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第二章：數據治理的邊界在哪里
在數字化轉型的浪潮中，數據治理已成為企業不可忽視的核心議題。然而，面對這一龐然大物，許多企業和數據管理者往往感到無從下手。本文深入探討了數據治理的邊界問題，分析了數據生產者、數據加工者和數據消費者三個參與方的角色與責任，以及數據治理的兩種邊界范圍。
數據治理：一個聚餐故事講明白
“數據治理迷霧重重，聚餐故事巧解其中?！?數據治理概念抽象，難以落地，讓人摸不著頭腦。如何將其清晰闡釋？本文將以一場聚餐為喻，深入淺出地剖析數據治理的流程與要點，讓你輕松領悟。
國企數字化轉型：從觀念到實踐，如何落地？
在數字化浪潮的推動下，國有企業正面臨著前所未有的轉型挑戰。本文深入剖析了國企數字化轉型的三個層次，探討了轉型過程中的困難與挑戰，并提出了具體的建議。讓我們一起探索國企如何從觀念到實踐，實現數字化轉型的落地。
【數據治理】主數據識別的影響因素和識別方法
在當今數據驅動的商業環境中，對數據的有效管理變得尤為重要。其中，主數據管理（MDM）作為確保企業數據質量和一致性的關鍵環節，一直受到數據管理者的重視。
數據精細化管控時代的新范式—數據血緣
本文介紹了數據血緣這一新興技術，它記錄了數據從產生、流轉、加工到最終應用的整個生命周期中的所有變化和關聯，幫助企業更好地進行數據管理和決策。通過數據血緣，企業可以提升數據質量、保障數據安全、優化數據資產和提高數據管理效率。
數據治理考核，到底該怎么做？
在企業的數據管理項目中，數據考核是一個關鍵環節，它不僅能夠激勵員工，還能確保數據治理工作與組織戰略目標保持一致。然而，很多企業在實施數據考核時面臨著量化過度、缺乏反饋機制等問題，導致考核效果不佳。本文將探討如何制定有效且公平的數據考核方案，確保數據治理工作能夠順利進行。
企業數據治理，為何如此痛苦？
數據治理在企業中的重要性不言而喻，然而實際執行過程中卻常常遇到重重困難，讓人感到痛苦和挫敗。文章深入探討了企業數據治理中的痛點，指出問題的核心在于人的因素，包括業務同事的配合度、高層領導的參與度，以及數據部門自身的不足。
如何高效的利用低代碼技術進行數據建模
在數字化轉型的過程中，業務與開發團隊之間的溝通常常存在障礙，特別是在數據治理等專業領域。數據建模作為連接雙方的橋梁，能夠幫助雙方更好地理解和溝通需求。本文將探討如何利用低代碼技術進行有效的數據建模，以促進業務與開發之間的協作。