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。
从今天开始，"数据小兵"将和大家一起共同构建"数据知识体系"，欢迎大家共同参与、学习和研讨。本期为了给大家以较为明确的学习目标，结合之前《数据思维数据师的能力》的内容，优选出"DAMA数据管理知识体系指南、TOGAF9.1企业架构标准体系、元数据"价值量较高的知识体系核心内容进行学习，期望大家踊跃参加、互动交流。
本文档基于数据治理相关学习资料整理，为数据治理专业认证CDMP的学习笔记（思维导图与知识点）整理。文章较长，建议收藏后阅读。后续的文档请关注公众号 大数据流动，会持续的更新~
根据 The Open Group Architecture Framework (TOGAF)，数据架构描述了组织的逻辑和物理数据资产和数据管理资源的结构。它是企业架构的一个分支，包括管理组织中数据的收集、存储、排列、集成和使用的模型、策略、规则和标准。组织的数据架构是数据架构师的职权范围。
引言 我们曾在之前的快讯里提到，Dataversity 最近上线了一个 What is 系列，介绍了数据科学相关的多个概念，之前我们曾介绍了大数据与数据科学（可直接点击阅读），今天介绍的是机器学习和商务智能。 本文是 TDU 执行校长杨老师在 TalkingData 内部资讯平台 Furion 上分享的两个专题总结，分别介绍了国内外知名学者、媒体对 Machine Learning 和 Business Intelligence 的定义，杨老师也谈了自己的理解。 📷 什么是机器学习？ Cynthia 导读：
简介：DAMA：国际数据管理协会，是一个全球性数据管理和业务专业志愿人士组成的非营利协会，是当前国际上在数据治理领域最权威的机构。DMBOK2则是DAMA组织众多数据管理领域的国际级资深专家编著，深入阐述数据管理各领域的完整知识体系。它是市场上唯一综合了数据管理方方面面的一部权威性著作。本篇文章，将针对DMBOK中的核心内容进行解读。
三、行业数据资源概念(Industry Data Resources Concept)
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📨 数据管理（Data Management）：涉及在整个生命周期内为数据和信息资产提供价值，通过规划、政策、程序和实施活动，执行和监控这些资产的过程。P1
“在数字化转型的浪潮下，数据架构备受关注。作为企业架构中的关键纽带，数据架构解决了业务与数据的映射，规范了应用架构的数据集成关系，指导了技术架构的技术选型。伴随DataOps等场景的出现，数据架构会逐步走向数据消费端，为企业带来更多的变化和新发现。
A.数据资源(Data Resource)常识 三、行业数据资源概念(Industry Data Resources Concept)
信息是指有上下文的数据，上下文包括1：数据元素和相关术语的业务含义，2：数据表达的格式，3：数据所处的时间范围，4：数据与特定用法的相关性。
参考数据管理是对定义的数据值域进行控制，包括对标准化术语、代码值和其他唯一标识符以及每个取值的业务定义的控制，和对数据域值列表内部和跨不同列表之间的业务关系的控制；并且对准确、及时和相关参考数据值的一致，共享使用进行控制，以进行数据分类和目录整编。
数据治理、数据管理、数据管控三者的确有重叠的地方，容易混为一谈，这就造成了在实际使用中人们经常将这三个词混着用、随机用的现象。
最近在读石秀峰老师的《一本书讲透数据治理》，很多名词都听过，但是没串起来，正借此机会，系统性地学习补充一下，针对一些混淆的知识点，做下笔记，需要的时候，算是有个参考，
企业信息化建设是随着企业战略、业务形态、预算等多个方面不断迭代及变化的，所以在建设过程中难免出现阶段鸿沟，跨阶段整合难的现象，当企业以数据为中心的战略考量时，就需要通过数据治理方法对以往问题纠偏，对未来形态建设。本文通过理清数据治理与数据安全治理关系，寄希望帮助读者对两者有所清晰的认识。
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。
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。
对于下图的房屋平面图来说，我们基本看一眼就能知道这是一个三室两厅两卫的房子，有一个玄关和一个阳台，哪里是门，哪里是墙，哪里是窗户，每个房间的平米数是多少，全部都用各种符号表示得一清二楚。
刷短视频、追剧、打动森等已经成为当下人们消耗时间的普遍模式，但仍然有人选择其他更深度的方式与时间相处，比如阅读。 今天是世界读书日，我们采访到腾讯产业加速器中的学员和导师。他们当中有几十年如一日深耕企业服务领域的老将，也有一身抱负归国创业的技术精英…… 他们是Tob企业的CEO、高管以及投资人。 同时，他们还有一个共同身份——“读书人”，通过阅读，他们不断提升自我认知，升级思维，突破自我的局限。通过阅读，他们在错综复杂的商业竞争中时刻保持敏锐，作出正确判断。 以下，Enjoy~ 1 荐读书籍：《这
