 3.2 数据治理体系化如何解决目前治理存在的问题？ 3.3
在各种数字化的影响下，将企业环境中的各种元数据整合利用至关重要。对于企业来说，选择适合自己的元数据管理工具将能最大化发挥元数据的作用，以协助企业完成在数据方面的战略目标。
当前数字化转型大背景下，许多企业都在全力推动数据资产的落地实施，逐步开始汇聚数据、管理数据、利用数据、运营数据，创造数据价值。那么不同行业的数据资产管理都分别具有什么样的特点特色呢？企业的数据资产实施演进一般具有哪些发展阶段呢？体量不同、行业不同、组织架构不同的企业又该如何选择适合自己的实施抓手呢？以下内容将为大家呈现不一样的解答。
（2023年7月17日，上海）生成式AI火爆全球，国内外AI大模型日新月异，人工智能加速走进日常生活。如何在技术“狂飙”的同时，引导技术应用的正向发展？在本年度世界人工智能大会上，商汤科技就此问题给出了答案：着眼现实问题，用可信AI基础设施“护航”大模型发展。
翠鸟·云3.0是一套基于B/S架构的真三维可视化应用开发集成运行平台，可灵活创建用于辅助城市/园区/建筑/工业/能源/政务/安保/航天等行业的运营管理和决策支撑系统，可从宏观到微观进行高效数字化创建和多层次细节展示，实现环境、资产、数据、设备、资源等全维度的实时可视化管控，满足用户多场景、跨终端、多系统联动协同指挥的需求。
如今，大数据正在社会的各行各业发挥着越来越重要的作用，数据已成为企业的核心资产和重要战略资源，是重要的生产因素。在数据驱动的信息化时代，企业只有将核心业务数据更好地掌握在手中，才能从中萃取更大的业务价值，进而优化产品管理，拓展市场新渠道，打造企业核心竞争力，而数据治理就是挖掘这些价值的重要手段和工具。对于企业而言，为什么要开展数据治理？何时启动数据治理项目？如何实施数据治理？在理清这些问题的前提下，借助端对端的数据治理，引领企业加快数字化转型，从而获取最大限度的价值。
导读：本文介绍顺丰科技在数据治理方面的实践。分享分为两个部分，第一部分总体介绍顺丰科技在整个数据治理过程中的心路历程：我们做了哪些工作，在数据治理各个领域，分别做了什么事情。第二部分分享数据治理中关键的主数据管理在顺丰科技的实践和落地情况。如下：
随着DevOps、云计算、人工智能、平台工程等各种新思想及新技术逐渐得到众多企业的认可，这些新技术也推动社会从信息化向数字化演进，而在整个演进的过程中，所需的技术体系构建需要海量的知识与技术能力的支撑。开源（Open Source）以开放、平等、协作和共享的模式，加速技术迭代升级，逐渐形成技术主流。开源可以突破技术壁垒，推动技术创新；但也因为生态的多样性与不确定性，导致更多的不稳定因素的引入，提高了问题与风险发生的概率，给企业带来机遇的同时也带来了多重挑战。因此，如何进行有效地治理，成为目前企业亟需解决的问题。
今天分享的主题是元数据治理实践，这是一项长期持续的工作，涉及多部门协作、多角色参与，链路长且复杂，要有完善的流程、成熟的平台、业务和技术部门共同参与，才能推进治理工作的有效展开。
关注DTCC有几年了，还是在当中学到了很多的干货。今年我的大部分时间也都是投入在了数据治理的学习和数据治理工具的调研中。也非常渴望有这种机会去了解一下国内顶尖公司这方面的前沿技术与应用。
近日，权威咨询机构IDC发布了《中国政务数据治理解决方案市场份额，2020》。报告中显示：2020年，政务数据治理市场总量达到34.54亿元人民币，同比增速为10.3%。其中，烽火作为综合平台赋能型代表，凭借优秀的市场表现位居第一梯队，在疫情对市场增速造成一定影响的情况下仍保持稳定的发展。 2020年，政务数据治理竞争格局变化较大，核心玩家已经不仅是传统数据治理服务商，综合平台技术优势突出的厂商也逐渐崭露头角并占据主导地位。IDC认为，烽火作为综合平台赋能型厂商代表，综合技术实力强，逐渐在自身平台基础上衍
