数据治理的研究进展
数据治理的研究起源？数据治理的研究重点有哪些？数据治理的应用场景有哪些？
标签：数据专题
数据治理的发展
数据治理的发展现状如何？数据治理当前面临的问题有哪些？数据治理的发展机遇如何？数据治理的发展趋势有哪些？
数据的价值是什么？
什么是数据？数据作为新型生产要素的主要特征有哪些？数据创造价值的维度有哪些？
数据治理的内涵
宏观层面数据治理的基本概念是什么？数据治理工作的定义、要素、类型和领域？数据治理工作的内容与范围？数据治理工作的目标与意义？数据治理的相关道德准则？
大数据时代下的数据治理策略与实施路径研究
数据治理在城市管理中具有举足轻重的作用。随着大数据时代的来临，数据治理不仅关乎数据的收集、存储和处理，更涉及如何有效地利用这些数据来推动城市管理的现代化和智能化。
详解数据底层建设：数据采集、数据集成和数据治理
数据底层建设包括数据采集、数据集成和数据治理三个主要部分。数据采集是获取来自不同渠道的数据，为后续的分析提供基础。数据集成将分散的数据整合成一个统一的数据视图，确保数据的一致性和准确性。而数据治理则是确保数据的高质量和有效使用，如同企业的数…
财务公司数据治理体系建设实践探讨
当前，外部监管部门对财务公司的监管力度越来越大，一方面数据报送工作要求日趋严格，报送种类、内容逐年增多，报送颗粒度不断细化，不仅报时点余额数据，还报送明细数据，并适时进行跨系统、跨模块交叉校验，对数据统计报送的准确性、完整性、及时性要求越来…
数据质量提升“五步曲”
数据标准和规范是数据质量提升的基石，为数据全生命周期的管理，提供明确的指导框架。同时，为确保数据符合质量标准，需要建立数据质量评估模型，依据成熟度开展定期评估改进。
什么是数据质量管理？数据质量问题的根源在哪里？
在大数据早期，做数据治理最主要的目的，就是为了提升数据质量，让报表、分析、应用更加准确。到今天，虽然数据治理的范畴扩大了很多，我们开始讲数据资产管理、知识图谱、自动化的数据治理等等概念，但是提升数据的质量，依然是数据治理最重要的目标之一。因…
DAMA数据管理知识体系指南读书笔记：数据质量管理
本章节首先对高质量数据需求的必要性进行强调，高质量数据是发挥数据价值的必要前提，然后对数据质量管理的常见驱动因素和原则进行总结；并对数据管理中的重要概念进行解释，数据质量、数据质量核心维度、数据质量管理流程等；然后针对数据质量管理活动的流程…
建立数据质量管理框架和度量规则提升数据质量
这些只是测量数据质量的指导方针。组织应该制定数据质量解决方案，支持数据治理和遵从计划，并生成完整、单一和可信的数据视图。最重要的是要有某种数据质量评估计划。