DCMM数据管理能力成熟度评估模型介绍
DCMM数据管理能力成熟度评估的八大能力域可以组成一个模型﹣房屋模型，该模型就如同一间房屋，包含地基、柱、梁、顶等，详细描述了每个能力域在数据管理过程中的定义。
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数据管理能力成熟度评估模型解读(DCMM)
DCMM是《数据管理能力成熟度评估模型》GB/T 36073-2018国家标准，英文简称：（Data management Capability Maturity Model）
金融领域数据挖掘实践案例分析
模型构建与应用：金融机构通常使用逻辑回归、决策树和支持向量机等算法构建信用评分模型。
K-Means（聚类）算法用大白话讲清楚
K-means是一个聚类算法，是无监督学习，生成指定K个类，把每个对象分配给距离最近的聚类中心。
数据治理的关键步骤有哪些？
企业需要根据自身的业务需求和发展战略，确定数据治理的目标，如提高数据质量、加强数据安全、实现数据共享等
数据治理的发展历程及类型
早期阶段：数据治理的概念在 20 世纪 80 年代就已经出现，但当时主要集中在数据质量管理方面。
一文详解数据治理各模块之间的相互关系
数据治理体系包含多个重要模块，各模块协同工作，共同实现数据的有效治理和价值最大化。以下是对各模块及其主要功能的详细说明
数据治理活动的执行需要有哪些步骤？
数据治理活动是指在数据治理平台，采用数据治理功能完成数据治理的行为，以下是在数据治理平台相关模块需要完成的相关操作说明
数据治理体系各个模块之间的关系
这张图展示了数据治理体系的各个模块及其之间的关系。数据治理体系主要包括数据开发、数据集成、数据标准、数据质量、主数据、数据安全、数据服务、数据资产、数据应用等模块
数据治理体系包含哪些模块？
数据治理体系包含多个重要模块，各模块协同工作，共同实现数据的有效治理和价值最大化。以下是对各模块及其主要功能的详细说明
终于有人把数据治理讲明白了
数据治理（Data Governance）是企业对数据资产管理行使权力和控制的活动集合（包括计划、监督和执行)