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 作为数字经济时代的新型治理范式，数据治理的核心特征是全企业的数据互通、数字化的全面协同与跨部门的流程再造，形成“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的治理机制。 在目前数字化转型大趋势的推动下，企业数据治理的需求迫在眉睫。为了促进企业有序开展数据治理工作，进一步厘清企业转型升级的主要痛点和关键需求，被称为数据治理红宝书的《数据标准化：企业数据治理基石》于近日出版面世。 本文根据《数据标准化：企业数据治理基石》核心内容提炼总结，希望在数据标准化
本文为第一课（开篇）。在后续我也将按照自己积累的经验和学习群大家的讨论内容对后续的内容进行不断的整理。也感谢所有学习群群友的帮助，路漫漫，在数据治理的道路上让我们一起并肩前行。
大数据经过多年发展，在不同的业务场景下得到深入应用，在企业提升经营目标、促进经营决策，以及通过大数据应用促进经济发展、优化民生工程、解决生活服务便捷等场景起到了重要作用。特别是十九届四中全会史无前例的将“数据”作为新型生产要素参与收益分配，一时间，各指导部门及高校、研究及咨询机构、行业企业纷纷开始研究和实践数据有效利用的数字化转型探索。通过数据的有效利用，实现数字化转型，加快数字化发展，成为整个社会共识。 数据治理作为基础性工作和第一步，受到高度重视。数据的确权、数据质量、数据跨境流通、数据开放与共享、数据
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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。
随着全网步入大数据时代，企业的目光日益聚焦在利用大数据服务精细化营销、精细化运营上，各类客户画像、员工画像理论如雨后春笋般兴起，而数据应用的底层——数据治理，却鲜有整体的理论体系。如何避免治理工作自身“无的放矢”，如何量化数据基础建设的贡献，我们需要为数据治理工作描绘一张“数字画像”。这个命题的内涵外延非常丰富，在此我们选取用户体验、架构质量两个角度进行讨论。
在当今数据驱动的商业环境中，数据不再仅仅是辅助决策的工具，而已成为企业最宝贵的资产之一。以一家零售企业为例，通过对顾客购买行为的数据分析，企业能够预测未来的市场趋势，优化库存管理，个性化顾客体验，从而在激烈的市场竞争中占据有利地位。
大数据时代，数据成为社会和组织的宝贵资产，像工业时代的石油和电力一样驱动万物，然而如果石油的杂质太多，电流的电压不稳，数据的价值岂不是大打折扣，甚至根本不可用不敢用，因此，数据治理是大数据时代我们用好海量数据的必然选择。
在数据治理工作中，经常听到元数据、主数据的概念，随着数据资产成为企业和国家的战略级资产，DAMA等机构进行的认证培训中，把主数据治理和元数据治理分成两个大的模块进行整理，今天想把这两个概念彻底掰扯清楚。
DataLeap是火山引擎数智平台VeDI旗下的大数据研发治理套件产品，帮助用户快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设，降低工作成本和数据维护成本、挖掘数据价值、为企业决策提供数据支撑。
管理云计算时要记住 的首要问题是，一个组织永远不能外包治理的责任，即使是使用外部供应商的情况下。 无论采用云计算或不采用云计算服务，这都是正确的 云计算影响治理关系： 在公有云及托管私有云的情况下，要引入对第三方过程管理 在私有云的情况下可能改变内部的治理结构
10月16日，中国开源产业的年度峰会——2020云计算开源产业大会（2020 OSCAR）在北京盛大召开。本次大会由中国信息通信研究院主办，云计算标准和开源推进委员会承办，云计算开源产业联盟，金融行业开源技术应用社区支持，中国IDC圈承办。本次会议议题精彩纷呈，与会嘉宾群星璀璨，思想分享、重磅成果、精彩案例并有30万人在线观看网上会议直播。
Daniel Avancini 通过概述数据堆栈的历史和现代数据堆栈的特征，提供了一些关于现代数据堆栈的意义的见解。
