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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。
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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。
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数据中台能力如何赋能BI数据分析？
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数据治理：如何提高数据质量？
本文深入探讨了数据治理的核心议题——如何提高数据质量。从识别数据质量问题的根源到实施有效的监控规则，再到衡量数据治理成效的指标，为您提供了一套完整的数据质量管理框架，希望帮助您的组织确保数据的准确性和可靠性，从而做出更明智的业务决策。
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本文基于主数据驱动的数据治理框架，分享数据治理五个阶段的过程架构以及对应的任务·角色·分工·职责，希望能为在企业数字化转型之路上负重前行的同仁带来一定的参考价值。
