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。
数据挖掘产生的动因主要有以下三点。
第一个就是海量的数据。随着互联网技术的发展，数据的生产、收集和存储也越来越方便，海量数据因此产生，比如我们常用的微信每天要产生超过380亿条数据，今日头条上每天要发布上百万的新文章，淘宝每天有上千万的包裹要发出。
第二个是维度的众多，在一个多维度的数据中，每增加一个维度，都会增加数据分析的复杂程度。比如点外卖事件涉及的维度就有浏览饭店的菜品形式有文字、图片、语言、视频等等。浏览时间、下单价格、交易的处理、分配配送员以及GPS信息，完成订单后的评价等等。
第三个是问题的复杂性。通常用数据挖掘解决的问题都比较复杂，很难用一些规则或者简单的统计给出结果。如果让开发者写一个微波炉的智能控制逻辑，我想难度不是很大，即便是有十几个甚至几十个按钮的控制中心，也不过是多花费一点时间而已。但如果要编写一段代码来区分某个图片中是否有一只猫咪，那要考虑的问题就太多了。使用传统的方法很难解决，而这恰恰是数据挖掘所擅长的。
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。
数字化转型网数据专题包含：
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
