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。
数据模型很多时候就是一个类似Y=f(X)的函数，这个函数贯穿了模型从构思到建立，从调试再到最后落地应用的全部过程。
Y=f(X)建立之路
对模型而言其中的规则和参数，最初是通过经验判断人为给出的。伴随着统计方法和技术的发展，在模型的建立过程中也引入了统计分析的过程。更进一步地随着计算机科学的发展建模的过程，也被交给了机器来完成，因此数据挖掘也被用到了模型的建立中。
数据挖掘是从大量数据中，挖掘出有价值信息的过程。在有的地方数据挖掘也被成为是数据探矿，正如数据挖掘的英文data mining一样，从数据中挖掘有价值的知识，正如在矿山中采集钻石一般，不断去芜存精不断发掘数据新的价值。
数据挖掘是通过对数据不断的学习从中发掘规律和信息的过程，因此也被称为统计学习或者是机器学习。对数据挖掘而言，其应用范围广泛，除了建模在人工智能领域也有使用。回到模型中，从经验判断到数据挖掘建立模型的计算特征发生了极大的改变。
首先数据的维度开始从少变多，最初只有几个维度到现在有上百个维度。数据的体量即记录的条数也从少量到海量，从过去了百条规模到了现在亿条规模。伴随着数据获取的难度下降，数据的维度和记录数量会越来越多。
在这种情况下数据的处理过程也越来越复杂，从过去简单的几次加减计算得到结果，到了现在必须要经历上亿次的复杂运算。同时伴随着计算性能的提升，对于从数据中提取信息而言也从渐渐深入，过去只能发现一眼看出的浅表信息，如今可以不断去挖掘隐含的知识。
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：
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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
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