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    3分钟让你分清,数据管理与数据治理的区别

    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

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    【DQMIS议程】第五届数据质量管理国际峰会议程新鲜出炉!

    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

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    数据治理领域最容易混淆的16组术语概念辨析

    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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