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B端产品数据对象命名建议
在如今的数据化时代,数据对象的命名已经变得越来越重要,如果没有统一的规范和标准,不仅会影响到团队或团队之间信息的传递,更会为企业后续整体跨领域的数据分析带来极大的隐患,值得每一个企业重视。 大家在设计和开发应用产品时要做的第一件事就是数据建模。而数据建模最终落地到数据库就需要设计表、字段等数据对象,而数据对象的命名往往非常关键,尤其对于B端产品,面向的主要是企业端的用户,本身就会自带很多企业及领域…- 6.9k
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“小而美”的数据治理实践
数据治理不仅需要完善的保障机制,还需要理解具体的治理内容,比如我们的数据该怎么进行规范,元数据又该怎么来管理,每个过程需要哪些系统或者工具来进行配合呢?今天我们将以银行数据治理为例从用户体验的角度,聊一聊如何做数据治理。 1、背景与适用范围 从服务体验出发做数据治理:数据服务于业务,因为业务是在不断的发展,所以当数据建设到了一定阶段的时候,各种问题随之而来,既有底层数据模型过于冗余、链路过于复杂等…- 3.6k
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壮实学数据技术最终篇:数据治理
经过了近2个多月的学习,我们终于来到最后一篇:数据治理。数据治理是一个大话题,在数据界会是一个越来越?的话题。不信,请看百度指数。 我对比了近一年来,全国全端关于「数据治理」和「数据分析」两个关键词的搜索情况,我们可以明显发现,在数据分析如此「家常化」的今天,数据治理也在慢慢出圈了。 壮实预测,未来市场上将会有一大波围绕数据治理的RD、PM、OP的岗位供给数据人才。(有点dy张诗童的味道了。。) …- 6k
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数据治理二三事
如果将数据分析师比作大厨的话,那么,数据就相当于做菜用的原材料。大厨在正式开始烹饪菜肴之前,都要对原材料进行清洗、切割等各种处理,正如数据分析师在开始数据分析和建模之前,都要进行数据治理一样。通常数据分析师花费在数据清洗与预处理上的时间都要占到所有数据分析时间的70%至80%,原始数据如果有问题就会直接影响数据分析结果,正如原材料有问题会直接影响菜肴的口感一样。所以,对原始数据进行治理是数据分析必…- 6.9k
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谈谈数据治理如何做元数据管理?
上一篇文章《谈谈我对数据治理的理解》中,笔者有大概的介绍了下数据治理是什么,整体包含了哪些方面。接来下将详细介绍下数据治理每个模块的内容,以及怎么做。 本篇文章主要是谈下元数据管理,对于元数据的一些概念我再简单地介绍下: 元数据是什么——简单的来说:它是数据的数据。 元数据的分类——技术元数据、业务元数据、管理元数据、 元数据管理是什么——它是对元数据的创建、存储、整合、控制的一整套流程,能够支持…- 8.5k
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谈谈我对数据治理的理解
本人所在的公司正在进行体系化的数据治理工作,结合自己的实际工作经营和了解的数据治理相关信息,写了这篇文章,这只代表我对数据治理的理解。 数据治理这项工作一直都是存在的,和数据库设计的三范式一样都是为了数据的管理。数据治理是一整套完整的组织、制度、技术管理行为。 我们可以将大数据治理定义:大数据治是广义信息化治理计划的一部分,即制定与大数据有关的管理优化、数据保护、数据变现的政策。 它的发起背景多数…- 25.6k
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