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。
构建数据湖的主要危险在于，糟糕的规划或管理可能会将存储库转变为数据沼泽。数据沼泽是一个价值下降的数据湖，无论是由于设计错误、陈旧数据，还是由于用户不知情和缺乏定期访问。实施数据湖的企业如果希望避免陷入数据沼泽，就应该预见到几个重要的挑战。
设置业务优先级：假设任何类型的数据最终都会提供价值并将所有内容都放入存储中并不是一个好的做法。组织应该评估他们的优先事项，然后大致了解哪些数据可用于存储，最后预测业务可能会如何发展以及这对潜在数据湖的内容意味着什么。
指定用例和最终用户：数据应该准确且适合特定目的，但也要迎合操作它的人的需求。与其消费者可用的工具和技能不一致的数据没有多大用处。
致力于良好的沟通：数据湖不能是不透明的存储。在实施之前，企业必须致力于良好的沟通，以保持重点并确保重要的利益相关者了解如何以及为何使用数据湖中的数据。尽管数据湖通常无需建模即可从摄取中受益，但这并不意味着它们不应该被记录下来。知道在何处查找有关存储数据的来源和内容的详细信息的用户可以更好地准备对该数据采取行动。
建立稳健的数据摄取流程：专注于分析可能会导致不重视摄取。数据湖需要快速、准确的摄取，因为将未损坏的原始数据存入存储是主要关注点。就数据湖而言，这一步似乎很容易，但如果没有强大的数据摄取步骤，数据湖就会失败。
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
