在IT咨询与IT服务行业有18年的工作经验,涉足于石油、化工、制造、冶金、矿山、医药等行业信息化规划和研究,具有丰富的项目管理、咨询服务经验,专注于信息化发展趋势、数据治理、信息架构、大数据等领域研究,多次主持中央企业、大型集团企业以及国家部委信息化咨询、规划、设计项目;参与云计算、物联网等战略性新兴产业研究,参与《数据治理:工业企业数字化转型之道》、《新一代信息技术在两化深度融合中的应用》等书籍编写工作。
在IT咨询与IT服务行业有18年的工作经验,涉足于石油、化工、制造、冶金、矿山、医药等行业信息化规划和研究,具有丰富的项目管理、咨询服务经验,专注于信息化发展趋势、数据治理、信息架构、大数据等领域研究,多次主持中央企业、大型集团企业以及国家部委信息化咨询、规划、设计项目;参与云计算、物联网等战略性新兴产业研究,参与《数据治理:工业企业数字化转型之道》、《新一代信息技术在两化深度融合中的应用》等书籍编写工作。
指标依赖关系树的目的是了解哪些因素会积极或消极地触发目标指标,然后帮助采取科学的行动来根据需要提升指标。
无论将数据产品定义为分析解决方案(经典定义)还是可访问数据集(数据网格方法),都会关注这些维度。
数据成熟的过程是持续的——从失误中吸取教训并不断改进对于长期成功至关重要。然而,成功的数据战略之路充满了常见的陷阱——称之为“反模式”。
测量数据质量并不是一个新领域。数据分析工具已经上市很多年,旨在帮助数据工程师更好地了解他们的数据中有什么以及他们可能需要修复什么。
如果您与数据领域有过哪怕一丁点儿关系,我想您已经感受过混乱的数据生态系统的细微差别。毫无疑问,数据世界已经经历了它自己的发展过程,事实上,它已经取得了长足的进步。
数据湖、数据湖仓和数据编织等集中式数据架构越来越受欢迎,用于管理海量数据并实现数据驱动的决策。然而,该领域的许多项目面临挑战,甚至无法实现预期成果。
那么数据科学家以及分析师和工程师如何利用他们的数据来支持决策呢?大多数数据到决策的流程都是从探索性数据分析开始的——清理和描述数据集的过程,主要使用统计分析和支持图表来展示许多特征之间的分布、异常值和相关性。
虽然我不是经济学家,但我想进一步和大家探讨域所有权和数据市场等术语,将困难的概念联系起来并消除歧义,以便使数据更好的流通和产生价值。
数据治理工具通过自动执行合规相关任务、执行政策和提供监控功能,在确保遵守监管要求方面发挥着至关重要的作用。这些工具可自动执行各种合规任务,例如数据审计、报告和策略执行,从而减少所需的手动工作量。
数据治理是指组织内数据的战略管理。它涉及制定和执行政策、程序和标准,以确保数据在其整个生命周期中始终可用、准确、安全和合规。