数据中台是企业数据汇集地,但并不是简单的数据堆积,而是进行分层建模,数据体系建设最终呈现一套完整、规范、准确的数据。数据体系建设就是大数据中数据仓库建设。如下图: 贴源数据层ODS(Operational Data Store):贴源层又称操作数据层,对各业务系统数据进行采集、汇集,尽可能保留原始业务流程数据,与业务系统基本保持一致
数据治理是逐渐实现数据价值的过程。 具体来说,数据治理是指将零散的用户数据通过采集、传输、储存等一系列标准化流程变成格式规范、结构统一的数据,并构建严格规范的综合数据管控机制;对这些标准化的数据进行进一步加工分析,形成具有指导意义的业务监控报表、业务监控模型,以辅助业务方进行决策。 数据化就是将现实抽象出来...
3位主讲导师,有长期上榜ALB、钱伯斯、Legalband等权威榜单的数据合规领域头部律师潘永建老师,有国内首批从事数据资产化法律业务的领域专家方懿老师,也有知名会计师事务所的数字化咨询业务板块负责人、资深会计师杜海老师,他们将分别从律师、会计...
2）基于用户生命周期的指标体系：AARRR3）客户满意度指标体系：RATER指数模型总之，关于指标体系的搭建可以先模仿再优化，重点是解决业务问题，我整理的一些特定业务场景的指标体系，可以先模仿套用，再根据业务形态加以调整，快的话，2个小时一个指标体系即可搭建完成。05数据指标体系的价值点数据分析什么要搭建指标体系？...
1)数据治理难点痛点:数据脉络不清晰、数据汇聚能力不足、数据管控能力薄弱、数据治理体系不完善、开放形式不完善。 2)数据治理5个核心:理、聚、管、治、用。 数据治理体系主要包含内容有数据标准、元数据、数据建模、数据集成、数据生命周期、数据质量、数据开放、数据安全及数据应用。
一、数据标准体系建设的方法和流程 构建数据标准体系的目标是通过统一的数据标准制定和发布，结合制度约束、系统控制等手段，实现企业内部数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理，为数据治理工作打下坚实的基础、为数据资产管理活动提供规范有效依据。数据标准体系建设的实施过程主要包括：数据标准分类...
中汽碳(北京)数字技术中心有限公司(简称“中汽碳数字”)已展开国际碳足迹数据体系研究,形成包含方法学解读、工具升级、数据库建设三位一体的解决方案。下一步,中汽碳数字将在中国工业碳排放信息系统(CICES 2.0)表单基础之上,融入(列举一些关键字段)欧盟的数据填报...
我认为，要想更好地发挥数据要素作用，核心应在如下三个方面加快构建中国式现代化的数据治理体系。一、数据要素定价应以社会效益（福利）最大化为目标 数据要素定价需要在明确数据产权的基础上进行讨论。按照《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，数据产权分为数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品...
数据指标体系的建设是企业实现自身“数据驱动”发展的重要途径,其价值主要体现在以下四个方面: 1.全面支持决策 数据指标极具参考价值,公司的管理层为了更准确进行战略决策,需要搭建完备的数据指标体系,一个相对全面的数据指标体系,可以让管理者对公司的发展从数据层面有一个比较客观的认知,这样在进行战略决策时,可以保持...
简介:DAMA:国际数据管理协会,是一个全球性数据管理和业务专业志愿人士组成的非营利协会,是当前国际上在数据治理领域最权威的机构。DMBOK2则是DAMA组织众多数据管理领域的国际级资深专家编著,深入阐述数据管理各领域的完整知识体系。它是市场上唯一综合了数据管理方方面面的一部权威性著作。本篇文章,将针对DMBOK中的核心...