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011数据分类分级提出的背景数据的价值1数据爆炸时代，数据量呈指数级增长我们要如何看待数据这个话题。数据大爆炸已经成为了一个趋势，随着数字化转型的步伐逐步加快，数据的诞生不断加快。我们已经真正步入到一个大数据的时代。每个人每时每刻都在产生大量的数据，随着移动互联网的应用和传感网络的普及，我们的数据呈海量式增长，根据IDC发布的报告中统计，到2025年，全球的数据量将达到163ZB。80%以上的应用

转载 成就数智企业 659 2023-12-15 11:05:23

随着现代数据堆栈的兴起，所有业务数据现在都集中到云数据湖和数据仓库中。这使得团队可以更轻松地连接和分析不同的数据集，无论是产品、营销、销售还是财务数据。但它也可能给组织中负责制定数据治理策略的人员带来挑战。 随着访问数据的需求扩展到工程团队之外，一些趋势开始占据主导地位。

转载 带你聊技术 601 2023-12-15 10:05:35

一、大数据时代还需要数据治理吗？数据平台发展过程中随处可见的数据问题大数据不是凭空而来，1981年第一个数据仓库诞生，到现在已经有了近40年的历史，相对数据仓库来说我还是个年轻人。而国内企业数据平台的建设大概从90年代末就开始了，从第一代架构出现到现在已经经历了近20年的时间。在这20年的时间里，国内数据平台实施者可以说是受尽折磨，数据项目一直不受待见，是出了名的脏活累活。可以说，忽视数据治理给数

原创 成就数智企业 674 2023-12-14 13:41:10

数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。数据集成的核心任务是要将互相关联的异构数据源集成到一起，使用户能够以透明的方式访问这些数据资源。数据集成的目的是指维护数据源整体上的数据一致性，解决企业“信息孤岛”的问题，提高信息共享和利用的效率。01点对点数据集成点多点集成是最早出现的应用集成模式，采用点对点的方式开发接口程序，把需要进行信息交换

原创 成就数智企业 633 2023-12-14 10:07:14

数据质量管理包含正确定义数据标准，并采用正确的技术、投入合理的资源来管理数据质量。数据质量管理策略和技术的应用是一个比较广泛的范畴，它可以作用于数据质量管理的事前、事中、事后三个阶段。数据质量管理应秉持预防为主的理念，坚持将“以预控为核心，以满足业务需求为目标”作为工作的根本出发点和落脚点，加强数据质量管理的事前预防、事中控制、事后补救的各种措施，以实现企业数据质量的持续提升，如下图所示。01数据

原创 成就数智企业 698 2023-12-14 10:01:18

随着现代数据堆栈的兴起，所有业务数据现在都集中到云数据湖和数据仓库中。这使得团队可以更轻松地连接和分析不同的数据集，无论是产品、营销、销售还是财务数据。但它也可能给组织中负责制定数据治理策略的人员带来挑战。

转载 qing_yun 1412 2023-12-12 10:04:41

随着业务飞速发展，某汽车制造企业业务系统数量、复杂度和数据量都在呈几何级数的上涨，这就对于企业IT能力和IT架构模式的要求越来越高。加之企业大力发展数字化营销、新能源车等业务，希望通过持续优化客户体验，创造可持续发展的数字化转型之路。为更好应对数字化变革所带来的挑战，现有的竖井架构的数据体系难以满足越来越多、越来越快的系统和数据交互、敏捷创新应用、数据共享、新业务拓展的需求。以数据驱动的数字化，将

原创 数栈DTinsight 692 2023-12-05 10:40:26

数据治理是 CMDB 项目实施中难度最大、成本最高的环节，是一个长期治理的过程，而行业很少提出 CMDB 数据治理的技术实现方案。

转载 danny_2018 1446 2023-12-04 10:28:34