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大数据给我们带来了福音。因为数据技术的发展，我们能够从数据中加工出更多事物发展的规律，积小成多，集腋成裘，数据会逐步丰富我们对现实世界的认知，会逐渐沉淀我们的经验和知识，并通过教育或者未来生物技术的植入技术，让知识在人类中传承下去。

近来，数据管理领域的热词也是不少，从国外来的数据编织 (Data Fabric) 和数据网格 (Data Mesh) 是两个经常被提及的新话题。

数据治理涉及公司组织、机制、流程、文化的变革，需要有人能把数据治理的概念普及到公司的每个人，特别是老板。

《数据治理法案》，即“Data Governance Act”。之前跟彭友们分享过，在DMBOK的车轮图里，数据治理是其他所有领域的核心，重中之重。

2021年，达梦实现营收7.43亿元，同比增长74.9%，净利润4.38亿元，同比增长229.3%；5家国产图数据库上榜DB-Engines；TiDB、openGauss、OceanBase、星环科技等发布了新版本升级……

本周，Alation发布数据文化报告指出，数据文化需要更多的投资;MySQL 8.0.29正式发行(GA);DB-Engines收录5个国产图数据库；创意信息2021年数据库业务营业收入2880.49万元，毛利率81.65%……

什么是指标，什么是标签，最本质的区别在哪?如何识别?

数据的质量可以从八个指标进行衡量，每个指标都从一个侧面反映了数据的品相。这八个指标分别是：准确性、及时性、即时性、真实性、精确性、完整性、全面性和关联性。

高通公司在论坛上发布的数据显示，到2035年，全球数字经济规模将达到13万亿美元。而在中国，这个数字将达1.5万亿美元，同时还会带动1300万人口就业。

在报告中，强大的数据文化与组织/业务成功之间存在明显的联系。报告发现，在数据文化方面排名靠前的企业中，有90%达到或超过了收入目标，其中一半超过了收入目标。

根据Gartner预测，2026年全球30%的企业机构将拥有元宇宙产品和服务。

本文为企业大数据中台实战系列之三

近两年，湖仓一体(Lakehouse)架构成为数据技术融合的典型，被视作新的数据范式，自2020年被提出，受到包括云厂商在内的各方追捧。有了数据仓库，数据湖，为什么还要湖仓一体?湖仓一体如何释放数据要素价值?

有些人在大厂经历了许多磨练，具备了一定的架构设计能力，但当他去一个小厂或者一个创业公司的时候，再根据大厂的业务来设计架构的时候，他其实不一定能够设计出一个适合于当前业务的架构。

当一个程序员逆袭从为一名架构师的时候，那考虑最多的就是如何设计现阶段公司的数据中台架构。

国产化浪潮下，不少企业机构将图数据库国产化提上了日程，有的已经落地实践。不过相较于传统的关系型数据库，图数据库市场依然很新，方兴未艾的图数据库是一个怎样的江湖?企业选型时会关注哪些因素?金融机构有哪些落地?

业务技术人员数量的增加突出了企业机构对技术和分析工具思考方式的重大转变。技术不再只属于IT部门，80%的技术人员在IT以外的业务领域工作。能够为业务技术人员提供有效支持的企业机构加速数字化转型的可能性比其他企业机构高出2.6倍。

什么是行为数据?简单说，它就是人和机器的行为。随着数以百万计的联网设备，包括每天都在使用的智能手机、可穿戴设备、家用电器等等，企业现在可以前所未有地获得丰富、细化的行为数据，这些行为数据能够描述大家如何进行越来越多的活动。

这次介绍的初步评价体系分为指标初评和主观初评，指标初评是根据项目需求设置若干相对客观性的指标，由厂商在交流会议之前提前填制好，并且可以在会议之前发给企业参会人员。

我的理解：一致性关注点在数据是否合规，即是否负责遵循统一的规范和是否符合逻辑;而准确性则侧重于关注数据的真实性，是否正确，是否存在异常。