数据管理和数据治理有很多地方是互相重叠的，它们都围绕数据这个领域展开，因此这两个术语经常被混为一谈。 此外，每当人们提起数据管理和数据治理的时候，还有一对类似的术语叫信息管理和信息治理，更混淆了人们对它们的理解。关于企业信息管理这个课题，还有许多相关的子集，包括主数据管理、元数据管理、数据生命周期管理等等。 于是，出现了许多不同的理论（或理论家）描述关于在企业中数据/信息的管理以及治理如何运作：它们如何单独运作？它们又如何一起协同工作？是“自下而上”还是“自上而下”的方法更高效？ 为了帮
大数据文摘和御数坊合作，带给您“数据治理与管理领域”顶尖时讯。此活动由御数坊创始人刘晨，亲临美国企业数据世界EDW2015大会现场，为您报道大数据最不应却又最容易被忽略的内容，大数据文摘和御数坊同步为您传递... 御数坊简介 微信ID: DGWorkshop_CN 专注于数据治理与管理领域，致力于将全球最优质的数据治理与数据管理资源带给中国数据从业者，帮助中国各行各业企业客户夯实数据基础，提升数据质量，为数据资产价值的挖掘和创造保驾护航。 春节过完了，两会也开完了，又开始一天天掰着手指头过日子...这就开始
“大数据”一词据称最早于1980年出现在美国著名未来学家阿尔文·托夫勒所著的《第三次浪潮》一书中，他在书中将“大数据”称为“第三次浪潮的华彩乐章”。在笔者看来，大数据的应用效果主要取决于两部分，一是大数据的技术部分，二是对数据质量和价值有重要影响的数据治理部分，二者应当并重。本书分别介绍下这两条线的发展历程。
随着信息技术的不断涌现和普及，业务发展加快了数据膨胀的速度，行业内衍生了较多的新名词，如数据治理、数据管理、数据资源管理、数据资产管理等名词的定义很多，概念容易混淆，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析，便于读者对数据相关的概念有全面的认识。
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
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根据国务院国资委印发的《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》要求，明确指出了数据治理是国企数字化转型的必经之路，数据治理被推向了“风口浪尖”。数字化转型，是当今时代企业的机遇，也是挑战。企业亟需一套符合中国国情，符合中国企业文化，并且能够指导企业开展数字化“基础设施”建设的参考框架，而DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）或许就是一个合适的参考框架。
数据要素，是过去一年以来最热的一个词，2020年3月30号，中共中央，国务院发布了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中明确提出了把数据作为生产要素进入市场化配置，这是在国家层面大力扶持数字经济，作为中国未来发展重要举措之一。从银保监会的数据治理指引及更严格的数据管控，到市场的数据霸权垄断监管；数据交易市场在中国大地如雨后春笋般的迸发，诸如数据标注等依托数据要素的新业态，新商业模式的涌现，经过一年多的实践和沉淀，蓦然回首，我们发现妨碍我们进一步跃升的是数据的质量，以及提升数据质量的难，和无法承
【摘要】“数据编织”一词高频出现，似乎已经进入落地阶段，本文介绍了数据编织产生的背景及其定义，详细分析了数据编织与数据中台、数据治理、DataOps的关系，以及未来数据编织发展的方向和需要关注的问题。
企业架构包括多种不同类型，如包括业务架构、数据架构、应用架构和技术架构等。其中数据架构的主要目标是有效地管理数据，以及有效地管理存储和使用数据的系统。
前言 近期拜访了不少客户，发现不同的客户对数据治理的相关概念理解都不一样，甚至完全是错误的，有些厂商为了追求时髦和新颖，一味追求新的概念，甚至有些概念的完全是张冠李戴，给市场制造了居多混乱和困扰，给客户带来误导。这也是我写这篇文章缘由，希望该篇文章能正本清源，能给广大读者起到一定指导作用。 术语是对概念的特定描述，在不同的专业领域，人们对同一概念的理解各有侧重；在不同发展时期，人们对数据治理领域的同一概念的理解也会发生变化。术语的作用就是统一术语概念的语境，保证人们在给定语境能够使用专门的语言进行精确的交流
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