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数据精细化管控时代的新范式—数据血缘
本文介绍了数据血缘这一新兴技术，它记录了数据从产生、流转、加工到最终应用的整个生命周期中的所有变化和关联，帮助企业更好地进行数据管理和决策。通过数据血缘，企业可以提升数据质量、保障数据安全、优化数据资产和提高数据管理效率。
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数据治理考核，到底该怎么做？
在企业的数据管理项目中，数据考核是一个关键环节，它不仅能够激励员工，还能确保数据治理工作与组织战略目标保持一致。然而，很多企业在实施数据考核时面临着量化过度、缺乏反馈机制等问题，导致考核效果不佳。本文将探讨如何制定有效且公平的数据考核方案，确保数据治理工作能够顺利进行。
企业数据治理，为何如此痛苦？
数据治理在企业中的重要性不言而喻，然而实际执行过程中却常常遇到重重困难，让人感到痛苦和挫败。文章深入探讨了企业数据治理中的痛点，指出问题的核心在于人的因素，包括业务同事的配合度、高层领导的参与度，以及数据部门自身的不足。
如何高效的利用低代码技术进行数据建模
在数字化转型的过程中，业务与开发团队之间的沟通常常存在障碍，特别是在数据治理等专业领域。数据建模作为连接双方的桥梁，能够帮助双方更好地理解和沟通需求。本文将探讨如何利用低代码技术进行有效的数据建模，以促进业务与开发之间的协作。
一文带你理解数据中台
本文作者结合自身在数据中台方向的实习经历，对数据中台的概念、功能、价值进行了深入的总结，并针对市面上两款主流的数据中台产品——帆软的Finedatalink和袋鼠云的数栈，进行了细致的对比分析。
业务部门又来刁难了，数据分析师怎么办？
本文将深入探讨数据分析师在面对“不带脑子”的队友时的应对策略，从找到参照物到识别隐藏的刚性目标，提供了一系列实用的解决方案。这不仅是对数据分析职业的深刻洞察，也是对业务与数据分析融合的有益探索。
数据治理是最复杂且艰巨的项目，你不要反驳！
数据治理项目，一个在数据领域里既关键又充满挑战的环节，常因复杂性和难以量化的成效而让企业望而却步。本文深度剖析数据治理的难点与困境，探讨为何它比报表项目和指标项目更加艰难，以及企业如何在这一过程中找到成功的路径。
企业数据烂的像坨屎，还有救吗？
企业数据的混乱和无效性常常被比喻为“烂得像坨屎”，这种状况不仅阻碍了企业的正常运作，还可能导致内部责任推卸和效率低下。本文深入探讨了企业数据问题的根本原因，并提出了系统化的数据治理方案，以帮助企业恢复数据健康，提高数据的准确性和可用性。
数据治理的本质是“治人”
在这篇文章中，作者以幽默而自嘲的方式，生动地描绘了数据治理工作中的种种困境，特别是人的因素对数据治理成败的决定性影响。文章深入探讨了数据治理的本质，提出了一系列关于数据权责关系的建议，并分享了如何激发数据录入者热情的策略。
超全！数据分析报告写作指南
数据分析报告是数据分析师展示其工作成果的重要方式，但很多人在撰写报告时却陷入了误区。常见的问题包括缺乏明确目的、数据准备不充分、分析方法不当等。本文将深入探讨数据分析报告的正确写作方法，从明确报告目的和思路，到数据准备、处理、分析、可视化，最后得出结论与建议。