深入解析数据治理中的数据地图,从背景到功能全面介绍。数据地图作为数据治理的重要成果,不仅解决“取数难”和“用数难”问题,还具备数据搜索、推荐、解析、画像等关键能力。通过数据地图,企业可高效定位并利用数据,提升数据价值。
数据中台
2021-08-13 07:06 410
数据质量监控平台架构设计包括数据层、功能层和应用层,旨在全面监控各核心业务系统的数据质量。平台通过定义检查规则、执行检查脚本、监控执行情况等功能,确保数据准确性。同时,提供邮件订阅和前端展示工具,方便用户及时获取检查结果并定位错误数据。此外,平台还包含强大的规则库设计与梳理能力,支持各种复杂的数据验证逻辑,如字段值长度检查、时间字段比较等,以满足不同业务场景的需求。
数据质量
2023-03-04 00:00 1188
深入解析数据中台与数据仓库的演进历程,从OLTP到OLAP,再到数据仓库与数据湖的兴起。了解数据中台如何助力企业实现数据驱动决策,探索数据仓库如何支持多维分析,以及数据湖如何为算法时代提供原始数据支持。掌握数据中台与数据治理的核心理念,推动企业数据价值的最大化。
2022-01-11 08:06 558
阿里巴巴集团分享大数据平台的建设与数据治理经验。通过多年的实践探索,DataWorks团队见证了从数据分散到全局智能化的转变。随着数据量的爆炸性增长,如何保障数据稳定性、提升应用效率、降低管理风险与成本成为关键挑战。文章详细阐述了数据治理的四个阶段及其典型问题,并基于DataWorks的建设经验,为企业提供了数据治理的方法论与规范,助力企业实现数据繁荣与价值最大化。
2023-03-24 00:00 1889
本文详细解析了数据质量管理流程,包括数据资产等级定义、关键节点控制、数据风险点监控等关键环节。通过划分数据资产等级,分析元数据应用链路,实施规范制定、能力建设、治理实施和结果衡量等步骤,确保数据质量。同时,介绍了数据质量管理工具的设计思路,助力企业提升数据质量,保障业务决策的准确性。
2023-03-30 13:26 856
本文深入探讨了数据治理的重要性及实施策略,围绕数据仓库的规范、计算存储、数据质量、数据安全等方面,提出了一系列治理思路和方案。文章从制定规范、建设能力、实施治理到衡量结果,全面梳理了数据治理的关键环节,并详细介绍了实施中的具体措施,如跨层依赖巡检、敏感数据分级打标、数据加密与权限管理等,旨在通过系统的方法提升数据治理效果,保障数据仓库的安全、高效运行。
2023-03-27 22:50 2651
深入解析数据质量管理流程,包括数据资产等级定义、关键节点控制以及数据风险点监控。通过阿里云文档的理解与加工,我们详细介绍了数据质量管理的重要性、实施步骤和工具设计思路,帮助提升数据质量,确保业务决策的准确性。
2022-01-20 08:06 691
B站数据平台元数据建设:从散落到统一,构建完善的元数据服务。通过统一元数据模型、采集、存储和查询方式,实现数据发现与治理的高效支持。采用URN协议统一标识元数据资源,构建实体关系模型,为跨域数据表提供全局视角的统一标识,助力业务迭代和治理效率提升。
2022-05-25 07:36 435
深入解析数据质量管理:从数据质量期望的明确、质量测量的方法,到数据质量保障与运营,为您揭示提升数据准确性的全流程策略。掌握这些技巧,让您的数据报表更精准,满足业务需求。
2022-12-05 13:14 661
探索企业级数据治理的“杀手级应用”:数据标准落地、数据血缘分析、数据影响分析。这些应用能确保数据质量,提升业务与IT一致性,助力企业实现数据战略与业务战略的对齐,提高数据可靠性和业务决策效率。
2023-02-17 19:34 573
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