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找到数据团队和财务团队在数据治理中对的合作姿势
组织中形成的数据孤岛通常是由于与业务之间缺乏协调造成的。这种一致性可能很难实现，但对于数据领导者的成功至关重要。事实上，这种一致性对于任何经理级及以上级别的数据科学家或工程师来说都是最重要的任务。 由于要支持大量内部客户，数据团队很容易遵循装配线甚至麦当劳煎炸厨师的原则。每个人都得到同样的麦辣鸡腿堡，订购吧。
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找到数据团队和财务团队在数据治理中对的合作姿势
组织中形成的数据孤岛通常是由于与业务之间缺乏协调造成的。这种一致性可能很难实现，但对于数据领导者的成功至关重要。事实上，这种一致性对于任何经理级及以上级别的数据科学家或工程师来说都是最重要的任务。最好的数据团队能够解决不同合作伙伴(财务、产品、营销等)的问题，通过超越通用、现成解决方案的定制数据产品满足他们的需求。
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分享一个有效的数据治理方法【案例】
有效的数据治理是指通过设计嵌入到数据流程中的数据质量、完整性和安全控制等的应用。这与传统数据治理模式形成鲜明对比，传统数据治理工作在实施后花费了大量精力来发现数据系统、构建数据沿袭以及实施数据质量和完整性控制。在实践中如何运作呢？
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分享一个有效的数据治理方法【案例】
有效的数据治理是指通过设计嵌入到数据流程中的数据质量、完整性和安全控制等的应用。这与传统数据治理模式形成鲜明对比，传统数据治理工作在实施后花费了大量精力来发现数据系统、构建数据沿袭以及实施数据质量和完整性控制。在实践中如何运作呢?
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向新手解释数据治理的一个最佳方式
数据管理和数据治理可能很难向新手解释。它们涵盖了复杂的数据能力领域，例如元数据管理、数据质量、数据架构、数据编目、数据隐私、数据科学和数据集成。我发现自己在为客户提供建议和向自己团队的新成员提供建议时，很难快速、明确地解释潜在的核心概念。
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大型集团企业数据治理方案，以“应用驱动”的数据治理策略 | 行业方案
数据治理是推动大型集团企业转型升级、提升竞争优势、实现高质量发展的重要引擎。通过搭建大数据平台，实现对业务系统数据的采集、清理、建模、整合，建立一个符合业务需求的数据决策平台，形成企业数字化转型关键能力，支撑数据赋能业务价值，最终推动组织及管理升级，实现数字化转型。以某拥有多元主业的综合型产业集团为例，该集团众多业务板块的信息化建设各自发展，系统相对独立，数据尚未实现归集交换共享，业务协同联动缺少
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数据编织与数据中台、数据湖、数据治理、DataOps的关系究竟如何？
“数据编织”一词高频出现，似乎已经进入落地阶段，本文介绍了数据编织产生的背景及其定义，详细分析了数据编织与数据中台、数据治理、DataOps的关系，以及未来数据编织发展的方向和需要关注的问题。 最近在日常的工作和跟客户的交流中，频繁谈及“数据编织”这个词，我开始关注数据编织是源于对主动式数据治理和数据编排的研究，从现在的趋势来看，数据编织显然已经进入落地阶段。数据编织正在从一个概念、一个理念向一线生产场景演进，正在加速产品化和实战化。
