数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。

分类方式1:
元数据(metadata),引用数据(Reference Data),主数据(Master Data),企业结构数据(Enterprise structure Data),交易活动数据(Transaction Activity Data),交易审计数据(Transaction Audit Data)。
分类方式2:
交易数据(业务数据)、主数据以及元数据。数字化转型网www.szhzxw.cn
分类方式3:
主数据、元数据、引用数据、事物数据。
引用数据:元数据的可能取值范围,我们设计表时所说的数据字典往往就是引用数据。比方,性别仅仅能是男和女,男和女就是引用数据。国家的引用数据就是世界上这100多个国家和地区。通常而言,引用数据语义性较强且更新频率很低。数字化转型网www.szhzxw.cn
企业结构化数据:企业业务中所需的数据实体,可能是多个主数据的集合。不同行业的结构化数据会有非常大不同。
交易审计数据:我们对数据的全部活动都通过交易审计数据进行记录。比方我们对客户信息改动的操作,对交易的添加和删除操作,这些活动在非常多关键系统(比方银行)都须要记录,以合符对应法规的要求(如Basel II、萨班斯—奥克斯利法案)。
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数字化转型网数据专题包含哪些内容
数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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1、数据相关外脑支持:100+数据相关专家、100+数据实践者、1000+相关资料
2、数据研习社:与全球数据相关专家、实践者共同探讨相关问题,推动产业发展!
3、国际认证培训:目前已引进DAMA国际认证CDMP,其他国内外认证也在逐步引进中
4、典型案例参考:与数字化转型网数据要素X研习社社员一起学习典型案例,共探企业数据落地应用

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