DAMA数据管理知识体系指南DMBOK导览(四)

为啥现在数据散、乱、差、缺?系统可以完成的数据统计,还需要人工再来一遍斧正

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。

一、数据质量

为啥现在数据散、乱、差、缺?系统可以完成的数据统计,还需要人工再来一遍斧正,系统做出的预测,可信度低等等怪相,溯源还是因为数据质量差。数据质量管理,最最基础的底线目标是能够确保数据满足业务要求。 

二、大数据与数据科学

现在提到大数据,已经远远超越了大数据本身的范畴,跟AI人工智能的结合,跟大模型的结合,跟机器学习的结合等等,借此发挥大数据的优势。正因为有了这些技术的结合,才让数据洞察,预测和分析有了更高的准确度。 

三、数据管理成熟度评估

市面上数据治理工作做的比较好的行业,还是金融行业,医疗行业等受到严格监管的行业。其他行业,尤其是信息化水平还不太高的传统行业,数据都还没有落地。导致数据管理成熟度各行不一样,同一行业内企业的治理水平不一,缺乏标准,不知道如何管理的仍大有人在,因此更需要评估自身能力,提升数据管理水平。 

四、数据管理组织和角色期望

千人千面,千企千面,每家企业都有各自的特色,各自的组织权责归属和划分。到底采用什么样的组织才能确保数据治理的有效性,这个也没有放之海内外皆准的标准。根据企业各自形态,可以分为集中式,分散式,联邦式,混合式。 

五、组织变革管理

组织变革管理远比技术更难搞定,涉及企业数字化转型,转意识,重塑业务流程,做变革。
组织变革的最终目的是想通过一系列手段,达到提高企业营收,提高产品的用户体验,提高员工工作效率,降低成本,降低风险的目标。

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

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