数据治理之数据标准管理
根据全国信息技术标准化技术委员会大数据标准工作组制定的大数据标准体系，大数据的标准体系框架共由七个类别的标准组成
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如何应对数据标准化过程中的难题？
应对以上这些难题，最经济、最理想的模式当然是：做大数据建设，首先做标准，再做大数据平台，数据仓库等
数据标准化的难题有哪些？
数据标准好制定，但是数据标准落地相对就困难多了
如何制定数据标准
一般来说，对于政府，会有国家或地方政府发文的数据标准管理办法，其中会详细规定相关的数据标准
关于数据标准认识的几个误区
数据标准这个词，最早是在金融行业，特别是银行业的数据治理中开始使用的。数据标准工作一直是数据治理中的基础性重要内容
数据质量管理的流程有哪些？
要提升数据质量，需要以问题数据为切入点，注重问题的分析、解决、跟踪、持续优化、知识积累，形成数据质量持续提升的闭环
数据质量评估的标准有哪些？
当我们谈到数据质量管理的时候，我们必须要有一个数据质量评估的标准，有了这个标准，我们才能知道如何评估数据的质量
数据质量问题产生的根源是什么？
做数据质量管理，首先要搞清楚数据质量问题产生的原因
元数据是从哪里来的？
在大数据平台中，元数据贯穿大数据平台数据流动的全过程
数据质量管理的目标是什么？
数据质量管理主要解决“数据质量现状如何，谁来改进，如何提高，怎样考核”的问题
数据治理之元数据管理
从关于元数据的三个概念谈起，讲到元数据的分布范围和如何获取元数据，最后从几个常见的应用出发，谈谈元数据的一些实际应用场景