大数据发展到今天，扮演了越来越重要的作用。数据可以为各种组织和企业提供关键决策的支持，也可以通过数据分析帮助发现更多的有价值的东西，如商机、风险等等。
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。
管理人员需要多云管理工具来确保资源安全，并符合适用的合规标准。他们还需要这些工具来帮助充分利用每个云平台的功能，同时最大限度地降低成本。
开源数据质量管理工具预研——Griffin VS Deequ VS Great expectations VS Qualitis。
2020年疫情对整体经济都有一定的影响，数据治理市场也不例外。2020年，政务数据治理市场总量达到34.54亿元人民币，同比增速为10.3%。
大数据发展到今天，扮演了越来越重要的作用。数据可以为各种组织和企业提供关键决策的支持，也可以通过数据分析帮助发现更多的有价值的东西，如商机、风险等等。 在数据治理工作开展的时候，往往会有一个专门负责数据治理工作的负责人，他和大数据的负责人共同保证数据的可靠性，合法合规性。因为只有这样的数据才是有价值的，这也是很多公司追求的目标：在合规的同时，让数据创造价值。
国家 2035 远景规划提出要加快全面数字化转型的步伐，而“大数据平台”是数字化转型的基础技术之一。经过六年多的探索和实践，微众银行打造了一套在金融领域“自主可控”的开源大数据平台。对于任何企业来说，建立和维护一个大数据平台都不是一件容易的事情，而建设一个有特色的、完整易用的大数据平台，显然更是一件技术难度极高的事情。InfoQ 采访了微众银行 WeDataSphere 主创团队，希望他们的实践经验能给大家带来一些启发和思考。
从2006年主数据管理为核心的数据治理的概念被提出以来，数据治理的目的和主要工作是管理数据，让数据的质量更高，更安全。当我们回顾过去的数据治理的项目的时候，大部分都以一堆文档，标准和规章制度为主要成果，而业务部门对数据治理的价值感知并不强烈。
当我们谈数据资产管理时，我们究竟在谈什么？就目前而言，我们谈论得最多的非数据管理和数据治理这两个概念莫属。但是对于这两个概念，两者的准确定义是什么，具体区别又是什么，仍是困扰着许多人的关键问题。 数据
| 导语 区块链已上升为国家战略，成为中国核心技术自主创新重要突破口，在这样一个大背景下，随着区块链技术升级，产业区块链的帷幕也徐徐拉开，更多企业从自身需求出发，主动寻求区块链应用路径，积极投入到产业区块链建设之中。在产业区块链项目实践过程中，联盟链应用治理的重要性逐渐浮出水面。
当前是一个数据驱动企业发展的时代，企业的数字化转型已不再是选择题，而是关乎生存与发展的必答题。在这场深刻的变革中，数据集成平台作为连接企业内部外数据孤岛、促进数据流动与融合的桥梁，扮演着至关重要的角色。它不仅是企业数据战略的基石，更是推动业务创新、提升决策效率、优化运营流程的强大引擎。下面是我们总结的数据集成平台在企业数字化转型过程中的五大关键角色，揭示其如何赋能企业，引领数字化浪潮。
A.数据资源(Data Resource)常识 三、行业数据资源概念(Industry Data Resources Concept)
当今，数字化正在各行业快速发展，酝酿着一场巨大的变革，许多企业将会经历前所未有的改变。在数字化转型的道路上，数据是上层建筑和质量的基石，而数据治理在提升企业数据质量的道路上扮演重要的角色。 目录： 一、数字化是企业精细化管理的必由之路 二、数据治理就是自动化的数据生命周期管理 三、企业数据治理执行建议 一、数字化是企业精细化管理的必由之路 我们现在身处一个虚拟时空交易与现实时空交付的数字化时代。 数据正发挥着越来越重要的作用，数据将驱动企业业务运营，我们通过数据去发现机会或定位问题的根源，从而从根
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